Los usuarios de iPhone de EE. UU. gastarán un promedio de $ 88 por año en aplicaciones pagas y compras dentro de la aplicación para 2020, según un nuevo pronostico esta semana desde Sensor Tower. La empresa descubrió que el monto en dólares gastado en aplicaciones y compras dentro de la aplicación sigue aumentando año tras año. Los usuarios de iPhone gastaron un promedio de $63 este año, un 33 por ciento más que en 2016. Y para 2019, el aumento con respecto a 2016 habrá aumentado a 86 por ciento.
El próximo año, Sensor Tower estima que el gasto promedio por dispositivo activo en EE. UU. crecerá a $77, antes de llegar a $88 para 2020.
Como es de esperar, gran parte de estos ingresos provienen de los juegos.
La mayoría del gasto, casi el 70 por ciento, provendrá de los juegos. Tanto como $ 60 de esos $ 88 se destinarán a descargas de juegos pagados y compras en el juego.
Pero los juegos no son la única categoría que ayuda a aumentar estas cifras, señala el informe.
Otras categorías que veremos contribuir a este crecimiento de ingresos incluyen entretenimiento y música. Debido al auge de los servicios over-the-top y de transmisión, como HBO NOW y Netflix, la categoría de entretenimiento superará a la música este año, para convertirse en el segundo mayor contribuyente al gasto por dispositivo.
Dice Sensor Tower, aumentará su participación de los $88 proyectados en 2019 a más del 9 por ciento, o al menos $8, frente a solo $2.80 en 2016.
El nuevo pronóstico sigue un informe de App Annie publicado a principios de esta semana, que indica una tendencia similar en los ingresos de la aplicación.
Según las estimaciones de App Annie, los ingresos y las descargas de aplicaciones globales alcanzaron niveles récord el último trimestre, y esas cifras continúan aumentando. Pero App Annie vinculó gran parte de este crecimiento al auge de los mercados emergentes, como China e India. El pronóstico de Sensor Tower indica que el crecimiento de los ingresos de las aplicaciones también se está produciendo en Estados Unidos.
Créditos de la imagen: SensorTower
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