A magyar applikációfejlesztők innovációs teljesítményének empirikus vizsgálata
DOI:
https://doi.org/10.14267/VEZTUD.2025.10.01Kulcsszavak:
appgazdaság, mobilalkalmazások, innováció, platformstratégia, üzleti modellek, MagyarországAbsztrakt
A mobilalkalmazások piaca az innováció egyik legdinamikusabban fejlődő területe, azonban a kisebb piacok fejlesztőinek teljesítményéről kevés empirikus adat áll rendelkezésre. A szerzők tanulmánya a magyar appgazdaság első átfogó elemzését nyújtja, 579 magyar fejlesztő 3047 alkalmazásának 2015-2023 közötti teljesítményadatait vizsgálva. Egyedülálló adatbázisuk mindkét meghatározó platform (iOS és Android) adatait tartalmazza, ami átfogóbb képet ad a szektor fejlődéséről. Többváltozós statisztikai módszerekkel (klaszterelemzés, loglineáris regresszió) azonosították a sikeres fejlesztői stratégiákat és a bevételt meghatározó tényezőket. Eredményeik szerint, bár a magyar fejlesztők globális részesedése szerény (Android: 0,052%, iOS: 0,013%), ám bizonyos kategóriákban (oktatás, játék & szórakozás) kiemelkedő teljesítményt nyújtanak. A hibrid üzleti modellt alkalmazó és több platformon jelenlévő fejlesztők szignifikánsan magasabb bevételt érnek el. A fejlesztői ökoszisztémában három klaszter azonosítható: kezdő fejlesztők (56,7%), középmezőny (41,9%) és sztárfejlesztők (1,4%). Kutatásuk hozzájárul az appgazdaság mélyebb megértéséhez és gyakorlati következtetésekkel szolgál mind a fejlesztők, mind a döntéshozók számára.Downloads
Hivatkozások
Basole, R.C., & Karla, J. (2011). On the evolution of mobile platform ecosystem structure and strategy. Business and Information Systems Engineering, 3(5), 313–322. https://doi.org/10.1007/s12599-011-0174-4
Binns, R., Lyngs, U., Van Kleek, M., Zhao, J., Libert, T., & Shadbolt N. (2018). Third Party Tracking in the Mobile Ecosystem. In Proceedings of the 10th ACM Conference on Web Science (WebSci ‚18) (pp. 23-31). Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3201064.3201089
Biørn-Hansen, A., Rieger, C., Grønli, T.M., Majchrzak, T.A., & Ghinea, G. (2020). An empirical investigation of performance overhead in cross-platform mobile development frameworks. Empirical Software Engineering, 25(4), 2997–3040. https://doi.org/10.1007/s10664-020-09827-6
Christensen C.M., Raynor, M.E., McDonald, R. (2015). One more time: What is disruptive innovation? Harvard Business Review, Dec, 44- 53. https://hbr.org/2015/12/what-is-disruptive-innovation
Comino, S., Manenti, F.M., & Mariuzzo, F. (2019). Updates management in mobile applications: iTunes versus Google Play. Journal of Economics & Management Strategy, 28(3), 392–419. https://doi.org/10.1111/jems.12288
Czigler, E., & Gaál, A. (2023). Appgazdaság: a mobilapplikációs ökoszisztéma vizsgálata. Külgazdaság, 67(5- 6), 61-85. https://doi.org/10.47630/KULG.2023.67.5-6.61
Deng, Y., Lambrecht, A., & Yongdong, L. (2022). Spillover Effects and Freemium Strategy in the Mobile App Market. Management Science, 69(9), 5018-5041. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3149550
Duarte, R., & Picoto, W. (2016). Applying configurational theory to understand mobile app success. https://aisel.aisnet.org/ecis2016_rp/54
Ebrahimi, F., Tushev, M., & Mahmoud, A. (2021). Classifying Mobile Applications Using Word Embeddings. ACM Transactions on Software Engineering and Methodology, 31(2), 20:1-20:30. https://doi.org/10.1145/3474827
Edison, H., Ali, N.B., & Torkar, R. (2013). Towards innovation measurement in the software industry. Journal of Systems and Software, 86(5), 1390–1407. https://doi.org/10.1016/j.jss.2013.01.013
Gerpott, T.J., & Berends, J. (2022). Competitive pricing on online markets: A literature review. Journal of Revenue and Pricing Management, 21(6), 596–622. https://doi.org/10.1057/s41272-022-00390-x
Gokgoz, A., Ataman, M.B., & van Bruggen, G.H. (2021). There’s an app for that! understanding the drivers of mobile application downloads. Journal of Business Research, 123, 423–437. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2020.10.006
Huszák, L., Szitáné Kazai, Á., & Andó, M. (2022). IT- és műszaki tudományok a hazai innováció élvonalában: A vállalatok kutatás-fejlesztési tevékenységének minősítése 2012-2021 között és a minősítés elmulasztásának veszélyei. Vezetéstudomány, 53(10), 41–55. https://doi.org/10.14267/VEZTUD.2022.10.04
IVSZ. (2019). A digitális gazdaság súlya 2019. Informatikai, Távközlési és Elektronikai Vállalkozások Szövetsége. https://ivsz.hu/a-digitalis-gazdasag-sulya-2019/
Jošt, G., Huber, J., & Heričko, M. (2013). Using object oriented software metrics for mobile application development. In Z. Budimac (Ed.), Proceedings of the 2nd Workshop of Software Quality Analysis, Monitoring, Improvement, and Applications (SQAMIA) (pp. 3:17- 3:27). https://scispace.com/pdf/using-object-oriented-software-metrics-for-mobile-3x03hw7j5s.pdf
Kaushik, N., & Gokpinar, B. (2021). Sequential innovation in mobile app development. Working paper. Indian Institute of Management Bangalore & UCL School of Management. https://discovery.ucl.ac.uk/10159146/1/Updated%2520Main%2520paper.pdf
KSH. (2023). Magyarország, 2022. Központi Statisztikai Hivatal.
Libert, B., Beck, M., & Wind, J. (2016). The Network Imperative: How to Survive and Grow in the Age of Digital Business Models. Harvard Business Review Press.
Lim, S.L., Bentley, P.J., Kanakam, N., Ishikawa, F., & Honiden, S. (2015). Investigating country differences in mobile app user behavior and challenges for software engineering. IEEE Transactions on Software Engineering, 41(1), 40–64. https://doi.org/10.1109/TSE.2014.2360674
Mcilroy, S., Shang, W., Ali, N., & Hassan, A.E. (2017). User reviews of top mobile apps in Apple and Google App Stores. Communications of the ACM, 60, 62–67. https://doi.org/10.1145/3141771
MNB. (2023). Növekedési jelentés 2023. Magyar Nemzeti Bank.
Nelson, R. (2016). 94% of U.S. App Store Revenue Comes From the Top 1% of Monetizing Publishers. Sensor Tower: https://sensortower.com/blog/app-store-onepercent
Numminen, E., Sällberg, H., & Wang, S. (2022). The impact of app revenue model choices for app revenues: A study of apps since their initial App Store launch. Economic Analysis and Policy, 76, 325–336. https://doi.org/10.1016/j.eap.2022.08.010
Picoto, W.N., Duarte, R., & Pinto, I. (2019). Uncovering top-ranking factors for mobile apps through a multimethod approach. Journal of Business Research, 101, 668–674. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2019.01.038
Pisano, G. (2015). You need an innovation strategy. Harvard Business Review, June, 44-54. https://hbr.org/2015/06/you-need-an-innovation-strategy
Roma, P., & Ragaglia, D. (2016). Revenue models, in-app purchase, and the app performance: Evidence from Apple’s App Store and Google Play. Electronic Commerce Research and Applications, 17, 173–190. https://doi.org/10.1016/j.elerap.2016.04.007
Roma, P., & Vasi, M. (2019). Diversification and performance in the mobile app market: The role of the platform ecosystem. Technological Forecasting and Social Change, 147, 123–139. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2019.07.003
Turner, A. (2025). How Many Apps are There in the World. BankMyCell. https://www.bankmycell.com/blog/number-of-mobile-apps-worldwide
Yang, A.Z.H., Hassan, S., Zou, Y., & Hassan, A.E. (2022). An empirical study on release notes patterns of popular apps in the Google Play Store. Empirical Software Engineering, 27(2), 55. https://doi.org/10.1007/s10664-021-10086-2
Zeng, M. (2018). Alibaba and the Future of Business. Harvard Business Review, Sept-Oct, 88-96. https://hbr.org/2018/09/alibaba-and-the-future-of-business
Letöltések
Megjelent
Folyóirat szám
Rovat
License
Copyright (c) 2025 Corvinus University of Budapest, publisher of Vezetéstudomány / Budapest Management Review
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Authors assign copyright to Vezetéstudomány / Budapest Management Review. Authors are responsible for permission to reproduce copyright material from other sources.
Hogyan kell idézni
