可穿戴设备的大数据价值仍待释放
可穿戴设备之所以吸引人,其中一个非常重要的因素就在于用户黏性。PC互联网时代促成了商业的繁华,与工业时代的最大区别就在于用户黏性减小,我们只要借助于互联网就能完成基于信息流的活动。而到了移动互联网时代,商业繁华被进一步推动,也就是我们当前所看到的移动互联网热潮,其中的关键原因也在于用户黏性,也就是说基于智能手机的移动互联网更深一步地与用户之间具有了黏性。
如果用一句话来形容,也就是说PC互联网的用户黏性是按小时计算,而移动互联网的用户黏性被缩短到按分钟计算,这种用户黏性深度绑定就会释放出更多的商业行为,这也就是当前移动互联网的浪潮高于之前PC互联网浪潮的关键原因。而进入可穿戴设备时代,由于人与设备之间实现了更深入无缝的连接,用户黏性从移动互联网的按分钟计算转变为按秒计算。
可想而知,其所释放出来的商业价值必将超越当前的移动互联网与PC互联网,这也是为什么可穿戴设备从诞生那天起就一直在争议中不断飞速发展的原因。很显然,我们看到了当其构建的用户黏性被进一步减小之后,所释放出来的商业价值将超越当前由移动互联网带来的改变。
而可穿戴设备之所以能释放更大的商业价值,关键就在于黏性建立背后所产生的大数据。可穿戴设备作为人体数据的流入与流出的双向渠道,其数据流出的背后隐藏的就是商业机会。可以说,基于可穿戴设备的大数据价值是目前全球范围所有从业者的一个共识,也是一些提出可穿戴设备免费这一观点人士的基础依据。
不过在我看来,目前谈可穿戴设备的大数据价值挖掘商业模式还为时过早。不可否认,未来可穿戴设备的核心价值在于大数据,硬件本身所能创造的价值非常有限,不论价格高低,都是一次性的价格表现形式,其核心价值的大小还是取决于大数据的延伸、挖掘,谷歌眼镜没有有效地实现价值放大,其关键原因并不是硬件产品本身不可使用,而是由于大数据不能有效支撑其价值放大。
而对于目前大部分的可穿戴设备从业者而言,不论是希望借助于设备所收集的大数据进行价值挖掘,还是借助于大数据形成来放大可穿戴设备价值,都还有一段路要走。至少从短期来看,盈利模式还是基于相对传统的硬件产品销售本身,而不是依赖于可穿戴设备的大数据挖掘商业模式。
制约可穿戴设备大数据商业价值的主要原因有以下三方面:
1.数据过于碎片化。由于可穿戴设备产品形态目前还处于一个快速裂变的过程,从智能眼镜、智能手表、智能手环、智能饰品、智能鞋子到智能服装等。这种快速裂变的产品形态对于一个新兴产业而言,在市场上所呈现的就是产品碎片化的局面。一方面产品碎片化,另外一方面在产品碎片化的基础上创业者又处于分化状态,这就导致不同产品、不同品牌所采集到的数据未能实现互联互通。而这种数据过于碎片化的结果,当然就使得所采集到的数据不是大数据,而是“小”数据,其价值显然难以有效挖掘。
2.市场普及度不高。由于可穿戴设备是一个新兴的业态,不论业内外,对于可穿戴设备产业都还没有形成一个统一、清晰的认识。大众对于可穿戴设备的认知不仅模糊,而且在很大程度上可谓陌生。受制于消费市场普及的因素,制约了可穿戴设备产业的市场普及,也就意味着可穿戴设备的用户使用量相对比较小。从产品形态层面来看,目前通常局限于智能手表、智能手环。而从智能手表、智能手环层面来看,目前还只是局限于一部分对新鲜科技事物感兴趣,或者是比较关注新兴事物的群体。这种情况也制约了产品的数据采集数量,制约了数据成为“大”数据的进程。
3.用户黏性不高。可穿戴的本质是借助于可穿戴设备进一步增强人与智能设备之间的使用黏性,但从目前的实际情况来看,黏住用户还有一段路要走。其中主要原因是两方面,一方面受制于整个产业链技术的限制,不论是硬层面的芯片、传感器、电池、通信等,还是软层面的算法、结果反馈等,都还处于探索阶段;另外一方面则是产业技术人才的缺失,尤其是我国目前从事可穿戴设备产业的技术人才大部分都是从IT或通信产业跨界而来。正是这两方面的因素,导致可穿戴设备在商业化的过程中,其产品都存在着不同程度的缺陷。最直接的表现就是当前用户普遍反映的监测不精准、使用体验不佳、监测结果无建议等,导致很多用户在购买可穿戴设备佩戴很短一段时间之后,就直接将其弃置了,这也就意味着开发者所采集的数据难以成为有效、有价值的数据。
当然,影响可穿戴数据有效采集的因素多种多样,上述三方面因素是可穿戴设备大数据是否能够有效形成与挖掘的关键因素。这三方面因素,可预料在短时间内还会伴随着整个产业的发展继续存在着,也即此种状况在短期内将难以得到有效的改善。因此,对于可穿戴设备产业的创业者而言,目前距离可穿戴设备大数据价值的梦想还有一段路。而当前最现实可行的并不是将自己的商业模型建立在大数据的价值梦想上,而是依托可穿戴设备本身的产品销售获取盈利。
数据分析咨询请扫描二维码
CDA数据分析师在中国航信高科技产业园进行了面向测试度量的数据分析培训课程,培训人数近2 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司,在迈瑞总部展开了为期两天的培训,本次课程参训人员线上及线下近百人, ...
2024-05-01CDA数据分析师在合肥市对合肥阳光新能源科技有限公司开展了为期8天的企业内训。 合肥阳光新能源科技 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进海尔大学,进行了《数据治理与数据中台建设的道与术》专题培训,培训现场爆满,近百人参加了此次培训。 ...
2024-05-01在中国银行苏州分行培训中心开始数据分析师培训,此次培训课程共10天内容,包括Excel、MySQL、概率论与数理统计、SPSS等内容, ...
2024-05-01从实际的业务需求出发,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,探讨数据挖掘、机器学习模型在金融领域的应用,包括获客、信用评分、细分画像、交叉销售、反欺诈、违规识别、时序预测、运筹优化、流程挖掘九个方面,形成 ...
2024-05-01本次培训课程为线上+线下的模式,由于学员编程能力不一、部分学员没有编程基础,故提供统计学、python基 ...
2024-05-01华夏银行信用卡中心-机器学习培训 1、课程亮点 取材于业界一流企业和顶级咨询公司的行业实践;已经被证明是人人 ...
2024-05-01主 题:数据中台建设及数据分析应用主题分享 1. 数据中台市场洞察 2. 主流数据中台产品比较 3. 某企业数据中 ...
2024-05-01围绕“数据驱动”战略,全力打造我行 300 人数字化人才梯队,着力培养数字化管理人才、大数据专业团队 ...
2024-05-01在当今数据驱动的商业环境中,数据分析成为了企业决策的重要依据。通过对大量数据的收集、处理和分析,企业能够更好地理解市场 ...
2024-04-29在人工智能(AI)的世界里,提示词(Prompt)是一种强大的工具,它能够引导AI按照用户的需求产生特定的输出。本文将深入探讨AI ...
2024-04-29CDA立足未来职场,拓展前沿视野——对外经贸大学保险学院举办“三全育人大讲堂”分享行业最新动态。 ...
2024-04-294月2日,CDA数据分析师创始发起人兼协会理事长赵坚毅博士受邀在浙江万里学院举办了一场以“数字化能力在职场中的作用” ...
2024-04-29随机森林(Random Forests)现在机器学习中比较火的一个算法,是一种基于Bagging的集成学习方法,能够很好地处理分类和回归的问 ...
2022-12-23方差分析是数据分析中常用的一种统计分析方法,接下来让我们简单了解一下方差分析的基本思想和原理吧。 方差分析(Analysis ...
2022-12-23来源:关于数据分析与可视化 关于streamlit-aggrid 数据排序 表格样式的调整 数据 ...
2022-08-03作者:麦叔 定义 「把上面晦涩的概念汇成一句话就是:」 ❝ 回调函数就是一个被作为参 ...
2022-08-03现今,高学历人群日益增多,物以稀为贵的高学历光环淡去。无论本科生还是研究生,甚至博士生,求职竞争力都大不如前,就业压力越来越大。
2022-06-01某家企业10个人面试,有9个本科生……如何脱颖而出,除得体的举止和良好的沟通力外,证书成重要筹码,这也是很多人考证的关键所在。
2022-04-14