
大数据解读下的“智能家居”市场
随着物联网、云计算、大数据等技术的不断成熟和广泛应用,推动包括智能家居在内的新兴产业的发展。互联网平台与传统企业的关注为智能家居技术发展全面助力,了解用户需求、把握产品方向成为越来越多业界企业关注的重点。以下,一些调研的得来的大数据将为您解读2016年智能家居产业现状。
1 终端用户对智能家居的了解程度
1.1 智能家居集成应用功能需求分析
智能家居集成应用功能需求分析
问卷调查显示,在现阶段用户接受度较高的智能家居集成应用功能中,影音集成、家庭安防、智能灯光以及以背景音乐、电动窗帘等为代表的单系统第三方设备占比相当,成为当下智能家居集成项目应用的主要功能延伸。家庭安防因其突出的刚性需求要素,成为不少终端用户在智能家居功能选择时的首选要素。影音集成和智能灯光系统则凭借各自在细分功能化领域中的特色应用备受关注。
1.2 用户最感兴趣的智能家居功能
用户最感兴趣的智能家居功能
不同于家庭安防大都依赖于对第三方产品的集成,影音集成和智能灯光是目前智能家居集成商市场设备厂商的重点发力方向,大部分智能家居集成设备厂商的产品关注点主要也集中于此。在此基础上,对于用户最感兴趣的智能家居功能,也多是围绕家庭安防、影音中控和智能灯光展开的相关应用场景。
2 用户系统/单品价格接受度
2.1 单品型智能家居产品价格接受度
单品型智能家居产品价格接受度
近年来,以智能插座、红外遥控学习、智能门磁、空气检测等为代表“智能单品”或被成为“轻智能”产品的出现,以及其在电商渠道和众筹平台的销售,大大降低了普通用户使用智能家居产品的成本门槛。与此同时,也进一步提升了智能家居应用在用户层面的消费认知。针对此类产品用户的接受程度也多在数百元范围内浮动。
2.2 智能家居集成项目价格接受度
智能家居集成项目价格接受度
通过集成商问卷,重点了解目前多数用户能够接受的智能家居系统价格区间分布,经过了解分析5,000元以下区间的,多为选择单一系统或通过单品型产品后装改造的用户。普通平层用户可接受价格区间多为10,000元-30,000元区间和30,000元-50,000元区间,这也和当下不少智能家居厂家针对于大平层用户的智能化方案定位相吻合。不过针对此类方案,在一些非精装项目中,同样也需要考虑水电改造等附加成本要素,以及智能化预算在整体装修预算中所占的比例。此外,10,0000以上区间多为别墅或复式住宅用户,尽管此类项目总量有限,但单一项目的智能化造价却十分可观,且代表了集成系统在功能延伸与个性化体现方面的较高水准,这也是目前集成商群体竞争的主战场。
2.3 装修预算比分析
装修预算比分析
从用户装修预算比角度分析,对于智能化的装修预算在15%范围内的用户,占据了受访者的七成。结合整体装修预算,也大致可以估算,并呈现出智能家居系统在不同类型住宅中的功能形态与系统形式分布。对于整体预算金额较高的大面积住宅用户,智能家居系统在无形中产生部分刚性功能需求的同时,也同样有着一定的预算空间作为支撑。
2.4 单位面积内的智能系统造价分析
单位面积内的智能系统造价分析
通过分析可见,在单位面积中,智能化系统所占比例并不显眼。事实上,根据不同的市场类别与用户需求,讲求个性化应用的家庭集成市场,由于所涉第三方设备因素,单位面积中智能系统的造价比往往存在走高的可能性。而在酒店项目市场与精装房市场,由于规模化应用、批量化施工以及甲方成本控制,在很大程度上拉低单位面积造价比。
3 用户选择侧重点分析
3.1 用户使用习惯
用户使用习惯
随着控制技术和交互方式的不断发展,智能家居控制方式也呈现出多元化发展的趋势。在传统产品智能化升级的过程中,APP成为走向智能化的必备要素,也开始被众多终端用户所认知。此外,不断成熟的语音控制与传感器技术也为广大用户提供了无需手动操作的新兴控制方式选择。与此同时,开关面板作为传统的控制方式选择,因其操作的直观性和根深蒂固的用户习惯依然成为最受青睐的控制操作方式。特别是针对于老年和儿童用户时,在便捷操控方面的特殊优势。在数据因素以外,遥控器作为早期智能化的体现,在一些特殊的应用场景中也有着较之APP等新操控手段更为便捷和直接的操作体验。
总结分析
市场上各种宣传影响,加之智能家居多系统与丰富功能延伸的属性特质,让用户对于智能家居的认知并不清晰。现阶段,市场业态逐步形成,前装集成市场与后装消费市场存在产品定位差异,用户对于品牌、功能和需求的认知正处于形成过程中。
针对不同场景需求的用户,对于操作方式的选择自然存在较大差异。开关面板作为常规直接控制手段,其相对于其他新兴控制技术方式,在日常使用过程中处于高频操作的状态。特别是开关面板产品对于传统用户习惯的延续具有不可或缺性,在此轮智能家居发展浪潮中具有巨大的发展潜力。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后,原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中,response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮:CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据治 ...
2025-08-21Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析 在数据可视化领域,热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的 ...
2025-08-20数据建模:CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中,数据已成为企业决策的核心资产。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-20偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14