
可穿戴+大数据:未来的梦想在何方
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粘性。PC互联网时代促成了商业的繁华,与工业时代有个最大的区别就在于用户粘性被缩短,我们只要借助于互联网就能完成基于信息流的活动。而到了移动互联网之后,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粘性,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建立了粘性。
如果用一句话来形容,也就是说PC互联网的用户粘性是按小时计算,而移动互联网的用户粘性被缩短到了按分钟计算,这种用户粘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所在。而进入可穿戴设备时代,由于人与设备之间实现了更深入,可以说是无缝的连接,用户粘性从移动互联网的按分钟计算转变到了按秒进行计算。
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开始就一直在争议中不断的飞速发展的原因。很显然的一个原因就是我们看到了当其所构建的用户粘性被进一步缩短之后,所释放出来的商业价值将超越当前由移动互联网所带来的改变。
而可穿戴设备之所以能释放更大的商业价值,关键就在于粘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,而数据流入的背后隐藏的就是数据背后的商业呈现。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。但其核心价值的大小则取决于大数据的延伸、挖掘,这也是我们所看到的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所造成,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们而言,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,都还需要一段路要走。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上,而不是依赖于可穿戴设备的大数据挖掘商业模式上。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、智能鞋子、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,不论是业内外,对于可穿戴设备产业的认知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是陌生。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众。从产品形态层面来看,目前通常局限于智能手表、智能手环。而就从智能手表、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。正是由于市场普及程度的制约,很显然地就制约了产品的用户使用量,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、用户粘性不高。
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粘性,但从目前的实际情况来看粘住用户还需要一段路要走。其中最主要原因是两方面,一是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、通讯等,还是软层面的算法、结果反馈等方面,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于可穿戴设备产业的技术人才大部分都是从IT或通讯产业跨界而来。正是这两方面的因素,就导致了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,导致普遍用户在购买可穿戴设备佩戴很短的一段时间之后,就直接将其抛弃了,这也就意味着开发者所采集的数据基本难以成为有效、有价值的数据。
当然,影响可穿戴当前数据有效采集的因素多种多样,上述三方面因素是制约着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,可以说在短时间内还将会伴随着整个产业的发展继续存在着,也就意味着在短期内将难以得到有效地改善。因此,对于可穿戴设备产业的创业者们而言,目前距离可穿戴设备大数据价值的梦想还有一段路,这个梦想在短期内还难以实现。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,而是依托于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
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14