京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
制约可穿戴设备大数据梦想的三大因素
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
在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,若缺乏有效的梳理与分类,终将难以发挥实际价值。CDA(Certified Data Analys ...
2026-02-27在问卷调研中,我们常遇到这样的场景:针对同一批调查对象,在不同时间点(如干预前、干预后、随访期)发放相同或相似的问卷,收 ...
2026-02-26在销售管理的实操场景中,“销售机会”是核心抓手—— 从潜在客户接触到最终成交,每一个环节都藏着业绩增长的关键,也暗藏着客 ...
2026-02-26在CDA数据分析师的日常工作中,数据提取、整理、加工是所有分析工作的起点,而“创建表”与“创建视图”,则是数据库操作中最基 ...
2026-02-26在机器学习分析、数据决策的全流程中,“数据质量决定分析价值”早已成为行业共识—— 正如我们此前在运用机器学习进行分析时强 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业决策、行业升级的核心资产,但海量杂乱的原始数据本身不具备价值—— 只有通过科学的分析方法,挖 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业核心资产,而“数据存储有序化、数据分析专业化、数据价值可落地”,则是企业实现数据驱动的三大核 ...
2026-02-25在数据分析、机器学习的实操场景中,聚类分析与主成分分析(PCA)是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中,K-Means算法因其简单高效、易落地的特点,成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下,数据已成为企业核心竞争力,“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA(Certified Data Analyst) ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16