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
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 四层结构 · 零件与房子 · 六大易错点 一、什么是指标体系 定义:指标体系是整套完整框架 ...
2026-10-13写在开头 先还原一个你大概率见过的场面。 立项会上有人说:我们得做用户画像。 于是团队关进会议室,白板写满便利贴,两小时后 ...
2026-10-13 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-10-13在统计学与数据分析研究中,相关性分析分为数值变量分析与分类变量分析两大类。针对身高、销量、分数等连续数值变量,通常采用皮 ...
2026-10-12在Power BI可视化分析体系中,常规表格仅能展示枯燥的数值数据,存在数据对比不直观、强弱规律不突出、维度交叉分析低效等问题。 ...
2026-10-12 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-10-12在传统零售行业同质化竞争激烈、大众营销转化率持续走低的背景下,依托经验与直觉的粗放式营销逐渐失效。美国塔吉特百货(Target ...
2026-10-10随着智能客服、数字化服务、用户精细化运营的快速普及,传统零散、非标准化的客户服务数据与业务体系逐渐难以支撑高效服务治理。 ...
2026-10-10 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-10-10CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义区别 · 场景举例 · 指标分类 · 计算方法 知识体系总览 模块 包含内容 一、核 ...
2026-10-09在数据分析工作流中,业务数据大多存储在各类关系型数据库内,例如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。Pandas是Python生态中主流的数 ...
2026-10-09在数字化精细化运营时代,海量用户存在需求差异、行为差异、价值差异与偏好差异。如果企业采用“一刀切”的统一营销、统一服务、 ...
2026-10-09 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-10-09指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08随着市场竞争日趋饱和,同质化低价竞争逐渐陷入内卷僵局,传统以价格、渠道、促销为核心的营销模式边际效益持续递减。在此背景下 ...
2026-10-08 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-10-08你有没有想过,手机里点外卖、刷社交软件、转一笔账,背后到底是谁在替你"记着账"? 答案其实很简单:数据库,以及跟它对话的那 ...
2026-10-07CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03