京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
互联网智能电视行业将借大数据平台技术走出行业困境
2015年智能家电新品发布的频率,明显放缓。2020年将达万亿的智能家居市场“大饼”,也没能挽救多家上市公司当下的业绩于水火。由于缺乏统一标准,企业各自为政,难以形成整体生态,所以智能家居发展道路曲折。
不过,智能电视有望成为率先突破的细分领域。11月20日,智能家居大数据上市公司奥维云网公告,斥资600万元收购“勾正数据”公司20%的股权,希望未来三年内建设中国最具规模的智能电视用户大数据平台,这就是一个积极的信号。
为什么是智能电视?
国内智能电视的渗透率2015年已经达到70%~80%,而且它的优势在于大屏,成为家庭互联网的最大入口。中国有3.5亿个家庭,未来互联网电视的成长空间巨大。所以,这一两年“千军万马”都想跨界做互联网电视。
有人认为,2016年将是互联网电视大屏价值引爆的一年。奥维云网的董事长喻亮星也很认同:“明年会比2015年走得快”。因为每年1000多亿元的电视广告,已是现成的市场,未来部分电视广告将转化成互联网电视广告。
事实上,2015年海信、创维、TCL、乐视等,都号称分别有5000万元~7000万元左右的开机广告收入。即使这样,它们几个加起来就是几个亿,相比于电视广告一年千亿元的广告规模还是小,互联网电视的广告价值离真正的点爆还远。
挖掘电视大屏价值,还有两大现实的困难。
首先是缺乏数据支撑。喻亮星坦言,奥维就是想尽快把底层数据做出来,为互联网电视广告的精准投入做准确,因为客户并不愿意“闭着眼睛”投广告。
另一个难题是硬件的增值功能需完善。实现增值,要与软件、硬件环境相结合,这对电视的芯片、图像处理能力都有要求。据喻亮星介绍,2013年年底的智能电视产品才开始具有这样的增值能力,目前国内保有量才2000万~3000万台,且激活率只有一半,还分散在不同品牌里,所以目前广告价值暂时还不大。
不过,未来三年将快速增长,国内智能电视保有量将从2015年的8000万台到2018年突破2亿台。而大数据的能力,将是开采电视大屏价值的“锁匙”。
为此,奥维做了两件事情。一是装了奥维软件平台的电视用户,现在有100万台,喻亮星透露,通过与勾正的资源整合,到明年春节前会达到500万台。其次,奥维对接各大品牌的、可以投放广告的智能电视活跃终端已达2000多万台,覆盖TCL、创维、长虹、康佳、夏普、联想等品牌,“一旦我们达到3000万~5000万台,价值就会变大。”
彩电厂为什么愿意让奥维来做呢?喻亮星说,“一是我们的数据采集能力强;二是数据分析能力强;三是奥维天然是第三方,采用收入分成模式,不干扰彩电品牌自身的运营。”
大数据,近年已成为热词,但如何产生真正的价值,还需要实实在在的努力。
奥维此次参股勾正公司,揭开了其大数据布局的“冰山一角”。过去两年,奥维的大数据团队已增至40多人,并在大数据领域重金投入,去年投了500多万元,2015年又投了1000多万元。
其储备的大数据能力主要在五个方面:一是数据采集的能力,原来奥维跟全国大连锁合作,成本高、时间慢,现在通过爬虫技术,可覆盖门户网站、电商平台、社交平台等信息;二是云计算能力,原来处理20万条文本信息要2小时,现在只需20秒;三是应用场景的挖掘能力,凭借奥维对家电制造业、流通业和用户多年的研究经验,迅速找到大数据的应用场景;四是建立模型和数据挖掘的能力;五是可视化的能力。
“一定要把大数据落实到小的应用场景。”这是奥维云网的助理总裁韩昱的体会。
像2015年“双11”商战,已引入数据战。通过每五分钟监测一次价格变动,奥维可以提醒厂家锁定竞争对手的哪个型号,并建议用哪个产品型号去应对。“以前,奥维只是卖报告,企业看一下市场占有率就完了。现在,通过大数据,我们可以帮助企业,进行实时的决策。”
又如,以前产品创意,做4000个样本,要两个月,花80万~100万;现在利用大数据技术,每月收集10万条信息,2天采集、3天分析、5天出报告,成本只是原来的十分之一。
未来,PC端的视频、广告、游戏、电商、在线教育、精准营销等业务模式,都会延伸到互联网电视端,潜在的价值空间巨大。不只奥维,BAT、彩电巨头、互联网彩电新军、苏宁国美等,谁都想冲着这块“肥肉”来咬一口。
奥维希望搭建一个基于产品和用户的、开放式的大数据平台,并预言“家庭互联网用户大数据将是一个百亿元的蓝海市场”。同样可以预见的是,竞争也会异常激烈。喻亮星明确,尽管与厂商有竞合关系,奥维定位做中间环节,更多是通过数据帮助企业,服务好用户。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16