
在这个数据就是金矿的年代,免费的硬件成为诱饵
大数据概念盛行的时代,人们认识到“数据就是矿产”,尤其是用户数据。拥有了大量的用户,就好比拥有了一座金矿。如何吸引用户?眼球经济时代,“免费”是最能吸引人眼球的,绝大多数消费者对它没有抵抗力。所以,我们身边不乏各种免费的模式,在我们享受“占了便宜的快感”同时,别忘了厂家并不是慈善家,盈利是他们的终极目标。
商业模式是一种通过交换来各得所需,这里的“免费”只是指我们暂时不用掏钱,但并不是代表我们什么也不用付出,也许之后我们会为此付更多的钱,或者我们付出的是金钱之外的其他财产。
所以说“免费”只是个噱头,这个噱头也是需要诱饵的,谁来当这个诱饵呢?虽然苹果是一个靠软硬件结合的产品吸引了大批果粉,但是未来的趋势更多的是靠内容和服务来吸引用户。所以,这时的硬件厂商就感到危机四伏了,他们失去市场竞争力的时候,可能就要充当免费的诱饵。
于是,在不久的将来我们可能会看到,电视、手机、电脑甚至汽车都是免费试用或者以成本+物流的零利润价格提供给消费者,即所谓的硬件免费时代的到来。
不信?待我细细道来。以大家熟悉的智能电视为例。
当下火热的智能电视真的是凭电视硬件本身在吸引消费者吗?当然不是!而是智能电视能为消费者提供什么样的内容和服务,这些是需要电视的操作系统和内容提供商共同合作,相反和电视的厂家关系越来越小,电视只是个终端和入口。而随着技术的发展,电视硬件的差异化越来越小,失去了吸引消费者的核心竞争力。在“数据就是矿产”的今天,没有了用户的电视厂家将不再拥有话语权。
相反给电视提供内容的电视机顶盒越来越有份量。不仅可以为用户提供大量的内容,甚至可以实现定制化的服务。智能家居市场成熟后,电视有可能充当家庭的显示终端,电视在家庭的地位可能重新被树立,只是这次与硬件的差异影响不大。电视厂商们似乎也看到了自己的危机,所以正在和内容提供商加强联系,想和他们合作,为用户提供一些定制化的内容或服务,以此来占据一定的市场份额。
只可惜,内容提供商似乎不太爱和他们玩。
9月智能电视的价格大战,厂家们纷纷刷新大尺寸电视的价格底限。如果硬件免费模式要到来,能够提供内容平台的企业是敢把电视这样的硬件以免费形式(或者说以无利润方式)提供给消费者,以此手段吸引更多的用户。当用户数量积累到一定阶段,想挣钱就太容易了。可以通过内容定制付费,比如收看定制的节目需要付一定的费用,或者像互联网模式一样植入广告,通过高昂的广告费挣钱。这样的硬件免费模式是可行的,相信是可以到来的。
现在的问题是,如果小米、乐视,或更多的互联网企业用这样一个模式去竞争,会给传统的电视厂商很大压力,如果他们没有内容也不能给用户提供定制化的服务,他们的出路必然就是和这些内容提供商合作,也许他们和内容提供商的洽谈会是这样:“你们不是缺少一个入口吗,我们合作吧!别自己做了硬件了,怪麻烦的,我们各做各擅长的,我给你们提供硬件入口,你们提供内容,我们可以把硬件免费提供给消费者,吸引他们,只不过你得给我点分成。”
对于消费者来说,我们看到就是硬件越来越便宜了,甚至是免费了。不仅智能电视将如此,未来的很多硬件都有可能走向免费,这也符合未来的物联网的商业模式发展----强调信息和定制化的重要性,硬件将逐渐走下舞台,成为幕后工作者。
现在硬件免费的时代还没有真正到来,作为消费者,我们更希望看到免费真的能成为一个健康的、共赢的商业模式,而不是商家给消费者挖的一个坑。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25