京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 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 ...
2026-07-21