智能家居数据运营探讨

智能家居3.0时代是数据运营时代，即智能家居用户大数据收集及使用和管理，运用这些数据进行变现的能力是数据运营。智能硬件区别于传统硬件的核心在于硬件背后的云服务和大数据。

在数据运营时代，厂家不仅有硬件，还有软件和服务，这也是未来公司价值的体现，最终服务的价值体现一定是最重要的，在加强设备操作体验的同时，注重用户的偏好和用户沉淀，最终利用大数据可以提供很多潜在的高价值服务，服务可以产生流动的变现能力，而硬件仅仅是一次性的收益或者说是长周期性的收益。智能家居3.0时代标志着鸿雁将要做数据的所有者，通过对用户的数据进行分析挖掘，把隐藏在海量数据中的信息作为“商品”，供B端和C端共同使用，来创造价值，也就是从制造商转向服务商的路径。

如今互联网+的时代，变现的通道在硬件上的需求愈发减弱，网购可以通过台式机、平板电脑、手机乃至身边的任何带屏设备，而真正的变现特性是消费者，服务都是凌驾于交互之上，而服务即是流动的现金流，未来智能家居的硬件变现入口市场正在向众人敞开，占据风口的意义重大，占据风口才有后期的运营。

盈利模式由制造向服务迁移，智能家居还未进入硬件消费大爆发的过程，当硬件爆发升级后，智能家居硬件本身的差异会逐渐缩小，最终硬件将不再是主导消费者选择的主要标准，而是将关注度放在硬件产品本身的延伸以及相关的服务价值上，基于增值服务盈利的模式是典型的互联网思维，而智能家居与互联网又密不可分，基于智能家居平台未来庞大的市场前景，智能家居3.0的数据运营时代一定会到来，届时，海量的用户数据将具有更高的价值。

数据运营的第一步是硬件基础，智能硬件的打造是将传统硬件升级成智能硬件，并落地在家家户户，所以现阶段需要将原客户与原渠道升级，原本的客户与渠道就是传统行业的客户与渠道，在智能家居行业始发阶段，对用户数量的把握、对智能家居渠道的升级、对未来服务性运行的黏性价值，都要做深刻的布局。届时，互联网的智能化倾向正在向传统产业渗透，而传统企业也在自发觉醒地发生剧烈转型，这是当前智能家居涉及传统领域企业的市场特征。对于智能家居平台的掌握，是企业战略领先的关键，掌握了智能家居平台即掌握了入口和数据，在智能家居3.0的数据运营时代才能将数据化得到很好的应用。

智能家居的数据收集主要针对家居封闭环境，数据收集也存在大量常规的重复数据，而且是持续不断地进行中的数据。数据收集的意义首先在于对用户的理解，其次是对商业的理解。

数据只是表象，是用来发现、描述问题的，与粮食相比，它仅仅是种子，最终的开花落地需要解决用户的实际问题。这些数据怎么运营、怎么发挥更多的价值，这是后续智能硬件要有长远发展所必须考虑的问题，这是对于厂商的挑战，智能家居数据运营最终的高级形式，是结合人工智能的数据运营。

数据管理中的手法之一是分析，因为数据是散的，需要将海量数据梳理框架，把数据放到一个有效的框架里，才能发挥整体价值，有效的框架能够快速定位问题所在、快速定位需求所在，这又涉及数据的落地。

针对每个人收集来的数据都不一样，不同人对于数据的需求又不一样，如何各取所需，针对所需发挥数据的魅力，分析数据非常重要。用户的搜索数据、购买数据、健康数据、使用数据、习惯数据等需要结合分析，所以数据分析模型比互联网的模型还要复杂，海量数据呈现在智能家居厂家的面前，需要建立专业的逻辑分析方式来处理这些数据，因为有了分析后才会发现数据的个性与共性，最终实现应用。

举个例子，家庭智能磅秤，月底过磅女主人是110斤，而这个月都是110斤，这个常规的重复数据有什么意义呢？这样重复的数据我们在二维坐标上看作是线性数据，参考系仅仅停留在时间与重量，如果将这个数据标示在三维坐标上，加上比较对象的数据，这个比较对象的数据可以是同样年龄、同样身高、同样国度、同样健康的众多女主人的体重平均值，用户在得知这个数据比较后，会有不一样的体验感，商家在得知这个数据后，可以提供很多减肥的服务建议。

上面的例子只涉及数据的三维坐标，我们还可以继续拓展到多维坐标。继续将这个三维坐标加上一个维度变为四维坐标，第四个坐标可以涉及女主人的体重预测趋势分析，这个分析基于最近的家庭饮食、锻炼幅度、健康状况等，又是不一样的体验。

参考系不断被加入，多维数据图被建立，众多的单一数据将会是一张张海量的数据网，这些数据的变现能力是无穷的，这种主动通过数据获取用户需求的方式将彻底打败传统商家被动挖掘用户需求的模式。数据的落地在建造多维数据网的同时，需要设置基准线，基准线可以根据个体设定目标，可以根据家庭平均水平，也可以根据历史的同期数据等等。

在数据运营的入口硬件方面，传统制造商有着得天独厚的技术优势和产品优势，如何将优势转化为海量的用户群体支持打造的生态链？数据运营是新形势、高层次的渠道，可以开拓更加细分的市场空间。如上面例举的智能磅称，用户的需求被数据发掘，这种旺盛的需求无时无刻不存在数据之中，用户接受服务后，最终就是变现上的支持，这种得天独厚的潜力去发现细分市场是大数据独有的优势。

成功的数据运营一定依靠海量的数据，但是追踪后的所有数据能否运营成功又是另一个议题，商业运营数据首先需要衡量数据运营的效果。从硬件入口、到数据收集、到数据管理、再到数据运营，最重要的是两端，即入口端与运营端，但为何又激发出两端的困难？

目前，用户最认可的智能家居控制终端，不是手机APP，而是我们每家每户都能看到的开关面板，开关面板的优势很多，操控直观，老人儿童均可操作，产品形态成熟，应用成本低等。开关面板不仅适合前装市场，还适合后装市场，尤其是传统开关面板到智能开关面板的简单替换。为何当前手机终端控制在智能家居领域异常火热？因为智能手机是“智能的化身”，任何不智能的产品与智能手机一旦关联，都可以称之为“所谓的智能产品”，这些所谓的智能产品一旦能提供沾边家庭的功能，就称之为“智能家居产品”，但严格意义上说，这些都是“伪智能”产品。无论是手机，还是开关面板，也只能作为数据收集入口的一部分，整个智能家居系统非常复杂，有非常多的入口数据需要收集，海量数据能否归结为同一运营商又是一项很棘手的问题。所谓两端困难即前端入口太多收集难，后端难以汇集到一起。

各类数据相互结合运营后，可以作为间接生产力或直接生产力。

间接生产力是指数据价值通过运营传递给消费者，上面磅秤的例子就是间接生产力。

直接生产力是指数据直接通过生产来作用于消费者。举个开关面板的例子，数据统计用户一个月未使用曾经高频使用的开关，设备后台进行远程自检，发现故障，服务商开始上门服务，经销商知道区域存货要多一件，厂家知道自己品牌的何种产品需要增加量产一件，政府知道GDP又将增加多少，等等。智能家居的数据将会缔造一个高效的社会，未来一个城市的数据流动率将会决定这个城市的发展速度与规模。

如果不能利用数据产生价值，将非常可惜，也将是一个灾难，数据产生越多，存储空间、浪费的资源也就越多。但总体来看，数据运营不论以间接生产力还是直接生产力的方式体现，最终都会成为下一个时代的新浪潮。

一组初始数据获取后，再作用到C或B端，然后会获得反馈数据，这些数据与初始数据彼此息息相关，再作用后又是一组数据的获取，然后再反馈得到再反馈数据。通过这些涟漪的各组数据之间，我们会发现生活的本质就是数据，说得更纯粹一些，数据本身就是数字。这与我们多年的科学研究，将数学作为所有科学的基础，说得更纯粹些，所有的科学都离不开数字。数据的重要性通过涟漪规律下的数字体现，智能家居数据的最本质就是生活的科学，通过科学的数字来造福人类的家居生活，这也是智能家居命中注定的规律，通过大数据的高级形式来挖掘最本质的数据属性，来作用于家居生活的点点滴滴，是每个智能家居制造商和服务商最终要融合成的终极道路。

变现能力在硬件销售下是会大幅度折价套现的，而通过大数据服务提供的变现能力是难以折价的，且是大规模长期的现金流。对于大数据的变现能力，即如何利用好大数据取得经济效益。智能家居属于细分领域，细分领域的数据运营要更见真功夫，公司资产在一定时间和价格内的变现能力越强、质量越高，能力也就越大。

在硬件可以保障的智能家居系统良好的情况下，运用大数据下的服务系统可以提供给客户更加优质的服务体验，也就是说谁的大数据收集得好、分析得好、应用得好，谁就能获得未来消费者的心。例如广告服务，对于未来家居多屏时代的到来，用户无时无刻都有着消费需求，同样一个广告弹送，如弹到客户心里或说到消费点上，客户是不会抵触的，而且还会直接购买。

如何把握用户的心就需要对用户长期数据的收集和分析，而智能家居系统正是细分领域的数据入口，具有得天独厚的优势。最终用户会看中服务来选中硬件，而最大的变现资金流是在后期服务上，硬件只不过是一次性或长周期性购买，对于变现能力的帮助不大，在物联网的思维下，最终能够胜出的企业一定会将大数据运用得淋漓尽致。