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文档简介
1、中国智能家电市场研究报告家电智能化已是行业共识,做市场研究的时候大家要有所着重。下面是中国智能家电市场研究报告,为大家提供参考。根据HIS市场预测,国内智能家电使用家庭将在某年达到2万的规模,基于该用户群体产生的大数据服务将可衍生出2与智能管家服务,具有巨大的价值与前景。中国家电自某年开始进入智能化阶段,截至某年,各大厂商大部分已进行了智能化改造,市面上智能化设备存量占比不断上升,每年出货量对比传统家电产品增速明显,其中智能彩电产品年出货量已超过总量的%。在智能化产品野蛮生长的大环境下,有不少评论认为智能电器产品对比传统产品存在用户体验提升不明显、智能化功能无法切中用户痛点等问题。然而这些研究
2、分析均停留在定性分析的层面,缺乏数据支撑。本篇报告,依托机智云平台亿上报设备运行数据、TalkingData一亿用户数据、中国家用电器研究院数据、家电行业内权威数据平台公开的宏观数据,尝试对中国智能家电行业现状、用户画像、使用情况以及发展机遇进行基于大数据的定量分析和定性分析,供从业者及投资方参考。一、中国家电智能化发展现状a)在各个细分家电领域中,主要品牌厂商大部分已经推出智能化产品,其中彩电、空调领域已全部拥有智能产品线。b)深入研究空调与彩电领域某年出货情况发现,相比某年,智能产品销售量同比增长高于传统产品,而智能彩电某年销售额已占全年整体销售额%以上。总体看来,家电智能化已是行业共识,
3、在新产品销售上,智能化产品将逐渐取代传统产品。但传统产品存量依然很大,短时间内难以被全部取代。二、智能家电主流用户画像a)从市场总体用户规模来看,中国智能家电类应用用户规模小于1万台,总体渗透率约为6.6,市场成长潜力巨大。b)从用户活跃情况来看,单品智能家电类型的App在装机与活跃上均较低,集中控制类App装机与活跃上均明显高于前者,反映出用户更倾向于使用一个App控制所有电器。c)从智能空调用户采样数据中发现,智能家电用户d趣偏好为家居应用、出行、理财与购物,大部分用户的家庭属于小小太阳家庭,即家中子女为学龄前儿童的家庭。基于应用安装及使用数据发现,对比市场规模,目前使用家电智能化功能的用
4、户比例较小,市场发展潜力较大。就目前使用人群来看,本身较热衷于智能家电应用,同时对出行、理财、在线购物接受程度高,且大部分家庭有学龄前儿童。在智能家电的使用偏好上,用户普遍喜欢使用各类家电的整合应用,而非单个电器的应用。三、中国家电智能化发展阶段及现状a)通过分析市面上现有智能家电产品,结合各大厂商新品战略规划,可总结预测智能家电发展主要有三个阶段,分别为联网控制阶段、局部智能阶段与生态智能阶段。其中大部分厂商处于联网控制阶段,部分大型品牌厂家已经开始尝试实现局部智能,生态智能虽然多次在企业愿景中被提及,然而各厂商并未公开其具体实现计划及商业模式。b)尽管自某年以来,越来越多的智能家电已具备联
5、网控制的能力,然而在实际家庭场景中,只有很少一部分设备真正保持联网,通过联网进行控制的设备则更少。造成这种现象的首要原因是联网过程操作成本较大(配网失败、配置过程复杂),同时作为交互载体的App普遍入口较深,且不同品牌不同类型的产品需要多个App进行控制,甚至同一品牌不同类型的产品也需要多个App进行控制,最终导致用户使用意愿不大。c)对于成功配网的用户而言,App操作并非唯一最优的互动方式,在部分场景下用户更偏好实际操作来控制产品,因此总体上看,App操作指令在指令总数中平均占比只有%。d)对于实现单品智能化的家电而言,用户在日常家庭场景下,产品高级功能的平均使用率普遍偏低,某些智能化应用并
6、未切中用户需求痛点。e)自亚马逊推出Ech引爆行业以来,国内基于语音识别的中控类产品也应运而生,行业内大型品牌厂家对发展简化用户操作、整合智能单品的控制类产品有一致的认可。f)生态智能概念在行业内尚处早期探索阶段,现有产品的商业模式主要还是电商导流,在优化本地家电智能化服务方面暂无成熟产品。就目前行业现状来看,家电智能化产品大多处在联网控制阶段,但联网控制率不高、智能化功能使用率偏低。就现有用户使用情况来看,发展简化用户操作、整合智能单品的控制类产品有机会成为增加用户使用率、提升用户体验的有效方式。而在生态智能上行业内并无成熟方案,主要实践还处于为电商导流的初级阶段。四、家电智能化发展机遇a)根据HIS市场预测,国内智能家电使用家庭将在某年达到2万的规模,基于该用户群体产生的大数据服务将可衍生出2与智能管家服务,具有巨大的价值与前景。b)现阶段家电行业智能化焦点关注在设备单品智能化以及控制类产品整合上,对于用户数据的收集、分析与应用较为缺乏。从数据和服务模式来看,围绕用户的大数据服务应该基于用户、设备、场地、情景与服务五个方面的数据进行,并在具有多维感知和深度学习技术支撑的智能服务平台上实现。c)结合现阶段家电行业现状,实现智能服务平台的关键点有三方面:1、多样数据统一接入;2、数据结构与智能算法;3、用户识别与多维感知。基于用户大数据服务的2与智能管家服务有机会成
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