亲子行业应用大数据的对策研究

(武汉大学 信息管理学院，湖北 武汉 430072)

1 亲子行业应用大数据的现状

1.1 大数据的概念及特征

1.1.1 大数据的概述

大数据是一次重大的时代变革，正在改变人类的生活方式以及对世界的理解。随着计算机、互联网、人工智能等技术的日益更新，大数据逐渐从科技领域进入大众的视野，成为人们关注热点。科技企业纷纷抓住这次技术变革的浪潮，以大数据、人工智能为技术核心，从软件到硬件，在各行各业推出了智能设备和以大数据为核心的软硬件和服务,如智能手表、智能家居、智慧旅游、无人驾驶等，科技的发展处处影响着人们生活和出行方式。

大数据同时也被运用在人类活动的其他领域里，如在科学领域，处理物理、化学、医学、旅游等方面的数据。在亲子行业，大量线上企业利用大数据获取相关用户、供应商和行业庞大的数据信息，分析数据产生的价值。

用户每一次在网上的操作都会被记录，预订机票、评论留言、依据兴趣爱好浏览新闻等，这些都给企业为用户设计千人千面的功能服务奠定了大量数据的基础。企业也可根据同一目标群体对特定事件的反馈进行收集，如社区在线讨论、客服反馈等，获取海量的数据进而勾画出用户画像，以帮助企业制定策略。

目前对于大数据没有一个统一的权威定义，在不同企业、不同领域对大数据的定义不尽相同。尽管没有一个统一的定义，但不同定义中也存在着相同点，即大数据容量大，种类多，更加多元化且具有真实复杂性，合理运用大数据是企业对于社会的价值升级。

1.1.2 大数据的特征

大数据不仅是一个名词概念。在诞生之初，大数据是指需要解析的数据量过大，已经超过普通电脑在处理数据时能够使用的内存量。

大数据的特点之一是预测，大数据不是要教给计算机学会思考能力，是要将数学中的算法能力运用在体积庞大的数据信息上，进而有预测未来的可行性。在海量的数据信息基础之上，随着系统存储更多的数据，机器能够对数据做更加准确的分析和预测，通过结果可以进一步改善算法能力，提高预测结果的准确性。

大数据的另一个特点是分析。在大数据时代之前，人们只能通过随机采样数据分析一个行业或某种现象。如今通过海量数据样本，可以对更多的数据进行分析。随机采样数据分析是缺乏数据样本时代以及数据流通受阻的模拟信息数据时代的产物。如今通过海量样本数据，可以进行更深度多元化的处理解析，实现精准目标数据样本深度加工处理，满足市场行业的多方面需求。

1.2 亲子行业大数据的现状

1.2.1 行业数据环境

当65岁及以上老年人口的数量占据总人口的比例超过7%时，就说明该地区已经进入了老龄化社会。在2017年，我国65周岁以上的人口是15831万，已达总人口比例的11.4%，大幅度超过了联合国标准的4.4%。说明我国已经进入老龄化社会。同时我国2017年出生率是1.24‰，低于世界平均出生率的2.47‰，新生儿中50%以上是二孩时代。进一步说明亲子行业人口红利减少。未来方向要更加精细化多元化，提高产业服务水平，提供更多更优质的产品。

大数据开启了一次重大的时代转型。亲子大数据是行业的新升级产物，利用大数据的新方法和新技术，高效的收集整理行业数据、大环境数据、用户群体数据，达到对消费者信息进行多方面多维度的精确分析及有效预测，通过数据反馈的内容作为依据进行战略思考，为企业日常决策起到数据支撑的作用。当前行业中企业在线下存在数据孤岛的问题，制约着行业大数据的统一整合，我国现有的线上网站，由于利益和政策因素的影响，各方的数据难以存在统一的行业标准，无法共享，数据孤岛会导致使用效率低下、有效数据无法被复用、信息资源存在大量冗余等问题。

解决当前行业存在的数据孤岛问题，一方面要做到着力于构建信息数据共享平台，统一规范数据获取标准，让多方数据以标准形式互通，形成多源头输入，标准化输出。设计行业标准数据库，制定亲子行业数据规范和分类规范。创建数据共享能力，解决数据信息在不同网站不同个体中无法统一的问题；对于数据的获取、编排、归类，实现行业数据的分类归档，采集及授权应用；利用数据共享、信息分析、样品采集等技术，制定一套科学化、标准化、数据化的信息分析系统，将数据挖掘和综合服务应用能力发挥出来。

另一方面基于底层数据互通，将多渠道信息统一收归采集，形成集群效应，将不同地域、不同人群的数据统一规范化，建立行业地域、人群共享大数据，逐级归类，实现资源共享、解决数据信息孤岛。

1.2.2 行业环境现状

中国亲子行业的发展是从20世纪末21世纪初开始，市场中的企业从探索摸石头过河的阶段，逐渐找到了亲子市场的潜在需求。从线下的实体店到线上针对母婴垂直领域发展出的线上网站，覆盖亲子多个领域。从母亲怀孕开始，到宝宝12岁之前的生活阶段，形成了月子会所、月嫂服务、儿童玩乐、儿童教育等细分市场。伴随着线下市场从青涩逐步走向成熟，线上领域也开始进行生态布局。通过本地生活、线下实体等领域延展至母婴电商等领域，形成以家庭为核心向外扩展的母婴线上生态环境。

随着科技的发展，大数据、人工智能、深度学习等技术的日益更新，亲子母婴行业紧随科技发展的脚步，推出智能硬件、儿童防走丢设施、家庭出行等设备，同时通过对线下城市布局，构建城市运营团队，实现了产品在全国范围全方位覆盖的生态系统。随着市场逐渐走向成熟，线上线下在最近几年进入高速发展期，未来几年会进入市场成熟期。

亲子行业在最近十几年的发展过程中，线上线下开始进行全渠道的布局。当前行业中正处于资源的挖掘阶段，各大母婴企业结合自身的优势寻找不同的合作对象，选择行业发展方向，做到跨界融合，努力赢取先发优势。行业同时也处在物联网、大数据等新零售技术升级和迭代阶段。大数据对于线下智能门店、用户管理、库存管理、门店选址等方面具有指导意义，但现阶段各大企业厂商还处理各种系统研发和测试阶段，并未完全地利用大数据优势。

2 亲子行业应用大数据存在的问题

2.1 线下运营管理经验缺失

互联网母婴企业与其他传统行业一样，先开拓线下市场，后随着互联网的发展逐渐布局线上同时整合线下资源。传统母婴企业运营面临的很大问题是线下运营管理经验的不足，产品、服务、硬件无法达到用户的心理预期，对行业品牌产生了伤害。服务质量参差不齐、产品没有行业标准、用户体验差、投入大而产出小。

2.2 业务核心模糊

线上互联网母婴企业业务广泛，业务重心分散模糊，由垂直业务向泛生态方向发展。对企业的运营能力要求较高，如何能保证辅助业务创新的同时不影响主营业务，并发挥出多元化的优势是企业需要面对并解决的主要问题。

2.3 前期大数据无法与行业发展方向匹配

在行业发展之初，线上企业收集了大量数据，这些数据对于目标用户群体在行业之初进行了分析与定位。一些企业在未来的战略中忽略了这些用户定位数据，企业的业务未来发展逐渐与本身用户数据不相符合，导致后期业务方向偏离，无法聚焦。

3 亲子行业应用大数据的对策

3.1 务聚焦于中高端消费群体

在2017年出生人口中，新生儿是二孩的占比50%以上。数据比2016年增加了10个百分点。前文已经分析我国新生儿出生率在下降，人口红利减少。但因为家庭二孩的占比比例增加，可以预测在未来几年，亲子行业的消费主力军将会由经济条件较强的二孩家庭构成。这个群体主要特征是父母年龄偏大，有稳定的生活经济来源，对服务质量、服务意识、产品内容要求较高。可见母婴市场中高端领域的消费能力将持续扩大。

2017年中国母婴商品通过线上网络零售的总金额约为3877亿元，环比增长32.3%，约占全国一年内网络零售总额的5.4%。随着中高端消费能力人群增大，消费行为及理念进一步升级，行业服务业务将更加垂直并专业化，母婴商品网络零售总额将进一步持续扩大。

3.2 业务多元化

随着亲子行业用户群体逐渐由线下活跃到线上互联网领域，线上互联网用户更多的表现为多元化。其增速超过全网活跃人数的增长速度，全网渗透率增长到5.76%。为中国年轻家庭提供一站式解决方案，利用大数据进行社会化精准营销辅助线上电商、亲子医疗作为闭环进行战略升级。利用技术创新、数据共享、服务创新，精准满足消费者及年轻家庭对于行业知识理解、社区交流、婴儿健康成长及周边消费零售的需求。将我国年轻家庭作为消费升级的支点，达到全产业链上下游的赋能与结构调整。对于已经积累了海量的用户数据，在行业生态升级中需要以大数据作为指导，用社区带动电商，打造重点优质项目，提供优质线下资源，赢得线上线下新零售的生态布局。

3.3 跨行业领域细分

亲子行业生态市场布局逐渐向早教、医疗、电商等垂直细分领域聚焦，打造跨领域的多元化生态市场。根据自身优质资源，构建产品生态矩阵，发挥出生态协作作用，形成行业闭环。线上企业打通线下行业零售建设、积极寻求与线下厂商合作，同时开发拓展本地业务，结合线上线下优势，通过跨界合作为顾客提供优质服务。

亲子市场消费群体由妈妈人群为主要用户逐渐向家庭其他成员延展。爸爸人群和祖辈人群开始加入消费阵营。企业可以根据不同场景不同人群扩展业务品类与服务，满足整个家庭成员的需求，形成以妈妈为核心的全新家庭消费模式。