2018年-数据局_艾瑞咨询：2018年中国运动大数据行业研究报告_45页_2mb

中国运动大数据行业研究报告（2018）

核心内容概览

运动大数据是通过智能硬件对多名使用者的多维度运动行为数据进行获取、收集、储存及计算处理，为运动者提供训练指导、身体状态反馈及长期健康监测服务。其核心特征在于数据来源与维度的多样性，以及在特定场景下的应用潜力。行业发展趋势将聚焦于算法与硬件创新、应用场景便捷化以及与健康管理的深度融合。

主要观点

• 运动大数据的定义与价值：运动大数据不仅包括简单的运动记录，还具备实时指导、健康监测等高级功能，其价值随着数据维度的提升而增强。
• 数据来源多样化：运动大数据主要来源于自有硬件、合作运动装备商和第三方硬件商，通过API接口进行数据整合。
• 数据分级：运动大数据根据价值分为初、中、高级别，其中“心率”作为核心指标，具有较高的落地可能性。
• 用户画像：运动大数据用户以高学历、高收入人群为主，注重健康管理，愿意购买智能运动装备，且社交需求强烈。
• 用户需求升级：用户更倾向于智能化、个性化的运动数据服务，对实时监测身体状态、训练效果分析及定制化推荐有较高期待。
• 行业趋势：未来将更加注重技术能力提升、应用场景创新及与健康管理的结合，尤其关注医疗级数据的应用。
• 典型企业分析：PELOTON、咕咚、Keep、悦跑圈、悦动圈和乐动力等企业均在运动大数据领域有所布局，通过智能硬件、课程内容、社交功能及线上线下结合等方式提升用户体验与粘性。

关键信息总结

运动大数据定义与特征

• 运动数据：记录单维度运动行为数据，如步数、运动时间等。
• 运动大数据：多维度数据，结合算法处理，提供实时指导与健康监测。
• 特征：数据来源与维度的多样性，未来应用场景将更加丰富。

运动大数据来源

• 自有硬件与合作运动装备商是主要数据来源。
• 第三方硬件商通过API接口提供数据支持，形成数据整合生态。

运动大数据级别

• 初级：用于简单记录，价值较低。
• 中级：提供运动效果分析与建议，具有一定指导价值。
• 高级：实时监测健康状态，提升运动效率与安全性。

用户洞察

• 用户结构：男性占比56.7%，女性43.3%；本科及以上学历用户占79.7%。
• 用户年龄：平均年龄33.4岁，30岁以上用户占比达64.6%。
• 用户收入：29.3%的用户月收入超过10000元，41.3%的家庭月收入在20000元以上。
• 用户城市分布：三、四线城市用户占比达41.2%。
• 用户偏好：用户更关注APP的智能化程度，期待实时监测、效果分析及个性化推荐。

用户行为分析

• 运动偏好：户外慢跑最受欢迎，占比78.0%；远足/徒步和家中健身也占较高比例。
• APP使用情况：65.3%的用户在户外慢跑中使用APP，39.9%在家中健身时使用。
• 使用频率：70.7%的用户经常使用运动APP，61.1%的用户每周使用时间在1-7小时之间。
• 困扰与解决方式：62.2%的用户反馈难以长期坚持运动，70.7%的用户通过寻找专业运动伙伴解决问题。

用户对运动大数据服务的态度

• 开放数据意愿：59.3%的用户愿意开放个人运动数据，医疗相关用途最受欢迎。
• 产品期待：用户关注产品的准确性、性价比、功能多样性。
• 定制产品意愿：88.8%的用户愿意购买运动大数据定制产品，定制手环最受欢迎。

行业趋势

• 技术提升：算法与硬件的创新将推动数据准确性与应用场景扩展。
• 场景创新：运动社交、便捷化健身场景、直播+数据监测将成为新趋势。
• 健康管理融合：医疗级数据（如ECG）的应用将成为行业突破口。

典型企业分析

• PELOTON：以课程、互动与数据分析为核心，用户量快速增长。
• 咕咚：最早布局运动大数据的平台型企业，拥有1.5亿用户及50亿条数据，未来将拓展医疗级数据服务。
• Keep：以健身课程内容为优势，结合智能硬件提升用户体验，用户规模庞大。
• 悦跑圈：专注跑步全产业链，推出线上马拉松赛事及数据防作弊系统，提升赛事参与度与真实性。
• 悦动圈：通过游戏化模式与红包激励提升用户运动积极性，创新O2O赛事形式。
• 乐动力：被阿里体育并购，融合电商与运动健身，构建运动大数据平台。

未来展望

• 技术驱动：算法与硬件的持续创新是行业发展的关键。
• 应用场景扩展：运动社交、数据实时监测、个性化推荐等将成为主要增长点。
• 医疗级数据应用：随着医疗级数据（如ECG）在智能设备中的普及，运动大数据与健康管理的结合将更加紧密。
• 用户需求升级：用户对智能化、精准化、便捷化的运动数据服务需求持续增长，推动行业向更深层次发展。