家電物聯網與大數據能不能結合？全球家電第一的商業巨頭海爾給了我們答案。海爾集團旗下子公司海爾智慧廚房平臺與神策數據簽約，引入神策分析，幫助海爾在智慧廚房平臺系列的智能廚電產品、生態服務運營等方面實現了從信息不對稱至成熟數據驅動產業鏈的新突破。

智能廚電升級[物聯網 + AI]

業內評價有云，傳統廚房和智慧廚房之間，隔著一套海爾云廚。話雖溢美，卻也不失客觀。海爾智慧廚房平臺在大數據與人工智能行業的巨資投入和開拓創新，幫助其在智能家居的道路上邁下堅實的一步。數字化發展大勢中，海爾以了解用戶需求為核心，讓信息化培育新動能，新動能推動企業發展，成為企業轉型的成功案例。

“物聯網 + AI”面臨三大挑戰

物聯網 + AI 的名詞更多的被零售行業提到，作為企業新零售轉型的一大成功方向。相比之下，智能家電行業面臨的問題更為嚴峻，不僅是業務模式需要轉型升級，產品本身的科技創新也將影響企業核心競爭力。

以海爾智慧廚房平臺為例，圍繞著用戶需求與企業自身薄弱點，海爾智慧廚房平臺產品及運營團隊在這個過程中不斷踩坑，從眾多的困境中總結出最重要的三大挑戰。

第一，產品數據打通難。

家電設備作為家庭服務終端，產生的數據比手機更加貼近用戶生活，但是目前的數據獲取方面遠落后于手機行業的進度。況且各品類家電的功能各異，難以將看似毫無關聯的不同類型家電數據打通，實現一一對應形式的數據整合。

傳統行業手動的統計與分析，不僅操作起來效率低下，且無法實現統計同步，面臨高速發展的社會，顯得捉襟見肘。

第二，數據與業務結合難。

在家電設備升級成可與用戶交互的智能設備的過程中，建立智能設備本身與用戶所需的生態服務之間的數據關聯，是提升智能化設備用戶體驗的關鍵，也是創新難點。

例如通過用戶在智能冰箱使用操作數據，開關門時間、食材管理數據如何支持廚房電商、菜譜推薦等生態業務，找到數據間的關聯，并從中發現產品優化點和業務增長點，這個團隊思考了很多。

第三，物聯網門檻難跨越。

物聯網是互聯網的應用拓展，以用戶體驗為核心創新式發展，才是產業升級的源動力。

海爾智慧廚房平臺包含智能物聯設備、移動 APP、傳統零售數據等多端數據，上下端不同形式的數據打通，為人工智能帶來了不小的挑戰，而用 AI 挖掘對用戶有價值的數據，進而精準迭代產品，為用戶提供體驗更好的生態服務，是傳統行業的必經之路。

兩大場景解讀海爾智慧廚房平臺

場景一：產品新升級，通過智能冰箱收集信息

海爾智慧廚房平臺開發馨廚系列冰箱，緊跟物聯網時代潮流，跳出硬件單向操控層面，真正構建了互聯交互平臺，絕非披著“互聯網冰箱”皮毛的噱頭。是什么讓馨廚系列冰箱擁有如此強大的互聯網基因？答案就在數據采集與產品體驗中。

海爾智慧廚房平臺

從前的家電廠商采集數據的意識薄弱，技術能力不足，導致數據驅動的方法引入，數據驅動閉環卻無法形成。海爾在數據整理和分析方面做了很多嘗試，最終整理出適合自己的方法。

首先，海爾智慧廚房平臺將大數據、網絡應用等互聯網核心技術應用到產品中，追求實現由“生活單功能助手”向“多功能生活娛樂平臺”的轉變。

海爾云廚通過調研用戶需求設計了 HIOS 平臺，其中集成了以下幾大功能：

留言板，方便家庭成員相互留言；

食材管理，方便對食材的保質期、種類等信息統一管理，保證食品新鮮安全，收集用戶喜好數據；

家庭營養分析，通過對歷史一個月的食材分析和新鮮指數的數據分析，對用戶的營養進行評價；

美食菜譜，貼合生活場景，提供配合用戶用餐需求的菜譜，并記錄用戶偏好數據和收藏數據；

新鮮熱賣，巧妙地將電商模塊接入，幫助用戶實現從提供食材到保存美食一條龍服務；

影音娛樂，為想要娛樂的用戶提供更多服務。

多種功能的背后，是追求極致的人性關懷，同時也對用戶的信息進行了更加多維度的收集。

海爾通過統計冰箱的價位、家里網絡情況、冰箱門開關次數、語音服務次數、屏幕監控人感系統等用戶歷史行為數據，了解用戶喜好，對用戶進行畫像，并以此為依據對用戶實現精準推送，讓用戶真正享受到“一臺冰箱，一間廚房，一段生活”的智能家居使用感。

場景二：智能家電配合 APP 推薦，日活提升 50%

馨小廚作為海爾智慧廚房平臺的官方 APP，面向用戶提供基于海爾智能廚電設備的控制、并通過大數據 AI 推薦算法，向用戶提供個性化的廚房美食咨詢、廚房娛樂社交和專業廚房電商服務。

海爾智能家電APP推薦

馨小廚在服務于海爾智慧廚房平臺設備的過程中，不斷迭代，致力于將產品改造為服務于用戶、線上線下數據打通的賬號一體化新型美食電商 APP。

在馨小廚改版過程中，用戶的日活較低，成為馨小廚業務發展的掣肘。于是該團隊使用神策分析對個性化推薦算法和頁面設計進行優化，成功實現了日活提升 50% 的成果。

首先，團隊成員針對自身業務開發個性化推薦算法，對不同用戶進行美食資訊的個性化推薦，根據用戶在日常生活中使用冰箱的多維度信息進行用戶分群，如用戶冰箱型號、開關門時間、手機型號、食材標簽、興趣偏好等。

在算法研發過程中，團隊成員將數據分析與技術研發結合，通過 A/B Test 的方法，對下拉推薦內容占比、內容出現順序權重分別做了不同的測試，提高推薦準確率。

最終的個性化推薦功能，將用戶按照特征分群，舉例：

A 類用戶的食材品類體現了烘焙的習慣

B 類用戶瀏覽的食譜包含養生健康與母嬰相關體現了家中成員有老人兒童

C 類用戶打開冰箱的時間偏晚體現了工作時間不規律需要夜宵

……

將用戶分群后，運營人員對這批用戶甄選出個性化推薦內容，并通過神策分析集成的極光推送，“主動出擊”為產品引流。

與此同時，海爾智慧廚房平臺分析了用戶對產品點選的歷史數據，對馨小廚頭條的頁面布局和交互進行了比對，合理調整視頻、圖文、文字內容占比及位置，把更希望用戶看到的內容放在用戶最關注的模塊，生成不同版本，通過 A/B Test 的方法檢測是否對用戶體驗有積極影響，并最終調整至用戶體驗最好的版本。

通過以上基于數據的精細化運營，以及基于數據驗證的產品迭代方式，運營團隊成功將馨小廚日活提升 50%，通過海爾內部大數據與神策分析打通，上線了千人千面的個性化推薦服務。

神策數據助力產業升級

數據驅動不是停留在表面的數據分析方法，更是從思想到行動的轉變，公司內部從上到下都在用數據的方法思考，短期業務增長才能深化為產業升級。

海爾智慧廚房平臺在智慧冰箱方向的投入只是一場科技試水之作，廚房有廚電設備、烤箱、破壁機、料理機等多種家電，入網程度比冰箱產品更加落后，如果說冰箱服務于用戶的美食之“鮮”，其他家電則從多角度共同服務于用戶的餐飲生活。當海量的用戶行為數據接入，將帶來全方位的智慧廚房體驗。

引入神策分析，從功能角度來看，是提高效率、降低人力成本的好方式，從行業的角度，是海爾智慧廚房平臺與專業大數據服務公司的一次思想碰撞與交融，必將為市場和行業帶來物聯網 + AI 的智慧新風。

海爾智慧廚房平臺運營總監王之秋，作為數據驅動運營的行業先驅，曾帶領團隊為多個項目搭建數據化運營體系，在眾多的數據抓取、分析工具中選了神策分析，并促成了雙方合作，他對數據驅動運營有著深刻體會：“我們致力于將海爾智慧廚房平臺改造成一個具有互聯網基因的公司，為市場的產業升級開一個好頭。數據在我們的運營過程中起到了很好的指導作用。引入神策數據的產品，為海爾智慧廚房平臺的數據驅動添磚加瓦，也是我們的一次嘗試，和神策的同學合作非常愉快，他們的專業服務幫助我們少走一些隱蔽的彎路。也希望神策可以為我們帶來更大的價值。”