Сегодня подключенные теннисные ракетки доступны не только профессиональным теннисистам и чемпионам, таким как Надаль, но и любому любителю тенниса. С подключенной ракеткой Babolat можно даже проверить, насколько свои лучшие удары сравнялись с ударами Надаля (Надаль является представителем бренда). 5 Это связано с тем, что Babolat делает отдельные аспекты интерактивных данных, получаемых во время тренировок Надаля, доступными для других пользователей Babolat. Подключаемые ракетки сегодня предлагают несколько ведущих компаний, таких как Head, Yonex, Wilson и Prince. Кроме того, компании Sony и Zepp Labs предлагают автономные датчики, которые могут быть прикреплены к любой теннисной ракетке. Эти датчики представляют собой миниатюрные электронные чипы. Они могут крепиться в нижней части ручки ракетки или на демпфере удара или вибрации, обычно расположенном на струнах ракетки. Датчики также выпускаются в виде наручных браслетов, что позволяет пользователям пользоваться всеми преимуществами подключенной ракетки.
Датчики не только играют в теннис. Например, различные виды датчиков могут быть встроены в лекарство, принимаемое внутрь. В ноябре 2017 года Управление по контролю качества пищевых продуктов и лекарственных средств США (FDA) одобрило первый препарат с датчиком приема внутрь. 6 Abilify Mycite, одобренный цифровой препарат, используется для лечения психических расстройств, таких как шизофрения, биполярная болезнь и депрессия. Сенсор диаметром один миллиметр, встроенный в таблетку, называется ингестивным маркером событий. При проглатывании таблетки датчик в ней вступает в контакт с желудочной жидкостью. Это вызывает реакцию химических веществ, содержащихся в датчике, и активирует сигнал, который передается на носимый Bluetooth-пластырь, позволяющий просматривать данные на смартфоне. Эти данные позволяют отследить, принял ли пациент лекарство. Для пациентов с психическими расстройствами регулярный прием лекарств может быть проблематичным; функция "умной таблетки" помогает членам семьи и врачам контролировать самочувствие пациента, отслеживая прием лекарств и наблюдая за поведенческими симптомами.
Многие датчики сегодня не только изготавливаются на основе электронных микросхем или всасываемых компонентов, но и создаются преимущественно с помощью программного обеспечения. Одним из таких примеров является компания Samba TV, разработчик рекомендательного контента и приложений для отслеживания зрителей. Samba TV поставляет производителям телевизоров, таким как Sony, TCL и Sharp, датчики, позволяющие фиксировать, что смотрит зритель на экране "умного" телевизора. Использование технологии автоматического распознавания контента (ACR) требует установки на телевизор программного алгоритма. Этот алгоритм обрабатывает и вычисляет "отпечаток" видеоизображения для каждого видеокадра, транслируемого телевизором. Этот отпечаток передается на сервер, который сравнивает его с базой данных исходного видео для распознавания контента, что позволяет Samba TV и производителю телевизора получать данные о том, что смотрит зритель. Samba TV и производители телевизоров используют эти данные для предоставления поставщикам развлекательного телевизионного контента (например, NBC или ABC) информации о популярности их передач. Эти данные также помогают рекламодателям (например, Toyota или Coca-Cola) лучше выстраивать рекламную кампанию на телевидении, зная, кто и в каком регионе или домохозяйстве смотрит ту или иную передачу.
Датчики Samba TV наглядно демонстрируют, как производитель устаревшей продукции может добавить в свои изделия программный датчик. Подавляющее большинство датчиков на базе программного обеспечения сегодня функционируют как приложения для смартфонов. Например, почти все банки предлагают программные приложения для таких функций, как интернет-банкинг или пополнение счета по чеку . В процессе работы эти приложения также выполняют роль датчиков, собирая данные о том, когда и куда пользователь тратит деньги, какие продукты или продавцов предпочитает, какова его кредитная история. Игровые компании также используют программные датчики для сбора интерактивных данных от своих пользователей. Эти данные позволяют, в частности, определить, является ли пользователь левшой или правшой, какие стратегии он предпочитает в играх, а также предсказать его дальнейшие действия.
От сенсорных данных к пользователям платформы и ее сервисам
Каждый из этих продуктов, оснащенных датчиками, может генерировать уникальные данные о взаимодействии продукта с пользователем. И в каждом случае эти данные могут быть использованы для обмена между различными сторонними субъектами, активами и видами деятельности, входящими в экосистему потребления продукта. Для обеспечения таких обменов сторонние организации, активы и виды деятельности должны быть подключены в качестве пользователей цифровой платформы. Подключая различных пользователей и организуя обмен данными между ними, привязанная цифровая платформа предлагает новые услуги, основанные на данных.
Используя данные с датчиков, производитель "умных" теннисных ракеток может определять группы пользователей "умных" ракеток, которые могут быть подобраны для пикап-игр; производитель также может определять соответствующих тренеров, которые могут быть подобраны к игрокам в соответствии с их уровнем подготовки. Группы игроков и тренеров являются частью экосистемы потребления теннисной ракетки, поскольку они дополняют сенсорные данные ракетки; они также дополняют связанные с теннисом потребности любого отдельного пользователя ракетки, генерирующего эти данные. Когда они присоединяются к привязанной цифровой платформе, они становятся ее пользователями. Организуя обмен данными между такими пользователями, производитель теннисных ракеток может предложить новые услуги платформы, основанные на данных, например, координацию пик-ап игр или тренировок.
Аналогичным образом, производитель видеоигр, имеющий интерактивные данные о различных пользователях своих игр, может разработать такие сервисы подбора, чтобы сделать свои соревновательные игры еще более интересными. Например, он может подбирать различных игроков с похожими навыками или взаимодополняющими игровыми стратегиями. Компания Abilify, создатель "умных" лекарств для лечения биполярных расстройств, может аналогичным образом организовать взаимодействие между пациентами, родственниками, и врачами на основе данных. То же самое могут делать и банки, получающие от своих приложений сенсорные данные, позволяющие получить представление о структуре расходов, кредитоспособности, образе жизни и желаемых покупках своих клиентов. Используя эти данные, они могут организовать обмен между своими клиентами (с их согласия) и соответствующими торговыми предприятиями, которые могут конкурировать с ними, предлагая привлекательные скидки для удовлетворения желаний клиентов. 7 Таким образом, банки могут расширить свои традиционные банковские услуги, превратив их в опыт покупок для своих клиентов.
В основе каждого из этих случаев лежит схожая схема. Процесс начинается с создания продукта, оснащенного датчиками, который генерирует интерактивные данные о продукте и пользователе. Сенсорные данные привлекают дополнения из экосистем потребления продукта. После добавления в платформу эти дополнения становятся пользователями платформы. Способствуя обмену между этими пользователями, привязанная цифровая платформа предлагает услуги, основанные на данных. Чем шире просторы экосистем потребления продукта, тем больше дополнений и тем больше пользователей платформы. Все вышеперечисленное расширяет сферу применения привязанной цифровой платформы компании и ее платформенных сервисов.
Широкая доступность и универсальность сенсоров позволяет самым разным компаниям внедрять продукты, оснащенные сенсорами, определять дополнения к своим данным, визуализировать возможность построения привязанной цифровой платформы и предлагать новые услуги, основанные на данных. Означает ли это, что все продукты могут стать платформами? Ответ на этот вопрос зависит от того, может ли привязанная к продукту цифровая платформа предлагать коммерчески жизнеспособные услуги. Во многом такая жизнеспособность зависит от типа генерируемых продуктом сенсорных данных. Как будет показано далее, некоторые ключевые характеристики этих данных оказывают решающее влияние на базовую бизнес-модель любой привязанной цифровой платформы.
Атрибуты сенсорных данных
То, что интерактивные данные от пользователя продукта тесно связаны с его использованием, вполне ожидаемо. Эти данные тесно связаны с ключевыми характеристиками продукта и его основным назначением; они вытекают из интерфейса, который предлагает продукт для его использования. Зубные щетки взаимодействуют с зубами пользователя, соответственно, данные датчиков, собираемые с зубной щетки, в первую очередь связаны с уходом за зубами. Как следствие, эти данные также привлекают дополнительные субъекты, связанные с уходом за зубами, например стоматологов или страховые компании. Матрасы аналогичным образом взаимодействуют со своими пользователями во время сна. Сенсорные данные, получаемые с матраса, улавливают и передают атрибуты сна пользователя, например, данные о частоте сердечных сокращений, дыхании, поворотах во время сна. Наиболее очевидными объектами, дополняющими эти данные, являются те, которые могут способствовать улучшению сна, например, регулируемое освещение или успокаивающая музыка. Специалисты по сну также могут дополнить эти данные, помогая предотвратить медицинские последствия апноэ сна - нарушения дыхания во время сна. Аналогичным образом, данные датчиков, получаемые с экскаваторов, касаются работы этих устройств на строительной площадке. Данные датчиков экскаватора наиболее актуальны для других объектов на строительной площадке, которые работают в паре с экскаватором.