响铃:进入深水区的母婴行业,AI成了新的催化剂?

专栏号作者 曾响铃 / 砍柴网 / 2018-06-06 11:51
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文|曾响铃

来源|科技向令说(xiangling0815)

移动互联网让一年一度的“六一秀童年节”变得更加普及,朋友圈的便捷分享加上一些特色的H5还使得“节日气氛”更加浓厚了一些。这其中,一款人脸识别用户头像、一键回到小时候、满足童年遐想的“定制儿童节”H5一度刷爆朋友圈,无数的装嫩梦想被实现。

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                  宝宝树发起“定制儿童节”活动,一键变回童年容颜

这说明,AI图像识别与母婴领域有充分关联的可能,针对婴幼儿的图像识别技术正在不断成熟,需求也开始显现。而另一边,互联网母婴行业从PC时代升级而来,也已走入深水区,利用可与之结合的AI技术寻求新的市场可能也在意料之中。

比如,知名母婴家庭服务平台宝宝树日前对外宣布,包括独有的婴儿哭声识别在内,其AI应用已取得阶段性成果。很明显,AI将是母婴家庭服务领域下一个竞争赛点。

母婴+AI既有可能,也有必要

母婴和AI的结合,源于母婴行业本身的成熟和足够的数据积累。

1、进入深水区的母婴行业,已经足够成熟

行业已经经过洗牌、包括宝宝树在内已有许多比较成熟的产品、目前少有新玩家具备实力和资源加入,这些是母婴行业进入深水区的标志。

而母婴行业继续前行的动力仍然十分强劲。一是中国第三次婴儿潮人群(1986-1992年出生)进入生育高峰期(25-34岁),生育率均超过 40‰;二是国家取消计划生育政策,促使30岁以上人群的生育率再次上升,第四次婴儿潮正在酝酿之中;三是消费群体的升级和消费升级,这一趋势在母婴实体产品/服务上更为明显,在一些评论人士看来,“挣小孩的钱”甚至已经排在“挣女人的钱”前面。

无论从规模还是前景来看,母婴行业都已经足够成熟,这样的行业拥抱AI已经有了充分的可能。

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2、母婴还有数据金矿,AI或成挖矿机

除了母婴行业成熟有了拥抱AI的可能之外,在必要性方面,母婴拥抱AI也是意料之中。资本加码使得母婴市场越来越标准化、规模化,发展路线清晰、明确。2017年以后,母婴行业投融资三大核心趋势为:内容创业、人工智能和母婴新零售,很明显人工智能早已被资本所看中。

作为早于移动互联网时代的产品,母婴行业多年来已经积累了大量的垂直化数据,作为行业领头羊的宝宝树,其深耕行业已经超过10年,这期间大量的母婴数据都高度可转化。形象地说,母婴已经形成一座数据金矿,AI或许是那个最恰当的挖矿机。

正如,宝宝树的AI开始应用于婴儿哭声的识别,一定是在过去大量的数据和经验积累之上,白手起家贸然去寻找这么多“哭声”对症训练AI模型,可不那么简单。

母婴内容不是信息流,AI应用有内容、工具与产品三个层面

在AI如何应用方面,内容推荐显然是互联网母婴产品应用AI的一个重要方面,但从母婴行业本身的属性来看,仅仅有精准的推荐是不够的,在内容、工具与产品三个层面,AI都应当发挥其价值。

1、内容层面,用户属性更决定推荐偏好

在内容推荐机制上,今日头条、百度信息流大户都是以“使用习惯”来决定如何推荐内容。用户过去看过什么、看了多久、是否点赞留言等,决定下一波推荐的情况。这造成了“信息茧房”现象,用户看的东西越来越局限,最终只被不断的狭隘信息包围。

对一个健康的互联网母婴产品而言,显然不能如此,良好的推荐不但是对用户获取内容质量的一种负责,反过来也利于母婴行业增强产品的厚度,培养更多良好使用习惯的“粉丝”。

而在母婴内容推荐层面,用户属性可能更决定推荐的偏好。宝宝树的AI应用在推荐层面十分注重受众本身的定位,为不同孕龄的用户提供不同的母婴内容,年轻的孕妇有知识讲解、新潮育儿经等,年纪大点的甚至高龄孕妇,可能在如何保障孕期胎儿安全、如何避免高龄孕妇孕期疾病方面更有偏向一些。

而且,宝宝树的多维度人群画像还能给不同的家庭角色(爷爷奶奶等非父母角色)推送不同内容,尽量满足所有层面的用户,扩大产品的受众面并提升满意度。

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                         宝宝树孕育APP为不同用户智能推荐内容

2、工具层面,除了资讯获取还要解决现实问题

母婴行业从资讯内容起家,但时至今日其产品定位已经兼具内容功能和工具属性。以宝宝树为例,其已从最初的育儿网站发展到现如今布局了内容、服务、产品、商品等多个端口的母婴家庭综合服务平台。

概括来讲,用户使用母婴产品,其目的无外乎两种:内容性质的,例如获取一个母婴知识点、找到一种更精致更有营养的辅食做法,它们大多数都是纯展示性、知识性的,用户只需要获取即可;实现性质的,例如解决拿不定的某些胎儿/宝宝现象,哭闹、不吃饭、拉肚子等,这些东西最终需要额外的线下实现和解决,不是简单的获取。

承载育儿功能的母婴软件,对AI的应用应当能够帮助解决现实问题,解决线下问题而不只是提供资讯内容。宝宝树能够根据用户上传的宝宝哭声以及标记的可能啼哭原因,基于大量的训练数据,分析不同哭声的细微差异,最终形成根据哭声即可准确识别啼哭原因,帮助广大家长自助录制哭声并辅助分析,更好的理解自家宝宝在会说话前的需求表达。

这方面,AI的开发可能还有更多,宝宝让妈妈们心慌的现象,在AI的帮助下都有了更为准确表达的途径。

3、产品层面,AI或是才是优化母婴细节体验的答案

回归产品层面,AI能够帮助其他类型的产品优化用户体验,也同样能够帮助母婴产品实现体验的进步。只不过,它需要母婴产品本身有足够的支撑。

这些体验的提升,大多数都是细化的环节,琐碎但对用户感知又至关重要,同时背后需要的AI能力又不容小觑,不是谁都能玩得转。

宝宝树利用AI能力实现的多个体验优化即是如此。其宝宝树小时光APP通过特定标签(宝宝的第一次、宝宝涂鸦识别等)对十亿量级的家庭记录照片存储,方便用户管理海量宝宝图片,为成长留下更清晰的足迹。这既需要大数据基础,又需要强大的AI识图能力。

此外,通过AI优化,宝宝树推出的能不能吃、宝宝2038年的样子、疫苗管理等服务小工具也变得相对更智能,这些细节化的体验很多时候可能决定一个产品的成败。

回归商业模式,母婴+AI还有两大痛点

除了应用AI应有的三个层面,母婴+AI最终也需要回到商业模式,如何更好地做大、盈利是现实问题。而这方面,母婴+AI还有两大痛点。

1、电商智能推荐如何让人不反感?

母婴做电商有天然的亲近性,准妈妈或者妈妈用户用户搜索的内容很容易与产品搭界,转化成电商显得顺理成章,只要不是狂轰滥炸,不会像别的产品做电商那么生硬和让人反感,毕竟,很多母婴内容的实现、问题的解决都需要现实产品。

但母婴做电商也不是全然就行得通,一些母婴产品的推荐机制混乱、频次高,已经广为诟病。AI不能是假AI,真正提升准确性,又精准又减少频次(点击更多更有效)才是AI推荐应有之义。

例如,宝宝树引入AI进行电商个性化推荐后,展现内容比原本更加精准,内部人士透露电商广告点击率成倍数提升。这反映出,那些推荐到位、被真正需要的母婴实体/服务产品,没有用户会选择拒绝,电商转化不行,或者用户诟病广告太多,根本都是推荐机制不行所造成。

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2、跨板块成母婴商业模式常态,AI如何跨界?

除了电商,母婴行业的玩家往往还会延展更多来丰富自己的版图,让产品更加立体,未来发展的可能性也更多,其中,宝宝树多年来就形成了内容、服务、产品、商品等多个业务板块,围绕母婴构建了一个完整的商业版图。

但母婴应用AI,究竟如何把被延展的、分属不同领域的模块联系起来,亟待解决。

宝宝树的AI基本打通了不同业务模块,其个性化推荐能够实现跨业务进行,且千人千面根据用户需求导向不同的板块,实现AI推荐的枢纽化集成。宝宝树的案例从行业角度看,体现出寻找不同业务板块与AI共同交叉的地方才是母婴AI跨界解决之道,只是这个交叉之处可能并不好找。

从“母婴+”到“+母婴”,AI还有更多延展空间

对母婴来说,“+AI”的应用价值很多,让其有了更多发展可能,产品打磨得更为细致。而反过来,从AI的角度,母婴领域同样不失为一种十分有价值的落地领域。

这种反向的价值体现在三个方面:

1、图像识别训练。母婴AI事实上补足了AI图像识别一块很大的空白:婴幼儿及儿童识别,并强化了AI在该领域的表现。由宝宝树采用的宝宝人脸识别,跳出母婴领域,在其他方面可能亦有价值。AI本身就是基础设施,可以做横向技术移植。

2、精细化推荐。不只是母婴,众多带内容的社区都会有推荐的需求,母婴领域的AI推荐技术事实上给出了所有内容社区如何利用AI做推荐的范本。在宝宝树的案例中,出现了算法+爱心的双维推荐机制,针对用户提问,除了标准回答之外,还结合用户信息,提供更多温馨提示,这是智能推荐的一个新方向。

3、医疗实践与医学研究。由于婴幼儿不懂表达,“自述”这一判定疾病和采取治疗措施的指标在儿科领域很少,大多数都通过外部讲述,存在偏差的风险。研究婴幼儿外在表现,用AI的方式得到更为精准的定位,不仅有利于儿科治疗的对症,对儿童医学研究也有重要意义。宝宝树的婴儿哭声辨别,不只是妈妈的好帮手,对医生而言也十分重要。

总之,母婴和AI结合是一种双向必然,诸如宝宝树这样的行业领军平台已经在此领域深耕多时,母婴的深水区一定会是AI的战争,反过来母婴也将成为AI发展历程上的里程碑。

【完】

曾响铃

1钛媒体、品途商业评论等2016年度十大作者;

2 虎啸奖评委;

3 AI新媒体“智能相对论”创始人;

4 作家:【移动互联网+ 新常态下的商业机会】等畅销书作者;

5 《商界》《商界评论》《销售与市场》等近十家杂志撰稿人;

6 钛媒体、界面、虎嗅等近80家专栏作者;

7 “脑艺人”(脑力手艺人)概念提出者,现演变为“自媒体”,成为一个行业。

8 现为“今日头条问答签约作者”、多家科技智能公司传播顾问;

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