Keep、咕咚、悦跑圈们盈利难，或许是时候考虑一下"去运动化"了

前者可以通过独家品牌、平台特权服务、产品自身的独到之处或者一些优惠活动等方式进行操作。而后者则需要充分利用好【趋紧效应】，所谓趋近效应，是指人们在越接近目标的时候，会更愿意投入注意力和精力去完成目标。在前面一系列铺垫完成后，做“临门一脚”的工作，不然路径越长，越容易发生变故。

• 没能实现足够高的用户效用

前面我们提到过，运动app其实是具备较强工具平台属性的产品，虽说有足够的使用价值，但如果在功能上仅停留在运动层次，这也决定了平台对用户所带来的价值只是处于较低的需求效用上。

事实上，我们能够看到各大运动app一直在试图围绕运动、减肥做产品功能上的升级，但实际效果其实并不尽如人意，并没能满足用户的“决策支持”，不足以击中绝大多数用户愿意付费的情绪点。

“基数效用论”告诉我们，不同类型的产品带给用户的满足感也会有所不同。例如吃一个鸡蛋获用户的满足为10，一只烧鸡的满足是15，因此吃一只烧鸡比吃一个鸡蛋更加划算。

使用价值依旧是商品价值的体现，西方经济学效用理论告诉我们：如果某一单位的某种商品的边际效用越大，则消费者为购买这一单位的该种商品所愿意支付的最高价格越高，用户对产品效用认同高低决定是否愿意付费或者愿意付出多少费用。

而运动app很明显由于同类品竞争、替代品竞争等因素决定了其对用户的满足程度只是处于效用较低的一个层次。对于用户而言，运动app的功能属性确实吸引用户，但【吸引】不代表【必须】。

• 缺乏完整的大数据画像

正如前面所讲的那样，用户的运动数据是有价值的，但仅盯着用户的运动场景似乎是有些垂直，它只是用户碎片化场景的一部分，也因为如此，使得产品的用户画像不利用平台做更深入的判断，既不利用自己的商业化行为同时也不利用广告主的广告投放。尤其是在全球都在进入进入数据洪流时代的今天，运动app如果不想办法提升自己的数据价值，，在未来的成长空间也会因此受限不少。

综上所述不难看出，优势，有些时候可能也是劣势。对于运动app而言，成也“运动”，但限制其进一步发展的同样也是“运动”这一标签，“去运动化”似乎成为必然的选择。通过上升到更高的维度，去创造更大的效用和更完整的数据，而这或许不失为整个产业升级的一种方向。

找准用户付费“奇点”：由运动辅助到泛健康覆盖的升维思考

什么是最适合运动app的升级方向？答案一定是健康。

事实上，运动减肥的最终目的一定是为了强身健体，而运动大数据本身其实也只是大健康板块的一部分而已。以健康为产品的升级点，这并不是主观上的臆断，第三方数据统计的结果也证明了这一结论的可靠性。

根据艾瑞发布的《2018年中国运动大数据行业研究报告》显示，近六成用户愿主动开放个人运动数据，而对于个人运动数据的主要用途，根据调研结果数据，医疗相关的用途最受国内用户的欢迎。通过运动大数据的检测分析个人身体的状态、避免运动损伤等医疗相关技术能够让大数据服务真正造福运动用户，让用户享受更好的运动。

由此可见，在健康方面人们是愿意开放自己的大数据的，而且人们也希望通过这些大数据来了解自己的情况，由浅层次的运动助手到深层次的健康助手，这才是运动app升级的【帕累托最优解】。

而在具体的方式是，被誉为“互联网预言家”的美国杂志《连线》编辑凯文·凯利曾提出【量化自我】（Quantified Self）这一说法，意思是说人们如何去跟踪自己的情况。包括技术、设备、传感器、软件等等集合在一起来追踪我们自己的生活状况，人们也可以开发自己的一些设备来达到这些目的。

如今看来，这一预言的真实性已经大大增强。传统健康数据的洞察力来自于通过系统收集和分析数据来验证假设的研究，但随着智能化时代的到来，我们也有了更多的办法去监测个人的健康和幸福。我们可以在智能手机、手环、手表和应用程序上跟踪我们的活动、饮食、锻炼、情绪和睡眠习惯，测试自己的心率。

事实也的确如此，研究表明，我们的日常饮食、睡眠和活动模式会影响健康，并决定我们患各种疾病的长期风险。例如睡眠模式日益混乱、体力活动减少、体重变化以及心率等生命体征的不规则性，可能存在患心力衰竭的隐患。除此之外，通过智能硬件对自己行为的记录可以帮助我们改善自己的生活方式。即使一些有先天性的疾病基因的人，也可以一些规律和限制进食时间抵御坏基因的坏影响。

而当不同类型的数据(如心率数据、饮食数据、运动数据、睡眠数据和病历数据)组合在一起时，往往会产生最大的价值。

今年9月，苹果的新品发布会上推出了首款通过FDA批准的Apple Watch Series 4，还搭载了监测摔倒并即时报警的功能，可以识别用户摔倒并呼救，还具有心率异常提醒，督促用户及时就医，加强预防中风等疾病的发生。除此之外，ECG心电图显示也打破了长期以来的门槛，用户自己就可以测量心电图，并且得以记录，从而可以形成一个随身携带的健康大数据报告，这也让我们看到智能硬件对于记录人们健康数据的曙光。

当然了，对于运动app而言，从运动到健康也不是一蹴而就的事。所有的分析必须以一种让用户信任的方式构建，为什么、何时和如何组合不同类型的数据，如何考虑每个数据源的优缺点，而且大量和多样化的用户健康数据汇集在一起需要通过计算机科学家、健康研究人员、证据综合专家和其他方面的合作来建立科学的模型和系统。而这注定是一个长期的过程。不过就目前而言，这并不妨碍现在开始打“健康”这张牌，运动app可以从以下几方面的入手

• 从产品形态上要“软硬兼施”

（编辑：青岛站长网）

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