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定制气象数据服务,墨迹天气如何掘金2000亿蓝海市场?

2018/11/2 8:02:52 来源:互联网 编辑:匿名

原标题:定制气象数据服务,墨迹天气如何掘金2000亿蓝海市场?

为了能够将餐品更快速度送到用户手中,外卖企业要想办法尽可能减小交通和天气带来的损失。比如与地图公司合作,及时获取商圈内的实时交通状况,再比如与气象公司合作,在天气变化之前做好骑手和商户的预防和调度工作。

饿了么此前就因北京的一场降雨,造成了百万级别的配送资源损失。也是这场“事故”,让饿了么看到了专业气象数据服务的重要性。之后,饿了么开始寻求提供相关服务的企业。但因为政策原因,在海外市场已经发展数十年的气象服务,在国内才刚刚起步。


信息时代的本质是数据+AI,天气服务也是

人民日报上周在一篇报道里指出,近年来,中国气象局把气象科普纳入提升全民科学素质行动和公共气象服务,将气象知识普及率作为实现气象现代化的指标之一,全国气象科学知识普及率稳步提升,2017年达到76.4%。

这进一步强化了气象数据服务的发挥空间,以及为更大规模的市场需求喷发提供了土壤。

巨大的市场空白

参考美国和日本市场,专业的气象数据公司已经是能源、物流、交通、金融、零售等多个行业必不可少的合作伙伴。像日本的Weathernews In.,每天为超过6000艘货轮、7000次航班提供气象服务。

在中国,这些领域同样也需要专业的气象数据服务。但是由于政策问题,导致商业气象服务行业近乎空白。直到2015年解禁之后,一些创业公司才开始进入这个领域。

气象数据服务在国内存在巨大的市场空间。数据显示,欧洲的气象服务已经全部商业化,年产值达到2600亿美元,美国1600亿美元,日本100亿美元。据国家气象局、国家统计局最新联合统计公报估计,当前中国按需定制气象服务的价值超过2000亿元。

国内市场的气象数据需求也十分强烈,滴滴出行曾开出10万美金的价钱,寻找算法预测用车供需关系。还有诸如能源上面做选址和电力输电系统的灾害天气预报和监测、被澳大利亚和日本公司垄断的民航气象服务以及针对物流行业的实时气象分析预报系统,还有我们刚刚提到的外卖市场,这些都是明显且庞大的市场需求。

气象数据的重要性在于,它几乎是每个行业都必须考虑的重要因素。因此,如果能够对其加以利用,它就能带来可观的回报。著名的 “德尔菲气象定律”说:如果你在气象信息上每投资1美元,便可以得到98美元的经济回报,投入产出比高达1 : 98。

机遇与挑战并存

高额的回报往往意味着要有庞大的投入和积累。

气象数据服务在国内虽然是蓝海,但并非没有准入门槛。以2015年IBM斥资20亿美金收购的The Weather Company为例,它在全球拥有超过4000万个气象站,10万个天气传感器。他们在美国各地建有13个气象资料中心,甚至拥有自己的气象卫星和雷达网络。


IBM 收购 The Weather Company 活动现场图

The Weather Company几乎拿下全美近三分之二的B端市场订单,这是为何IBM要重金收购它的原因。与之相比,今天在国内市场开展气象数据服务的公司,有数亿美金的估值空间,同时也有巨大的困难摆在面前。

困难在于,国内并不缺乏气象数据的基础硬件设施,但2015年之前这些都不开放给个人和商业公司。也就是即便今天已经开放,但过去数十年的数据研究时间是我们与海外公司最大的落差。

十月初有个新闻,说墨迹天气获得了国内所有外卖市场的订单,客户包括饿了么、美团、大众点评、京东到家、点我达等。墨迹天气这家公司我之前写过,它从C端切入B端市场始于2016年,也就是政策开放后不久,它就开始琢磨国内B端市场的玩法了。据我观察,近两年切入气象B端市场的公司中,没有BAT这样的巨头,小创业公司又后劲不足,墨迹天气算是走的比较靠前的公司了。

与The Weather Company相比,墨迹天气还很年轻。最主要的差距,我之前讲过是数据积累和分析。虽然墨迹天气也是近十年的公司,但在数据监测、积累和分析上,与国家队或者The Weather Company还是明显的差距。不过,在这样的情况下,它能拿下几乎所有的外卖市场订单,很值得称赞和研究。

饿了么是最早与墨迹天气建立合作的外卖企业,双方打通数据建立配送模型,基于历史短时预报天气数据、历史外卖配送数据、最新短时预报天气数据等制定饿了么未来2小时的配送计划,从而降低天气因素造成的外卖订单损失并对物流运力实施动态调节。


实际上,外卖平台选择墨迹天气这样的气象数据服务公司,不单单停留在效率和损失上。外卖平台的准时达产品,其重要的运营条件之一就在于天气,天气直接影响送餐时长、用户赔付、运力调度,也就是说墨迹天气提供的数据服务是外卖平台送餐时长、骑手赔付策略和外卖平台中长期绩效预估的重要参考标准。

饿了么采用墨迹天气的数据服务后,其配送时长由30分钟缩短至28.62分钟,准时率和好评率达到99%。

墨迹天气能够在短短两年内拿下所有外卖市场的订单,在我看来是基于气象数据提供的定制服务有一定的可复制性。同一个行业里,各家企业的业务相仿、需求相仿,所以墨迹天气在向其他合作伙伴提供服务的时候, 是可以将与饿了么的合作COPY到其他企业。


图注:传统数值模式系统+机器学习和深度学习技术

这是它能够快速在B端市场站稳脚跟的重要原因,但不是全部。除了外卖行业,能源、物流、金融、零售、农业等其他领域,市场规模更大、价值更高的市场,就无法照搬外卖市场的模板。

不同市场存在不同需求,譬如在农业领域,就要提供各种农作物对气象的各种需求,因为不同作物对气候的反应不同,就需要墨迹天气使用不同的数据以及不同的技术算法处理。这对墨迹天气来说,仍需要投入巨大的人力物力去摸索和创新。

墨迹天气的又一个“桥头堡”

今年初提交的招股说明书显示,2017年,墨迹天气来自品牌广告和效果广告的收入占总比超过98%,报告期内净利润6253万,同比增长超过204.47%。虽然财报向好,但也有质疑认为其营收模式过于单一。


有意思的是,墨迹天气在招股书里还透露了一个秘密。搭建天气历史数据深度学习模型、AI图像自动识别天气灾害技术这两项技术被归类为“公司拥有的主要核心技术”,并注明“主要用于To B业务”。

我们可以将B端市场看作是墨迹天气的又一个桥头堡,尤其是它最近表态计划五年内将B端收入占比提升到50%。

这就对墨迹天气的技术和服务定制提出了更高的要求,不同的领域不同的客户要运用不同的技术和定制服务。在现有数据和技术雏形下,针对性的开发定制服务以及满足客户需求,并不是一件容易的事情。

不过据我所知,墨迹天气已经将人工智能等前沿技术,应用到传统气象领域。基于海量数据和气象知识,机器学习可以去学习这些气象数据在历史上的变化趋势,分析气象大数据,从而做到分钟级、公里级的短时预报。随着数据量的增多,多维度的统计分析,会使预报越来越精确。


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