面对健身瘦身行业减脂群体痛点初步观察分析

面对健身瘦身行业解决减脂群体的痛点：启动数字化转型的设计思维工作坊面对健身瘦身行业减脂群体痛点初步观察分析根据行业及市场报告，我们有以下初步观察。

根据《中国运动健身行业发展趋势白皮书》

洞察1：随着互联网技术的兴起，运动健身行业进入“互联网+”时代，科技的应用为行业的升级起到了助推作用，运动健身与饮食息息相关，两者用智能科技将更好的搭配起来，为用户提供更全面服务。

洞察2：根据报告中的盈利探索中可以看出运动健身核心产业主要分为运动产品类和运动类服务，所产生的的盈利模式主要有产品生产及销售、电商以及一些广告费和服务费，未来产品服务体系一定是趋于多元化的，更多是是将不同的领域与健身瘦身相结合达到减脂效果。

根据《减肥人群基本饮食调查报告》

洞察3：现阶段中国健康瘦身市场主要有功能型瘦身食品、健身瘦身、健康化快消食品等产品及服务。功能型瘦身食品市场发展时间较长，但产品质量问题较受关注，市场开始出现寻求创新的品牌;健身瘦身市场正逐步结合线上线下转型发展;健康化快消食品市场发展迅速，核心消费者消费潜力大。

洞察4：随着现代生活节奏加快，饮食搭配不当以及缺乏锻炼使肥胖问题更为突出。但人们健康意识也不断提高，开始更多寻求健康减重方式应对肥胖问题。功能型瘦身食品包含代餐产品、药品、保健品等，其中代餐产品从膳食方面进行营养科学搭配，健康性较强，现在有更多人提倡通过健康饮食去健身瘦身将健康饮食融入我们生活中。

根据《清华大学：2020年中国企业数字化转型研究报告》

洞察5：数字化转型是需要我们不断去探索，在数字化转型过程中可能会面临不同的问题，但数字化转型的核心是统一的；利用数字技术打破边界，提升客户体验，赋能企业制造，提升运营效率的同时推动产品智慧化，推动企业创新进程。对于健身瘦身行业也是如此，我们应该使用智能科技赋予健身瘦身行业新玩法，将智能与健身瘦身结合，从饮食上引领健康生活方式。

根据《中国AI基础数据服务行业研究报告》

洞察6：根据数据显示，2019年中国AI基础数据服务行业市场规模可达30.9亿元，主要AI算法领域中计算机视觉、语音识别/合成、自然语言处理占比分别为22.5%、2.3%和7.1%；其中对于人工智能赋能实体经济市场规模都在逐年增加，预计2022年将高达2022*e（亿元），将计算机视觉赋能健身瘦身行业的市场发展前景良好。

面对健身瘦身行业减脂群体，根据市场用户研究与团队访谈调研洞察，我们初步有以下发现：

根据《中国AI基础数据服务行业研究报告》

目前人工智能商业化在算力、算法和技术方面基本达到阶段性成熟，想要更加落地，解决行业具体痛点，需要大量经过标注处理的相关数据做算法训练支撑，可以说数据决定了AI的落地程度。

洞察1：对于一些减肥和健身的人群，每次吃饭前总要计算一天的摄入量是多少？能吃的食物有什么？不能吃的食物又有什么？如果遇到一些比较有限制的场合（比如学校食堂，公司饭堂等）一个一个去查该食物的热量很是麻烦。

洞察2：用户需要利用API驱动智能产品和大数据的算法，记录下一整天的食物摄入情况，在用餐前可以查看这一天的摄入量是否在标准范围之内，以及今天的饮食习惯是否良好（是否有按时吃饭、是否摄入太多热量过高的食物以及今天下来总计的营养价值的摄取量是否充足）。

根据《减肥人群基本饮食调查报告》

饮食和运动一直以来都是人们减肥中最关注的两个方面，而这两个方面会直接影响着减肥的效果。通过调查，仅有48.75%的减肥者能够保证每天饮食达到1200大卡的最低热量标准，而有接近40%明确表示不到1200大卡的健康饮食最低热量标准。

在调查中显示，减肥者中每餐都吃主食的不到一半，而有12.70%的减肥者表示2-3餐都不吃主食。

洞察3：现阶段社会发展状况下，人们越来越追求饮食健康，并通过控制饮食来健身瘦身。很多人在减肥瘦身过程中误以为肥胖的原因是主食或碳水化合物吃多了，但其实不管是碳水化合物、蛋白质还是脂肪，只要进食过多、热量过高，都会导致减肥无效。

洞察4：通常情况下，由于并不清楚每餐食物的卡路里，食用过少或过多的卡路里均不利于瘦身减肥，并且一些人每天的正餐按时按量吃了，但是饭后不自觉的加餐小零食与甜品依然会是一种不健康的饮食习惯。菜品的识别可以根据用户图片上的食物种类、共同的营养价值、摄入的量是否有超出标准。

根据《中国大健康消费发展白皮书报告》

年轻女性注重减肥塑身，而中年女性在美容消费方面TGI指数均高于100，健康需求差异化突出；各类群体均较关注骨骼健康与免疫增强，90后群体热衷通过运动营养塑身保持健康。

洞察5：随着膳食营养科学的普及，人们对膳食的营养保健知识日益增强。在现代家庭生活中，对于日常膳食中营养与保健的作用日趋受到关注。人吃单一食物是不能维持身体健康的，因为有些必需的营养素，如一些必需脂肪酸、氨基酸和某些维生素等，不能由其他物质在体内合成，只能直接从食物中取得。讲究食物营养的科学搭配，正是为了更好地获得食物营养和促进健康。

洞察6：根据计算机视觉图像识别，在饭前识别菜品以及搜索图片，识别菜品当中的营养价值与食用说明等信息，进行菜品搭配，识别果蔬分辨其营养价值以及寒凉性，反馈信息给用户。

综上，我们有了大致的问题意识，接下来开始准备设计思维工作坊，来开启数字化转型，解决此行业痛点。

数字化转型设计思维工作坊设计：参与者介绍数字化转型设计思维工作坊设计：阶段和流程（1）挖掘阶段：理解和观察+数据挖掘

我们小组成员根据收集到的报告，对整个减肥健身行业做了一个初步的了解，并通过当下社会比较新颖的API技术来进行减肥健身行业的数字化转型，制作出一个线上的app平台，方便人们日常能够快速且便捷的记录下自己的饮食习惯并朝着目标做出改进。

我们小组通过线上工具 on来进行这个项目的观察分析以及发展，利用价值主张画布进行初步的观察分析，用来小组成员内部交换减肥健身行业当中想要通过控制饮食来减肥的顾客现阶段有的痛点及解决方案。

（2）创造阶段：定义和构思

我们团队与4月27日在小组内分配本次对减肥健身行业的数字化转型设计思维工作坊进行了小组成员的角色分工。由吴欣林作为用户分析者、陈雅慧作为数据科学家、孔晓桐作为服务设计者、郑伟恩作为UI设计者以及严诗婷作为产品经理和本次设计思维工作坊的决策者。通过决策者的带领我们首先把本次工作坊需要实现的框架、规则、如何执，朝着本次的数字化转型目标进行安排。（可参考《设计思维手册：斯坦福创新方法论》中《设计思维工作坊的顺序》P493页的图文内容）

接着我们对此开展头脑风暴找出小组内大家最为认同的且具有亮点的具体方案，然后组内成员向小组团队根据这个产品的亮点进行故事板的绘画与设计。再一次进行组内挑选大家最认同的故事板作为本次设计工作坊需解决的方案，并根据故事板绘制出用户如何使用该产品的操作流程图。

（3）交付阶段：原型/流程+建模和价值验证

根据用户已有的用户流程图，我们接下来就需要通过手绘的方式制作出简易的低保真原型图，用于后面测试和反思学习的环节。

此次原型制作，小组内部需有人负责材料收集、整合、文案统一、制作者、采访者（该人不能参与原型制作）。经过简易的制作和内部测试之后就到了采访员对真正的用户进行测试。在测试前期采访员需要对用户介绍本次的说明须知，接着记录下用户在实际操作过程中遇到的问题，并在用户操作完之后提出问题，进一步挖掘用户的感受。在测试完之后我们根据收集到的用户资料进行整理，得出本次设计思维工作坊是否成功，其成功后需要改进的原因或失败后需要重新调整的原因，并对这些资料进一步的探索，发现用户的真实需求，找出本次设计思维工作坊的价值。