简介：这是IAB物智链第57篇原创文章。互联网平台建设的第17篇。以下是数字化转型的分享线路图，您现在所在的位置为序号的分享：生态圈建设中，最关键的一部分，载体之平台建设。以下是正文： 保险公司互联网平台建设，目前 ...
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这是IAB物智链第57篇原创文章。互联网平台建设的第17篇。以下是数字化转型的分享线路图，您现在所在的位置为序号的分享：生态圈建设中，最关键的一部分，载体之平台建设。
以下是正文： 保险公司互联网平台建设，目前总共准备了60篇左右文章，因为平台建设是一个极其庞大的体系工程，要想全部都讲清楚非常不易，文章的结构围绕平台图谱进行，部分配图或者结构会适当调整。
大体上，可以划分为五大部分，分别是平台图谱（6篇），保险公司平台建设综述（6篇），保险公司平台建设V1.0：设计与创新（30篇），保险公司平台建设V2.0：借势与创新（10篇左右），保险公司平台建设V3.0：开放与创新（约10篇左右）。四大部分前三部分的文章会交叉分享，版本迭代的V1.0~V3.0会按序分享。
所有分享，仅做参考，无法作为确定的方案使用。 今天这篇是用户画像，前面在外部驱动力之用户篇的分享中，我们已经分享了用户360°视图的建设方法，今天这篇主要是用户画像；经典用户画像；用户分群和构建用户画像的目的四部分。 01 用户画像的概念1、用户画像发展的三个阶段 从用户画像的概念提出到现在，至少发展了三个阶段，第一个阶段是用户画像的提出和名称的确定，即现有用户画像的产生，它的全称叫用户网络行为画像，欧美国家最近还有另外一个称呼叫Digital Twin，即数字孪生。当然两者也有些许差别，但目的是一致的。这一阶段通过用户画像，还逐步探索出了定量画像，定性画像，用户分群等等。 第二个阶段是超级360°视图的出现，主要是这几年咨询公司在给金融企业数字化转型洗脑过程中的用语，由于数字化转型的大热，该概念逐渐从传统行业延伸到互联网行业，相比于“用户画像”，超级360°用户视图，对用户的数字形象勾勒更加全面，认知也更加多维度，有利于集群化平台协同作战。这一阶段，由于大数据概念的逐步引入，逐步探索出了更加细化的用户分群，相似度计算，用户画像聚类等。
第三个阶段就是当前比较主流的阶段，主要是结合知识图谱的用户360°视图，同时延伸出各种分支，包括分布式技术的应用导致去中心化概念的引入；比如用户追求一人千面导致分群模型从原来的100+一次性暴涨到目前的数百亿规模；再比如数据暴增，导致用户画像管理机制也面临巨大的挑战，这里面除了传统的存储、查询、定时更新以外，中心化的存储还面临数据隐私、数权等伦理性问题。 以下所有讨论，关于用户画像，没有特别说明，都指三个阶段画像的统称，另外我把第一阶段的画像统称为经典画像，第二阶段的画像称之为超级360°视图，第三阶段的画像称之为分布式智能画像。 2、用户画像 什么是用户画像？从中文角度来讲，用户画像就是用户角色的数字化抽象。它是用来勾画用户背景、用户特征、用户性格、用户行为及场景，并通过其联系用户需求与产品设计的一个用户信息的数字化全貌。旨在通过海量用户行为数据，挖掘其中的潜在价值，从而帮助用户、企业、政府等解决如何把数据转化为现实价值的问题。 用户画像应用范围非常的广泛，可以说，几乎所有的互联网产品设计，都需要有用户画像。企业数字化转型过程中，所有和用户相关的系统，平台建设，都需要有用户画像，像我们前面说的数字化营销、智能运营、检索、智能分发、场景串接、智能保顾等等，几乎所有的场景。 在分享智能分发技术模型的时候，我们特意提到了四个典型的互联网平台，分别是国内的淘宝、今日头条（包括抖音），国外的YouTube和Netflix视频推荐平台，所有这些领域，用户画像都得到了极其广泛的引用。究其原因，我想主要包括以下四点： （1）商业用途。社会所有商业行为，都是围绕用户进行的，因此分析用户行为就尤为重要，用户画像是企业分析用户，满足需求的起点。 （2）便于使用。用户画像是一种能将定性和定量方法有机结合在一起的载体，定性化的方法，通过对用户的生活情境、使用场景、心智模式进行分析，从而对用户的性质和特征做出抽象与概括；定量化可以对特征做精细的统计分析与计算，获得对于用户较为精准的认识，便于在数值排序的基础上实现核心用户的发掘与价值挖局。 （3）数据原料。数据作为人工智能的原料，第一次如此重要，这几年AI概念大热，互联网巨头都在全方位布局，而巨头竞争的本质，很可能就是场景的覆盖和数据的聚拢。而数据只有放到对用户的理解、挖掘与服务时，才能彰显其价值所在。这里面，从某种意义上讲，所有数据只有围绕用户ID进行，才有价值。 （4）数权概念的崛起。就像银行账户上的数据是钱一样，以后，你在中心化或者相对去中心化云服务器上的数据，也和房子、银行的资金一样，都是价值资产。要想数据对个人有价值，那么相关数据必须是围绕用户数字化世界的ID来构建的，这个建设后的成果物，就是用户画像。 需要注意的是，用户画像是一个动态的整体结果，什么意思呢？他不可能也不会成为一个终态的整体结果，因为自然人作为活体，任何生理、身体行为、社会关系，都应该是用户画像的一部分。作为一个相对的整体结果，它也是由各个子画像综合计算而来的，所有的子画像作为中间结果也要全部保留，以用于重要的画像解释和应用数据。 02 经典用户画像经典用户画像，主要是描述第一阶段互联网设计阶段，数据不足情况下所使用的画像。这里介绍两套互联网时代比较经典的画像。实际上，当前几乎所有的互联网产品设计，依然是离不开经典画像的，希望对你有所启发。 1、头羊、羊群与草地 Web2.0时代，最具代表性的产品当属社区，社区的另一个分类维度我们叫社交媒体。保险公司数字化转型中，如果说哪几项技术对数字化转型影响最为重要，里面必须有社交媒体。所以，这一套画像是社区产品设计中，使用最多的，也是屡试不爽的画像，行业统称为羊群、草地与狼，也叫头羊策略。 （1）第一只羊 如果我有一片草地，我就在我的草地上养羊，我先要有第一只羊。 如果这一只羊能够我的草地上活下来，玩得很好，那么我的草地就是没问题的，我就可以引入更多的羊。 羊多了，你就会发现头羊才是关键的，为什么呢？因为一只头羊可以管一大堆羊，你就不用管了，那些小羊就不用管了，头羊都会管。只要有头羊，羊群就可以聚集。 羊多了就会有狼，狼多了，我就把羊圈起来，然后向狼收费。 几乎所有的互联网社区，都是按照这个场景和用户描述去做的。像早起的贴吧、天涯、猫扑，里面最主要的就是版主、吧主，他们就是一个个头羊。微博时代的大V，网红、明星是微博的一个个头羊，早期微博的明星策略也是典型的头羊策略。现阶段大火的直播、短视频应用，一个个网红、大V依然是这个道理。如果企业早期没有头羊，无法充分发挥社区的UGC力量，普遍采用的做法就是PGU，就是高价请头羊入驻，产生优质内容。 在以上的论述中，谈到了几个用户画像： 第一只羊、头羊、狼。我们的草地上来了第一只羊，接着这只羊吃了一口草，死了。第一只羊是什么？就是你迎来了第一个用户，这个用户玩了一下就走了，再也不来了，就叫“死了”。 羊死了的原因就是产品有问题，你可以为了留住这只羊，动用很多外部资源，比如我从外面买草买料，可以暂时把这只羊留下来。但这其实是靠额外付出，才能撑住场面。本质上，产品有问题，靠额外的支出去维持光鲜的表面，依然是无济于事的。因为你的产品、你的草地根本不具备生生不息的自然状态。所以如果你要有羊，还是需要回来继续解决你自己的草的问题。 等你重新打磨自己的草地，接着你迎来了第一只羊，这只羊吃了一口草没死，但是玩得不开心，这个是什么意思呢？就是你有了一个产品，来了一个用户，然后这个用户用了一下觉得也还可以，但是没那么爽。这个时候你可以引入更多的羊吗？也就是说你要开始推广你的产品了吗？当然还是不行，其实这依然是你的草的问题，你的产品的问题。 所以，打磨产品，通过头羊效应的前半部分，是可以检验产品是否合格的一个手段。我们很容易通过以上信息进行分析：
这里面，第一只羊是关键角色，通过找到第一只羊，他在这里可以得到满足，玩的很high，针对这个用户的同类用户去推广，产品就会很快被市场认可。 （2）头羊 第二个关键角色是什么呢？是头羊。 整个社区产品的生态发展到最后，最核心的就是头羊。 整个企业的资源核心就是要去维护头羊，只要有头羊就会有羊群。有时候小羊叫一叫表示不满，我们根本不用管，因为企业资源有限。 什么叫头羊？前面说了，比如说论坛的版主、YY公会的老大、微博的大V、重度用户、淘宝的店主、自媒体的大V等等，这些都是头羊。当你的草地上出现了头羊，头羊开始自己管羊群的时候，这代表着什么？其实这就代表了自组织的开始，你开始拥有了网络效应。 当你要评估一个产品或者一家公司的网络效应有多大时，一个非常简单的评估方式就是数一数它有多少头羊。比如PC时代，很火的摄影网站叫蜂鸟BBS，它大概有50个版主，所以它有50个头羊；那另外一个更火的BBS天涯，最少有5000个版主，所以它至少有5000个头羊。这样一对比，你就大概知道，天涯的网络效应肯定是远远大于蜂鸟的。百度贴吧有多少版主，就至少有多少头羊；淘宝上有多少卖家，就有多少头羊。那按照这个标准来看，百度贴吧和淘宝，它们的网络效应其实是巨无霸级的。 草地、第一只羊、头羊和狼就是一组经典的用户画像。 这里面的狼是什么，比如企业要在你的社区投放广告，他就是狼。其实，基本上所有玩互联网网络效应的、玩社区的，都用这一组用户画像去开启他的生态体系。 2、电商用户的一组画像：大明、小闲和笨笨。 （1）大明用户 大明有什么特点？大明对自己的需求非常了解、非常清晰。比如说男人买衬衫就是大明，或者男人买一个手机或3C产品，他就是大明。因为他对他要的东西是非常清晰的，所以他要寻找的核心是价格或者硬货。 这个时候，网站的页面做得再漂亮、格调再高雅，如果产品价格不好，大明一样不买账。 所以互联网产品中，大明最依赖的工具是搜索，因为他对自己主动要找的东西是非常清晰的。 最早的互联网电商都是依靠大明用户开始的。比如成熟最早的旅游，卖机票、卖酒店，这些都是标准品。然后卖3C产品，也是标准品。比如，像去哪儿的搜索比价引擎，提供从同一班航班里找到最便宜的机票这一服务，这更是大明用户所青睐的一个经典产品。 京东其实就是定位于服务大明的，所以标准品的竞争几乎都是京东赢。为什么？因为大明用户极其简单，他要干的事情就是两件：一、搜索自己要的；二、比价格。京东的体量优势越来越大，对供应链的挤压能力越来越强，所以它服务大明用户的能力就越来越强。现在一些B2C品类暂时还有机会，其实是京东的火力还没有扩展到那里。标准品的电商，只要是京东来做，根本不需要精细化的运营就能够压倒其他的商家，为什么？因为大明用户要的就是价格和效率。当然了，大明用户还有一个特点，他没有忠诚度。 比如一个男士，他买衬衫，买了就走，不会再多看一眼其他的东西。 （2）笨笨用户 笨笨的特征是什么？就是我有大概的需求，但是还没有那么明确。如果说男人买衬衫是大明，那女人买裙子就是笨笨。你问女生她想要一条什么样的裙子，她真的不知道，我得看、挑选、比较，最后从各种信息中做一个决定。所以如果男人要出门买衬衫，基本上一定会买一件衬衫回来；但如果女人要出门买裙子，她可能会逛十家店看了200条裙子，最后买了一顶帽子。 如果京东是服务大明的，那么给女生用的App叫小红书，它就是一个经典的服务笨笨的应用。我们来比较这两个的区别是什么。京东有一个很强的产品目录检索，小红书没有这个功能。而且小红书搜索任何一个结果都会出一大堆产品，你想要用关键词过滤掉？做不到。为什么？故意的。 因为女孩儿的目的不是要有效率地、快速地找到自己要的东西，而是想东看看、西看看，看看有什么她不知道的，有什么她没见过的，看得多了就会忍不住买一样。最后买的东西和她最初想要的东西相不相关，这不重要，这就是笨笨用户。 淘宝，尤其是智能化升级之后的淘宝，更是服务笨笨用户的。马云说淘宝是一个娱乐公司，为什么？因为每天晚上都有2000万的女生在淘宝上逛，什么也不买，就是逛。但是，如果笨笨决定了要买什么产品，那么下一秒有70%-80%的概率，笨笨就会变成大明，然后开始去追求价格。 （3）小闲用户 小闲的特征是什么？就是我没有消费需求，我就是来打发时间的。如果说百度、京东服务大明，淘宝服务笨笨，那么腾讯其实就是服务小闲的。QQ聊天是因为闲，微信刷朋友圈还是因为闲，你玩游戏依然是因为闲。所以你在任何一个闲的时候，打开腾讯的产品一定可以帮你杀时间。所以腾讯的用户往游戏和视频去转化，转化率就会非常高，为什么呢？因为用户玩游戏也好，看视频也罢，其实他都是因为闲，是沿着小闲既定的心理需求和行为路径发展下去，继续打发时间。 但是如果你要让腾讯的小闲流量转化为购物的电商，效果就很差，为什么？因为场景不对。总之，一个人到这来是来打发时间的，如果你突然让他买东西，他会觉得他心理建设没做好，他没有这个预期。 其实不单是腾讯，其他服务小闲的社区，比如说天涯、豆瓣、蚂蜂窝，用它们的社区用户去做产品的交易导流，效果都挺一般的。你就会发现，互联网的BAT就是服务这三类经典用户涨起来的。
这三个用户和上面那个草地与羊的关系是什么呢？不管大明、笨笨和小闲其实都是羊，你想服务具体哪种羊，你就要按照大明羊、笨笨羊、小闲羊，三种不同羊的需求，来管理你的草地，制作你的产品。 3、画像中的角色，不是一尘不变的 小羊会长大变成，迟早会变成头羊，同样小闲用户在确定要购买什么时，一秒就会变成大明，也就是说，不同用户在不同场景下，扮演着“不同的画像”，这在传统的模式下，是没有一种产品模式可以满足一个用户多种的角色化需求的。但是，基于互联网平台的生态给这种角色华需求提供了可能性，这也是为什么生态建设对于保险行业的发展如此重要的原因。 企业用单一的服务模式，走向生态化的服务模式，目的就是承接不同用户不同场景下的不同需求，每一个不同，都是一个个不同的画像。 4、对保险公司的启示 上面这两组经典的用户画像，是梁宁老师在她的得到课程中的一个分享，由于社交媒体对这个互联网行业都极为重要，因此保险公司建设互联网平台，必须要非常重视社交媒体，这里面的关键点就是要有社区基因，什么是社区基因？就是你是否拥有头羊和羊群，从而形成自组织。你要让笨笨用户在你的平台中逛起来，你要让小闲用户在你的平台上打发时间，最后当小闲、笨笨转向大明的时候，你还可以提供满足大明用户需求的产品环境。 社区基因是开放、包容、共享共治的一种理念，这种理念要在平台产品设计之初，就充分的考虑，否则通过后期的添加，是很难再成功“编辑”的。 03 用户分群用户分群，就是群体用户画像的分析方法。用户画像作为目标用户的标签化，不仅仅用来分析目标用户，还应该包含用户间的关联分析，即群体用户画像分析。群体用户画像是对目标用户群体真实特征的勾勒，是群体用户的综合原型，代表了一个群真实的用户。 群体用户画像分析，目的是依据不同的评估维度和模型算法，通过聚类方式将具有相同特征的用户划分为同一个群体，进而帮助企业发现核心的、规模较大的用户群，从而在系统设计例如推荐系统等时，考虑优先满足核心用户群的需求，然后再去满足次要用户群的需求。在第一阶段和第二阶段，通常的做法是系统会选取3~6个用户群来代表系统可能会面向的所有用户。 用户分群画像分析的主要流程包括四步： （1）用户画像获取。即围绕用户的数据的获取。 （2）用户画像相似度计算。根据不同的用户画像计算相互间的相似程度，这一项是区分用户群体的重要指标，是开展用户画像聚类的前提条件。 （3）用户画像聚类。根据用户画像间的相似程度，将相似的用户画像聚为一类，分群雏形完成。 （4）群体用户画像生产。最后是，针对不同类别的用户分别建立有代表性的典型用户画像。 04 保险公司平台,构建用户画像的目的通过以上的说明，基本上关于用户画像最为重要的部分，全部完毕。保险公司平台建设，构建用户画像是最为关键的一步，但也要明白，画像的构建是一个动态的过程。 平台用户画像建设，主要目的有三个： （1）确定平台服务的用户范围，平台建设要有所为有所不为。一个新产品的推出，必须是只满足一部分用户的一个或者几个需求，不可能也不存在一款产品一经推出就可以满足所有人的所有需求。在市场竞争如此激烈、百万大军进入互联网创业、巨头虎视眈眈的今日，聚焦资源，集中优势力量服务好一个特定群体，尤其重要。 （2）刻画平台用户，从而聚焦资源服务用户。刻画平台用户的过程，其实就是前面用户分群中，选取3~6个用户群来代表系统可能会面向的所有用户的过程。也就是说，从系统建设的角度，通过聚类方式将具有相同特征的而用户划分为同一个群体，进而帮助企业发现核心的、规模较大的用户群，从而筛选出核心用户群体，并设计系统来优先满足该群提需求，是平台建设之初资源聚焦的方式之一。 值得强调的是，当分布式智能画像时代逐渐来临之时，平台用户画像开始出现分群+个性化两种画像构建方式混合进行的新型需求场景，这时候的平台建设，将和现在平台建设中的用户画像建设完全不同。 （3）用户群体拓展。当平台满足当前服务的核心用户群体时，平台资源依然充足时，就应该考虑进行平台用户的拓展，用户拓展主要是在拓展用户群，也就是从核心用户群，向关联用户群拓展，从而吸引更多的用户使用平台，扩大网络效应，降低成本。 大型保险公司，因为历史原因，积累了海量的数据，这些数据分布在不同的烟囱系统中，有非结构化数据，也有半结构化和已经结构化了的数据，怎么充分的利用这些沉睡的数据，构建险企自己生态系统的用户画像，是企业数字化转型过程的必经之路。 参考资料 1、梁宁《产品思维三十讲》 2、《用户网络行为画像》
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