場景，生態之面！｜保險科技生態建設（十三）科技頭條網

2018-12-03 12:11:05 IAB物智鏈

導讀：雖然生態建設不是簡單的場景覆蓋，但是沒有場景就沒有任何意義。這一節，介紹一個簡單的場景分析工具。

這是IAB物智鏈第31篇原創文章。保險公司保險科技生態建設的第13篇。以下是數字化轉型的分享線路圖，您現在所在的位置為序號❸的分享：生態圈建設。

現在意義上的互聯網生態，幾乎都是場景生態，是基於服務人類生活中的各種各樣場景而設計演化的，巨頭當前博弈的本質也是表層場景的覆蓋，從而進行底層數據的爭奪來反哺場景。從這個角度來講，場景就是生態的面，是生態表現層，是生態和用戶的接觸層，承載了生態與用戶幾乎所有的交互。

場景

場景的價值

人類社會的所有活動都是圍繞特定場景展開的，從這個角度來講，互聯網產品和生態的建設，如果脫離了場景談價值、談意義，正如隔靴搔癢，對於生態建設更是如此。

1、場景定義

場景是產品的一部分，產品設計一定要依託於特定的場景展開，脫離場景設計產品，就好比你給了一個女孩一件很漂亮的晚禮服，東西很美，女生也很喜歡，但是穿不上。

什麼是場景，要把場景拆開，即場和景，“場”是時間和空間，一個場就是時間加空間。用戶可以在這個空間裡停留和消費，如果一個人不能在某個空間去停留、消費，這個場就是不存在的。景是情景和互動。當用戶停留在這個空間的時間裡，要有情景和互動區觸發用戶的情緒，與此同時還能裹挾用戶的意見，才能構成完整的場景。

2、場景四要素

前面所有的放在一起，就組成了我們所謂的場景四要素：時間、空間、情緒觸發、互動。這裡面最重要的就是在合適的時間和地點，觸發用戶的某些情緒，從而促進交互。

就拿平時最常見的吃飯來說，一個人吃飯是一種場景，多個人聚會吃飯是場景，要不要喝酒又是另外一個場景，不同的場景用戶情緒是完全不一樣的。所以，場景的核心是在空間加時間的點上觸發別人的情緒。現實情況中，人所有的理智和意識都是把人往回拉的，而所有的情緒是在推動人的行動。所以人會去做一個動作，會往前走，是被情緒推動的。

如果一個場景，同時裹挾著自我情緒的推動，又有場景裡面人的拉力作用，那麼用戶參與進去的意願會是1+1>2的效果。前者是我們在進行場景設計時，必須想清楚產品承載的場景，後者就是口碑。這就像爬山，你自己不斷地往上爬，上面的人很多雙伸手再拉你，上山就會非常輕鬆。

3、場景化設計

場景化設計，就是基於某個確定的時間、確定的地點，通過不同的設計方法觸發用戶情緒，從而進行交互。至於具體交互的方式是通過App、通過門店還是通過嗓子吼，甚至意識上的交互，都要依不同的情景而定，達成目的比達成目的的工具重要。

場景設計的目的

場景設計的目的主要有三個：滿足場景、打造口碑、形成反饋閉環。

（1）滿足場景

場景設計的目的是滿足某場景下的用戶需求，甚至更好的目的是通過場景設計，來挖掘潛在場景下的用戶潛在需求。記住：挖掘潛在場景下用戶的潛在需求，比我們當前滿足顯性需求重要的多，也就是“無意識設計，遵從用戶的潛意識進行產品的設計，將無意識的行動或者行為轉化為可見之物，即所謂的無意識設計，可見之物可以是物品，也可以是一個App或者網站。”。（後面有章節進行詳細的介紹）

（2）打造口碑

在滿足場景和潛在場景之後，場景設計的第二個層次是口碑。口碑的主要作用就是給場外的人向里拉的效果，當場內的拉力越來越大，外部的人進入場內的潛在可能性就越來越高。再結合前面的推力（情緒），入場就只是動作，順理成章。

也就是說，滿足場景，消費者是否選擇，剩下的部分是概率事件，但打造足夠強的口碑，消費者選擇消費的可能性就會呈級數增長。

另外需要注意的是，互聯網化的口碑，和傳統市場營銷中的口碑，是有差異的。傳統品牌形成的口碑是結果，但互聯網的口碑更多的是過程，這個是讓用戶參與進去的過程，也就是小米所謂的參與感，這要求企業品牌中，有社區的DNA才行。

（3）形成反饋閉環

反饋閉環，是所有學習的一個前提條件，你學瑜伽，教練給你一個反饋，你對自己的動作進行修正，修正後是比之前的動作更好了還是更偏了，需要教練再給你一個反饋，根據這個反饋再次進行修正。一直這樣不斷修正，最後會得到一個正確的動作。

為消費者提供服務也是這一個道理，你推薦了一項或幾項服務，是否符合場景，需要用戶通過App或者某種載體進行交互，交互之後將數據反饋到後臺，重新計算再推薦新的反饋，不斷交互才會有比較準確的服務推薦。

金融業主導生態的典型場景

1、核心場景必須滿足的互聯網要素

一般意義上，剛需、高頻、低門檻、免費，被稱為互聯網產品核心場景的四個要素。詳情在下文有詳細的分享。

2、金融業的典型場景

目前來看，同時符合剛需、高頻、低門檻和免費的金融業務場景，只有支付。當然所謂的免費不是說交易過程不需要花一分錢，而是交易手續費可免或者通過其它方式補貼。同時打折或者叫日常優惠很多的促銷活動都是廣義的免費。具體請參考這篇：

生態要大規模覆蓋生活場景

互聯網生態的建設，一定是通過一個或幾個典型的場景切入，最後發展到對相關領域生活場景的方方面面的覆蓋，也就是前面所謂的點-線-面-體的發展演化脈絡。

通過尋找機會點，對機會點進行篩選之後切入，再沿著點線面體的發展演化脈絡成長為生態，是原生互聯網生態的一般發展邏輯。

1、場景分析法

基礎的場景分析工具有兩個：尋找機會點法和四象限法，尋找機會點法在生態的六個切入方向（）中已經介紹，如下圖，通過尋找機會點這個工具，企業可以快速找到特定生態業務中的可切入的機會點。

接下來要對機會點進行優先級的劃分，即：尋找高頻、粗顆粒度的機會點。這裡就需要使用另外一個工具：四象限法。橫座標為頻度，縱座標為深度。

頻度指圍繞平臺生態定位進行拓展時，該場景下用戶的交互頻度，向前是高頻，向後是低頻。其中，橫軸總共劃分了十個區間，從-5到5，分別代表一個自然月內用戶對該場景的交互次數，-5代表每半年左右才交互一次，0代表月交互次數是0但兩個月內肯定會交互，5代表月交互次數為5次。

深度方面，向上代表顆粒越來越粗，向下代表顆粒度越來越細。這裡對場景顆粒度做一個簡單的描述：滿足最大規模人群最基本生活場景的顆粒度一般被認為是粗顆粒度，滿足極少數人甚至是個人在極端場景下的顆粒度，一般被認為是細顆粒度。縱軸總共劃分了十個區間，從-5到5，分別代表一個人的極端場景需求和最大規模人群的基礎需求。也就是說數字越大，需求人群基數越大，需求越接近人類的基本需求，例如呼吸、吃飯的廣義場景。

很容易看出，第一象限是互聯網生態建設第一步，所有落在第一象限的場景都屬於生態建設必須覆蓋的場景，在劃分優先級時，第一步選擇切入的場景必須大於等於（5、5），也就是上圖陰影面積區是起點。

但是，如果你是創業者，如上圖，簡單的場景分析法其實早已不再適用於普通創業者，擁有雄厚資本實力和用戶基礎的保險公司自然除外。互聯網從2016年就進入所謂的下半場，下半場的競爭，不是簡單的場景線上化，現實生活中最基礎的場景也基本上被巨頭壟斷，這將是所有立志生態建設的企業或個人，必須面對的問題。

2、場景分析法的拓展

通過前面的尋找機會點法和四象限法兩套工具，我們可以尋找到最基礎的場景，但現實其實情況要更為複雜，這時候不得不引入更多的維度來分析，一般在場景分析法中引入的第三個維度有三個：創新、數字化難度、相關性（拓展場景與切入場景的相關性：正相關就有正反饋作用）。我們以數字化難易程度為第三維度，進行簡單的分析，可以得到下圖：

通過在四象限中添加創新、數字化難度、相關性，每一次對四象限法的拓展都可以得到八個場景，將這24個場景在投射到新的三維座標系可以看到，我們會抽象出512個基礎模型，你也可以理解為場景。

我自己閒的沒事的時候喜歡按這種方式去尋找一些機會場景或者空白場景，如果沒有空白場景，就依據此依次排列一個優先級，去尋找每個場景中數一數二的企業，然後去研究該細分市場的規模、他的底層邏輯（也就是未來拓展邊界）。所以把這個方法叫“24場景交叉投射分析法”，此法並未在任何險企落地實踐，僅供參考。

3、生態要大規模覆蓋生活場景

生態之所以被稱之為生態，是因為一個物種可以不借助外部任何資源，在生態內部可以長時間的生存，至少是該生態定位下的領域內，進行長時間的生存而無需藉助外部資源。這就是場景覆蓋的問題，擁有一定用戶基數、雙邊網絡效應的生態，就要進行必要的寬度拓展，也就是，要逐步演化到覆蓋定位內的所有生活場景，無論顆粒度大小。

場景數據互為表裡

競爭到最後，那個覆蓋所有場景，幾乎擁有你所有數據的生態，就是最懂你、體驗最好、你最離不開的生態。這就是生態競爭的終極：“場景數據互為表裡”。這句話至少包括以下幾個關鍵詞：

1、場景

服務微觀場景的能力。理論上，場景的顆粒度越小，用戶服務的精準度越高，用戶體驗就會越好。同時，過細的顆粒度至少會面臨數據極其匱乏和工作量龐大無比的問題，在所謂大數據和人工智能還沒像今天這麼火爆的時候，這幾乎是不可能完成的“夢想”，特別是互聯網誕生之前的工業化時代，只有少數的高端私人訂製服務才能滿足微觀場景的需求。這幾年講的國內3億中產”消費升級“的需求，得益於科技賦能企業，從而有能力挖掘用戶潛在需求，形成一種高端定製服務能力的降級+粗放標品逐步淘汰和升級平衡後的全新狀態。

2、數據

描述億萬用戶需求的能力。對，數據是一種能力，更準確的講，數據化是一種能力。收集數據並動態的/精確的描繪出億萬用戶各自不同的需求，然後針對性的提供個性化/差異化的服務，將會是未來商業競爭取勝的關鍵。從商業的角度講，所有向消費者提供服務的企業，都應該是數據的消費方，特別是健康醫療業、保險公司、銀行、酒店、餐飲等等。傳統企業公司互聯網化轉型前，至少應該想清楚一個問題：“入局互聯網，直面ATMM等互聯巨頭競爭，構建未來商業競爭的壁壘是什麼？”，當前科技水平下，答案只有一個：數據。沒有數據，那你一定會是雷軍口中的“羊毛出在豬身上”的“狼”。要想吃肉，向數據公司支付大量的費用必不可少（廣義的數據公司至少包括ATMM以及當前火爆的數據公司，像巧達、百融金服等等）。這時候，再強的算力，再好的前臺產品，都對提升服務能力無濟於事。關於數據/算力（運算能力，包括算法、硬件、帶寬）/產品的關係，我們在未來的文章中，會詳細的說明。

3、平臺

承接多邊網絡效應的能力。互聯網服務平臺，也可以稱之為互聯網生態，本質上平臺和生態並沒有太多的差別。平臺的主要作用是場景和數據的連接載體，核心能力是承接多邊網絡效應。這樣，需要平臺至少具備三方面的能力：系統化的支撐能力（否則會導致平臺基礎支撐崩潰），促進優勢資源在平臺上快速流動的能力（否則會帶來效率崩潰），以及最重要的持續輸出創新的能力（否則會造成服務崩潰）。特別是第三個，決定平臺定位的核心動線（核心交互），幾乎是所有互聯網平臺成長之初命門，即決定了產品本身的定位，也為未來平臺生態化發展，甚至裂變為生態體描繪基本邊界。支撐能力、流動能力、創新能力三者協同發展，才能促進平臺的穩定發展。

需要強調的是，我們所說的平臺是服務平臺，重在服務。

4、連接

同時服務買方和賣方，從而形成大規模協同效應的能力。可以毫不誇張的說，所有的平臺，核心的能力就是在連接和匹配。平臺第一要務是要找到連接的基礎方，例如電商平臺就是買賣雙方，通過促使買賣雙方形成雙邊網絡效應。在服務的過程中，不斷向深度和寬度方向上拓展，從而捲入更多的角色，增加平臺角色的密度和流動的速度。

以淘寶平臺為例，基礎連接角色就是買家和賣家，之後橫向拓展卷入了軟件開發/模特/運營客服等等超過十多種角色，每一種角色都在平臺上找到了自己的用戶，同時賺到了錢，這也是淘寶平臺瘋長的原因之一。

如果有企業將自己的App定位為平臺，那首要的工作就是描繪清楚平臺連接的角色具體是誰。沒有清晰基礎角色定位的產品，基本上都是偽平臺。例如淘寶首先是連接賣家和買家；滴滴是連接乘客和司機；珍愛網是連接單身男女等等。基於此企業才有可能性用一句話描述清楚平臺的目標。滴滴一開始的目標很清晰：“讓乘客在5分鐘內打到車”。

一個反例，例如某壽險公司的某App定位：連接+平臺。乍一看，非常的高大上，實際上，平臺要連接誰，根本無法清晰的描述，總不會是連接一切吧（除了微信，其它定位連接一切的產品，短期內基本上都能認為是偽命題）！？沒有清晰的參與角色描述，就是一個沒有定位的平臺，沒有定位就沒有核心交互（核心場景）。這樣的產品怎麼推廣？

5、人慾

即人慾化，滿足人性背後最基本需求的能力。只要這個世界是當前意義上的人構成的，世界在變人性不變，會是永恆的真理。人慾化的滿足，要具備強大的具有同理心的創新團隊。產品設計團隊，在服務平臺設計上，必須要明白用戶需求來源，從心理學角度講，產品能從兩個方面服務用戶：幫助用戶抵禦恐懼，促進用戶產生愉悅。後期會有專題分享這方面。

我經常會在文章裡面說那些面向C端、但是不注重用戶體驗的企業或團隊，這樣的團隊是沒有價值觀的！一旦出現問題、激烈的競爭、重大決策、領導要求等等，價值觀不是客戶第一，就會轉向領導第一、KPI第一，畏手畏腳，推卸責任，不敢承擔責任。在團隊leader的培養上，同理心、創造力、合作精神是高於一切的。從這一方面來講，不管企業985、留學生佔比多少，總量多少，都不是你真正具備的人才指標。

6、智能

智能化，企業全面智能化的運營和客戶服務的能力。深度學習是機器學習的技術，機器學習又是人工智能的基礎，就當前發展階段，由於深度學習的算法（數學公式）長期未能出現重大的突破，從而導致人工智能一直處於弱智能階段。弱人工智能階段，主要解決的是企業經營和客戶服務的效率問題，企業員工不再是規則的制定者和執行者，而是將規則制定全部交給機器去做：在給定的框架和目標下，人類可以枚舉的規則，要遠遜於機器學習的來的模型。我們已經進入機器學習大規模取代人工的時代，數據時代的產品人員，主要工作是訓練機器。策略產品已經失業！

近幾年整個行業，比較現象級的兩款產品分別是今日頭條和抖音，無一例外是充分利用了所謂的“智能分發”技術。相較於傳統媒體行業，智能分發的效率倍數基本上是智能分發企業的用戶數量除以傳統媒體的版面運營人員的數量，約等於千萬上億倍的級別，這個效率是再多的人力都無法比擬的。