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以微保/众安/今日头条为例,分析“用户画像”对互联网保险的意义

来源:未知 编辑:admin 时间:2019-09-07 手机版

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怎样定义保险产品的用户画像模型?用户画像对互联网保险意味着什么?拿到用户数据后如何服务于业务转化?来吧,看看互联网巨头们都是如何探索用户画像的。

全文思维导图如下:

一、几个标准的用户画像模型

以下提供几个标准的用户画像模型,基本都是在海量的产品和长期的实践中验证过并反复打磨的模型。各位就地取材直接使用即可。

1. 经典画像模型:羊群模型和人像模型

早期的用户画像重在写实,一般是根据产品本身的用户使用场景进行提炼。

大体可以区分为2个大类:

A 基于社交属性的羊群模型

原始的社交场地就像一片未经开垦的草地,植树种草都是为了吸引羊群进入,一支头羊会带来一群羊,当羊的食草需求超过了草地的负荷,羊群可能会离开,而草地可能也会荒芜。这个场景形象地描绘了大部分社交产品的形态,比如:微博/微信等。

这与传播学中的“创新扩散理论”也有一定印证,早期的创新和使用者将承担KOL意见扩散的职责,成为头羊,吸引并带来大量的中后期进入者,即羊群。

我们类比如下:

B 基于电商属性的人物模型

在电商的场景下我们需要提取经典用户想象,以这个用户形象往外辐射。所以虽然现在巨头电商的商品重合度是较高的,你可以在京东淘宝买电器也可以在拼多多买,但最原始的经典用户形象则决定了他们最核心的用户群体和最基本的产品调性。

我们类比如下:

结合

互联网保险产品因其特殊的属性,往往兼具了两者特色:

一方面保险本质贩卖的是契约是产品(电商属性),这就像你在平安APP/支付宝APP买了一年期的医疗险;

另一方面保险需要基于信赖感,尤其是在中国这一片大部分还对保险存在偏见的地域,基于“羊头”的引领将更好完成保险的销售,即:你更可能在信赖的人/平台/公司购置保险产品。

2. 用户标签体系

用户画像由标签库构成,PM着力通过不同场景和条件提取尽可能海量的标签,并对散乱的标签池进行加工提取和维护。

进而,每个用户基于个人的人口统计学+基础操作反馈,将得到各种专属的标签,比如:“男性”“三线城市”“成熟用户”“睡前活跃”“收入中等偏低”等等。

另外我们需要注意的是:不同标签在不同场景有不同含义。

比如:某个保险公司接入电商平台,在用户购买某类型产品后提供对应的保险产品和服务,用户性别上的“男”和“女”,在电商是商品推荐逻辑,在保险却是可配置产品逻辑。

(图自网络,侵删)

3. 分布式智能画像阶段

用户画像模型是随着用户数据的完善和技术力量的强大持续优化的,当平安保险拥有了几亿的用户量后,再用粗放的标签库处理海量用户,则是对用户数据的极大浪费。

大型的产品,基本都会维护自身的全视角画像,比如:自然信息+社会信息+业务信息+特殊偏好。

不同的产品可能需要维护的360度全视角画像不同,需要结合产品的业务属性一起考虑。

(图自网络,侵删)

二、巨头们是如何探索保险用户数据的?

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