微信红包算个毛 ——微信红包,仅仅是个游戏?!

本文探讨了微信红包如何通过社交游戏化实现情境融合,并对比分析了微信与支付宝在消费与投资领域的不同表现。

马年春节最红的“微信红包”,被认为是财付通的一个“局”。微信红包又一次将腾讯“神了”,铺天盖地的赞誉,好像这是移动互联网一个里程碑式的事件。红包让腾讯朝万亿市值迈进了一步。

 

尽管网络红包最早是马云弄的,马明哲在开发壹钱包的时候也强调了“讨红包”的设计,但玩的最好的是后来者微信。

 

财付通的团队在琢磨了对手的思路之后,花了十几天鼓捣出的东西一下子就屌爆了。一开始,有人放出消息是通过“微信红包”这个小场景应用绑定了上亿用户的银行卡,让马云有五雷轰顶之痛。

 

不过随后腾讯自己发布的数据说,除夕到大年初一16点,参与抢红包的用户超过500万,至少这个数字让腾讯之外的势力(尤其是阿里)感到了一些安慰:“对的,我说嘛,应该没那么夸张,最多也就绑定了500万张储蓄卡。”

 

我也被微信红包“俘获”了。在12月28号的时候建群给同事们发红包,因为我是他们的头。然后又拉拢一些外部的富达入群,以“端的有钱、仗义疏财”为名诱导逼迫富达们发钱,富达们也发了一些,很少,象征性的,博个意头。普通的同事很少主动发钱包的,即使深度挑唆也效果不佳,大家爱抢但不爱发。

 

这是第一幕,我称之为“支付情境”,就像人类学家Sahlins Marshall的名篇"Poor Man, Rich Man, Big-Man"说的那样,“一种合乎层级规范的礼物流动机制”,发动者是被决定的,流向也被决定的,有分配没交互。这与古老的广东红包风俗类似:领导给员工发红包,结婚的给未婚的发红包。领导因为是领导应该发,而结婚的代表先获得性资源,先有爱,就要给未婚的发红包(在过去,闹洞房则代表未婚者对已婚者的泄愤)。

 

美国著名文化人类学学者,芝加哥大学教授马歇尔·萨林斯(Marshall Sahlins)

 

第一幕其实很短暂,因为发到一定程度或者数额,发红包的人就觉得跟TA没关系了,这是一个单向过程,无趣。很快,我们就进入了第二幕:“游戏情境”。一开始我进入了一个“炸金花”群,就是用微信AA功能每个人等分子交钱给某人,某人再用拼手气红包功能去“炸”,然后大家根据运气随机获得钱,玩了一阵,随着几个精明的香港同胞退出,大家就哄散了。我后来总结了一下,这个游戏的特点是太均匀,没有将那些最富有赌性血性的人类挑选出来。

 

接着我又被拉入一个看上去有点匪气的群,这个群玩一种“马太效应”的游戏。什么意思呢?不是像第一个游戏那样按照群里面所有人数来玩。比如群有100人,但只有10个游戏的“座位”。群主先启动,发10个红包共100元,理论上100人抢夺10个红包,但“红包有风险、抢夺须谨慎”,抢到的红包金额最小的那个人,将成为一下轮的发动者(接龙),意味着TA不仅所得少,而且还要在下一轮“倒贴出去”100元,真是让“倒霉蛋更倒霉”,太马太!这个游戏的确将有赌性激烈的人挑选出来,但是,它没有考虑到风险收益的平衡因素,这个游戏也没有玩得很长久。

 

最长久的是综合第一个游戏和第二个游戏,将每次发动的金额降低到30元(降低单次的心理耗损),每次发出的红包数远远低于群人数(依然像第二个游戏那样挑选出大胆者),让发红包的人决定谁来接龙,比如说“抢到我红包人中金额数排第二的”,如果发红包者不说规则,那么自动按照“抢到红包人中金额数排第一的”来“接龙”,这叫“反马太”。我在多个群推广这个游戏规则,都获得成功,持续性比前两个要长得多。它基本上兼顾了“信号甄别和挑选”“心理风险和收益的平衡”等等因素。

 

微信红包这么火,是因为它进入了“游戏情境”。

 

好了,这篇文章的主题来了。在第一幕里面,微信跟阿里或者平安的壹钱包没什么太大的区别,关键是第二幕,微信作为最赞最伟大的移动社交工具,社交让红包变成了一种游戏。然后,红包进入了腾讯最擅长的领域:游戏。

 

这叫做情境融合(scene integration)。怎么解释呢?就像有些人跟有些人在一起特别舒服一样,有些男人和有些女人在一起特别和谐一样。有些场景跟有些场景也是这样的关系:它们会自然吸引沟通连接浑然一体,很无缝很融洽,阻力线最小,交易成本最小,信息不对称最小。

 

社交,一群人的故事。游戏,一群人最好的社交。微信5.0之后做了3件大事,一个是打飞机,一个是滴滴打车的5亿补贴(鼓励用户用微信支付关联其银行卡),一个是微信红包。打飞机们很成功,亿元收入。微信红包也很火。滴滴打车呢,至少我的感觉是并没有比阿里的快的打车有明显的优势。

 

为什么呢?因为微信社交同游戏几乎是高度的情境融合。

 

与之相对的是情境隔离(scene separation)。就好像,有些人有机会凑在一起但总是感觉隔了一层,没有特别投缘之感。这里面存在着激励不相容,嫁接上的困难,以及交易成本的上升。等等。

 

但是,“微信万能论”主义者认为,微信作为社交神器,几乎可以涉及并颠覆任何领域,它改变了传统媒介写作、移动支付上完胜了阿里、创造出大量的互联网思维和精准营销的故事(且不说这些故事会不会变成未来的事故)。

 

总之,他们已经假定,微信在任何一个行业都是“情境融合”,在任何一个行业都是无缝对接,在任何一个行业都是颠覆式创新。微信,不存在着“情境隔离”。所以,微信很快就要万亿市值了,所谓腾讯可以用三维的方式来“屠杀”阿里的二维世界。

 

接下来,我想用情境融合和情境隔离重新讲述一下阿里余额宝的故事,另一个版本的故事。它将说明为什么在消费或者投资领域,微信的社交神器不一定保持着一贯的假想的“情境融合”。我也在这里放出话:腾讯的理财通很难追上余额宝。即使阿里以后的定额宝,也将是个小角色。

 

余额宝,有人说它将天弘基金一下子搞上王位,互联网金融的颠覆式创新典型。也有人说,它不过是货币基金,接通到互联网上,让屌丝尽可能参与进去,还有人说,阿里原本可以将用户在支付宝里面越来越多的现金沉淀,化为利息收益归自己,但奈何要有相应的资本拨备,阿里力有不逮所以才跟天弘合作。

 

但对我来说,当第一次听说余额宝时候,一下子就震住了,为什么呢?我是学金融出身,接受一个教条,消费和投资是两种不同的钱,货币大师无论是凯恩斯还是米尔顿.弗里德曼都承认人们的货币需求有交易动机,比如消费,这是跟收入相关的,简单说你挣得钱越多,你就花得多。另外呢,还有投机动机。就是去投资,利率低就买股票利率高就买债券。这跟利率有关系。所以,货币需求分两种:跟收入有关的和跟利率有关的,从此,分成了不同的钱,消费的钱(c)和储蓄理财的钱(s)。绝对不会混。最经典的宏观经济学IS-LM曲线就是根据这种两股子钱来建立的,尽管希克斯搞的这套不是很完美,但基本逻辑是公认的。

 

英国经济学家约翰·理查德·希克斯(John Richard Hicks)

 

长得像ET的马云会觉得,这他娘什么ET外星人逻辑。余额宝于是出来了,大师们的曲线垮掉了。

 

余额宝基本上打垮了消费和投资的二分。后果是什么呢?货币基金大部分是买协议存款(同业存款),尽管没有协议存款占银行体系里面的精确比重,但是考虑到协议存款大约占企业存款6%,那么占总存款应该是绝对低于3%,比重还是很小,但是它相同于启动了一个局部的利率自由化!3000万存款金额以上的关系户企业要求银行给协议存款利益,现在普通支付宝屌丝用户也可以享受,一部人先富起来之后,又让一部分人先利率自由化起来。

 

风暴如果继续,那么银行将面临两个问题,原本可以占便宜的普通储蓄户不再接受0.35%的活期,甚至5年期存款,银行没便宜占了,同时协议存款要求越来越多,银行面对的是一个可以叫价叫板的储蓄群(比如以货币基金经理的面目来代表这个群)。银行不同意条件,那就快速并大额地转移到其他愿意给出高利率的银行,直到整个银行业不堪重负,不得不降低协议存款的利息。

 

如果重新反思,为什么余额宝会这样成功?不完全是货币基金带来的6%多的高利率形成的致命吸引,是因为支付宝的“情景融合”,消费不再是每个月挣6000元先拨出3000做储蓄挣利息3000当本月消费放枕头下面压着。每天花100,30天花完3000。消费和储蓄投资可以混在一起,第一天花100,5900做储蓄,第二天再花100,5800做储蓄。银行业回过神来,“操,没什么了不起,这叫于账户集成的综合服务功能。”那么,过去你们怎么不搞这个账户集成呢?很简单的原因,因为余额宝(投资)对应的“情景融合”方是支付宝(消费),支付宝的背后是不可计量的大淘宝民间商家、天猫的挂牌商家,以及拓展到方方面面的煤气水电超市邮政。

 

足够宽的消费集合,才能带来足够宽的投资。这才是余额宝“情景融合”的故事。人们享受了消费的方便,还能顺便投点资,而且还是活期利率的20倍。

 

这才叫情境融合,这才叫无缝对接,这才叫无阻力演进,这才叫无交易成本的革命。

 

大阿里有没有“情境隔离”?当然有,货币基金很早在天猫上卖,卖的利率比余额宝还高,有效果吗?投资的钱还是投资,消费的钱还是消费,两股子钱,没效果!据说,阿里还要卖更长期限的定额宝,坦率地说,我不会买。因为我看不出来这里面有“情境融合”,能跟银行有什么不同。

 

同样的道理,百度百发也搞货币基金,但情景隔离,没消费支撑。只好承诺高收益,不足自己垫,都有点庞氏骗局的感觉。敢继续搞吗?我替百度着急。现在腾讯也出理财通,挂钩名牌基金华夏基金,若在全球最大的社交工具微信上叫卖,这是优势,但是腾讯易购以及大大小小的微信入驻商家不能支持。投资还是投资,消费还是消费,屌丝不如继续打飞机。

 

互联网思维不是说接到移动互联网,什么都可以卖出去,而是说是否可以利用“情景融合”做出最击中需求痛点的体验。社交之于游戏,消费之于投资,可以。但社交之于投资,微信撬动理财,facebook会干掉太平洋投资(PIMCO),都是“隔”、都是执”、都是某种情愿。

 

不需要放大微信红包的牛逼意义。它的轰动和微信打飞机没什么不同。绑定了一些账户,但留不留得住账户,是另外一个事。账户不是用户。打飞机不是搞货基。

 

最后还是要强调一下,微信是我们特别推崇和热爱的神器,《二十一世纪商业评论》情人节的封面文章就是《微信的世界大战》,第一次完整讲述微信作为一款真正的世界级产品在全世界和whatsapp、line和kakao的较量。但是社交神器并不是万能的,不要想当然认为微信带来的都是“情境融合”,世界没那么简单。

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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