企鹅医生创始人王仕锐：企鹅诊所不是诊所，是线下流量入口，是连接器，还是连续数据的获取方|2017未来医疗100强

“2017未来医疗100强”论坛，以“物种大爆炸时代”为主题，2017年12月15日-17日在北京万豪酒店举办。

在12月16日下午的健康管理平行论坛上，医联、企鹅医生创始人兼CEO王仕锐，以《企鹅诊所不是“诊所”》为主题，发表了演讲。动脉网对嘉宾观点进行了整理。

嘉宾介绍

王仕锐，毕业于四川大学华西口腔医学院，曾在哈佛大学做访问学者，归国后创立医联，于2016年5月成立企鹅医生。2016 年 2 月入选福布斯亚洲版“30位30岁以下创业者”榜单；2016年12月入选了财富（中文版）评选的“2016 年中国40位40岁以下的商界精英”榜单。

演讲内容

一．规模化是企鹅诊所的商业本质，时间是最大成本

与摩拜单车同为腾讯系的企鹅医生，从一开始似乎就注定了有着许多“异曲同工”之处，与其说他们的想法像，不如说他们都抓住了市场的核心，那就是需求。

摩拜单车对自己的定位不是单车，而是最后一公里出行解决方案的平台。为什么企鹅医生诊所不是诊所，那它到底是什么？王仕锐更想把企鹅医生定义为一个标准化的共享医疗的平台，这个平台是“线下入口”、“连接器”，同时还是“连续数据的获取方”。

企鹅医生用一年时间悄悄在北京、深圳、成都开了三家全科诊所，地址分别在三里屯、滨海和成都的CBD。每个诊所的面积从800平到2000平不等，一家诊所投资几千万。虽然是诊所的外形，但企鹅医生的核心在于“开放”与“连接”。

在王仕锐的想法中，一开始的企鹅医生是想朝“星巴克”的模式发展，即参照国外某些高端诊所的模板，在中国落地100家诊所。

但经过成本的核算，王仕锐发现，时间变成整个事情最大的成本，如果将五年时间开100家诊所与半年时间落地对比，会发现五年时间耗的资源是半年时间的六倍。

因此他认为，与其慢慢的去开不如前面狠砸一点，直接拿出10亿两年之内砸出300家诊所。

在前期三家诊所的实践中，企鹅医生也在实验最高的成本代价是多少。王仕锐认为，规模化是企鹅医生商业模式的本质，因为如果让企鹅医生来开5家、10家优质的，面积达到1000-5000平的诊所的模式也不是不可行，但是五年内只做单纯的诊所没有必要。

腾讯在医疗领域的战略是构建“连接器”，如果企鹅医生要做诊所，一定会以最大的规模化的形式，因为这和腾讯整个大的战略是高度吻合和挂钩的。

因此，在后期的规划中，王仕锐给出了一组数字，即企鹅医生规划快速扩张以线下为主的入口，自建300家诊所，构建起3000家规模的诊所联盟，投放30000台共享检测设备。

二．当线上流量红利消失，开放线下入口不但精准，而且成本低

王仕锐和他的团队发现，线上的运营有出现一个吊诡的现象：比如微信的用户，从朋友圈或者其他流量入口筛选，一步一步到最后，用户付费成为稳定持续的健康会员，要花很多时间和成本。

在体验无人货架、新零售的过程中，企鹅医生会发现与其在线上一层一层的筛选，用搜索的方法或者大量软硬件运营的方法找到精准用户，不如在线下直接开一个诊所，当做提供健康服务、能够让用户进去的入口。例如摩拜单车的商业逻辑，用一辆辆在线下投放的摩拜单车来获取精准的用户。

随着线上的流量红利消失，线下反而成为吸引用户的有效手段。比如线上微信的用户，从朋友圈或者其他流量入口转化为付费用户，平均成本在500元左右，用户付费成为稳定持续的健康会员，时间和成本更高。

王仕锐直言，企鹅医生在一年多时间内得到了不错的运营数据，这个数据证明线下转化的用户比例一定比线上引流的付费用户高得多。以诊所为入口，不仅产生挂号的费用、用药费用、健康管理费用，甚至连保健品也找到了售卖的渠道。所以从这个角度来讲，线下是入口。

三．三大途径实现线下入口通路，共享诊所打造轻资产化运营

王仕锐设想的线下入口是通过三个途径实现的：

一是自建的诊所。自建标杆型高品质诊所，覆盖核心区域核心用户群体，输出品牌形象与质量标准；

二是构建优质的诊所联盟。采用企鹅诊所标准筛选而出的优质诊所联盟体系，将诊所入口规模化，有效扩大用户覆盖范围；对于诊所规模，王仕锐表示，企鹅医生不会自己一家一家去开诊所，而是与诊所合作，向其提供系统，做诊所管理，成为诊所联盟的一部分。

三是为健康服务创造入口。共享诊所。创造用户健康数据获取入口，以及通过共享检测设备的铺设为用户提供最便捷的健康服务获取入口。

企鹅医生内部实景

在他展示的已经落地的企鹅医生内部图中，多了一种高端住宅内部装饰的感觉。他表示，企鹅医生诊所看起来不太像诊所，是我们故意把它打造成这样，是对传统诊所刻板印象的颠覆。企鹅医生希望朝健康管理的服务方向发展，往诊前、诊后的方向多发展，成为重症医疗、专科医疗的补充。

诊所的共享，是王仕锐和他的团队想要重点突破的部分，他认为纯诊所的运营资产太重，因此需要将诊所的业务分拆、打散。为此，团队做了很多思考。例如诊所检验检测仪器是不是可以采用共享的模式，取代诊所的仪器检测？投放场地是不是可以是办公室、洗手间、广场或者共享KTV的旁边。

为了验证这一模式，企鹅医生悄悄地在洗手间投放了尿检仪器，每天都有用户在使用这类外部检测的工具，它可以直接代替医院的尿常规检测，通过图像识别自动获取报告，而费用仅需几元钱，省去排队等待的烦恼，2分钟即可获取结果。

在王仕锐看来，这样检测会变得非常普及，用户使用的频次会更高，包括体液、体温、基因检测设备等等都可以做这样的尝试。这是分拆诊所业务的一种模式。

未来，企鹅医生想实现的是六大共享模式，包括但不限于医疗共享、数据共享、资源共享、服务共享、培训共享、供应链共享等。

四．企鹅医生提供的是共享的场所，“连接器”定位连接6大版块

王仕锐表示，企鹅医生提供的实际上是一个场所，未来所有的诊所并不是把它当诊所来开。

会完全开放出来，这块场所引入了检测设备，有共享医生入驻，与许多保险公司合作，发展线下会员后，还可以与其他健康管理公司、医疗机构一同管理患者。

企鹅医生的会员管理体系包括健康管理、单病种管理、年龄层的管理。有家庭场景、诊所场景、线上联合线下、三甲医院、海外医疗等不同的管理方式，都会寻找到最优质的合作方一起搭建会员的管理平台。

关于企鹅医生的定位之一——“连接器”的概念，王仕锐概括了三个方面：

一是线上和线下的连接。将互联网端的用户和诊所相连接，整合线上线下资源，采用医生的Wework模式，提供健康服务。

二是线下和线下的连接。腾讯有大量的线上流量，甚至未来除了腾讯之外整个互联网的合作方都可以把自己想要管理的患者，放到线下的管理平台去管理。

三是分级诊疗、医联体的连接。所有的患者除了要去诊所，非常低频的时候可能会去到三甲医院，甚至去到海外医疗服务，企鹅医生作为连接器，提供初筛、分级诊疗的服务，然后到传统医联体里面做双向转诊，目前已经接到了将近十几家三甲医院的邀约。

具体来说，企鹅医生连接了信息、服务、产品、数据、技术、金融六大方面的内容：

1.连接信息。给C端的用户会员提供组的医疗健康资讯、健康解决方案的内容信息；为传媒公司提供内容版块；

2.连接服务。提供健康管理服务，打造就医服务链条，创新医疗服务。包括家庭场景、线上问诊以及诊所场景的服务；

3.连接产品。包括智能穿戴设备、药品、健康食品等。企鹅医生有海外进药、海外购药的过程，所以需要连接药品、保健品等。

4.连接数据。包括医院的数据、诊所的数据、个人的数据。

5.连接技术。当下的AI还是比较早期的获取数据实地，做简单的数据清洗、结构化，找到应用场景，但是在五年之后一定有非常不错的解决方案到场景的落地。

6.连接金融。通过整合保险产品资源，针对企鹅医生客户群体推出HMO类的控费型医疗保险金融解决方案。在医疗金融解决方案层面，企鹅医生还为患者提供医疗互助服务以及医疗金融分期，缓解患者短期资金紧张。

五．未来的争夺在于连续数据的获取

企鹅医生对于连续数据精准的理解是诊前、诊中、诊后双向的连续数据。

对于这个概念，王仕锐强调，如果我们获得三甲医院的数据，可以知道患者的患病经历、用药历史、主治医生，甚至个人信息、电话号码都知道，但是这依然不够，因为一个真正的用户的健康消费行为，80%的比例都在诊前和诊后，即在预防和康复方面，有三甲医院的诊疗数据不够，所以企鹅医生更需要诊前和诊后数据。

而对于诊后的数据收集有一定难度，因此团队只能说服会员在就诊时佩戴相应的可穿戴设备，将数据统统上传。

此外，对于数据的要求，企鹅医生不仅要收集连续数据，而且要的是“双向的”连续数据，“双向”这一概念的重点在于如果发现用户的数据有波动，能否找到波动的用户数去作出下一步动作的反应，且在下一步的动作后，用户的数据又能有所改变。

谈到时下热门的AI，王仕锐认为虽然AI是现在资本重点投入的一块，但是大家现在对于AI的心态比较平和，不会觉得AI特别好，5年之后大家也不会觉得AI有多坏。

现在有一批优秀的AI公司2016、2017年开始出现，但我们会发现国内真正好的AI公司，或者说未来五年之后能够实现长足发展的AI公司，一定是连续数据、双向数据获取最厉害的公司，谁在未来能够掌握新鲜、可调度、可结构化、可做二次调整的数据，谁才是未来能在市场中占据主导的AI公司。

这也是腾讯战略改变的原因，腾讯在数据中心平台的运营中，打造、构建的也是数据的获取，底层的数据算法、图像识别是相对成熟的，未来争夺的是连续数据的获取。

他坦言，现在企鹅医生的平台搭建量级还不够，如果能够实现上百家、上千家的线下诊所布局，数据获取的渠道和方式都将更加完备。

王仕锐表示，未来的AI研发企鹅医生也会开放出来，大健康应用场景是非常广泛的，我们不可能做完，大家都可以利用企鹅医生的平台当作阵地来收集双向、连续的数据，这个市场会被开发出来，和大家一起做AI研发。

作者|李艳瑜

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