「Google 医学界社区」产品思考:初入产品经理岗位前,我写下这篇关于社区产品的文章

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这是本人在两年前,初入产品岗时面试一家健康医疗公司产品专员岗位,撰写的一篇作文文章。

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一.目标

『医社区』的理想,建立一个医学界的Google,用户在一个屏幕中,便能得到他所想要的一切。它非常简单与纯粹。

当然,这个理想很大。我们缩小一点,从最有价值的方向做起。从社区切入,建立一个知识分享与问答的社区。它基于优质的医疗信息,引导大家参与进来,构建一个完整的知识库。它的目标是∶让医学界的一切知识与人才都在里面。

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二.概述

『医学界社区』并不是一个新的概念。知乎、丁香客、医联都在不同角度做着这件事情。知乎,简称问答社区,定位于大而全的社区问答。丁香园通过分类来组织信息,发展也较为健康,信息颗粒度较为细致。知乎、医聊、丁香客都在各自的领域做的不错,但细数起来也有以下缺点∶

一、信息颗粒度较粗。知乎、医联、还是丁香客,都只能找到一些比较典型的话题信息。丁香园主要是通过板块+病例来组织信息,信息也主要集中在病例,内容感知性较低。而医联主要是基于『圈子』的形态来组织信息,涵盖着医生的方方面面。知乎通过垂直内容引擎来组织信息,用户可以自然发表话题,信息颗粒度也较细,涵盖着学术问题与医生方方面面的知识。而知乎作为一个大综合的社区,在医学上的信息颗粒度做到这么细致,也算是一个伟大的平台。

二、运营模式较重。医联,通过靠编辑运营话题内容与组织活动,编辑需要去组织活动、设计活动内容,发表内容再组织。丁香客通过运营人员,运营板块与组织活动,来引导信息,模式也较重,只有较为专业的运营人员才能进行组织。而知乎,通过机器(内容引擎+个性化推荐)来运营内容,发展较轻,也较为健康。

三、对医生与医学生生活介入度较浅。医联在问答话题上做的不错,病例也还行,但很多的医生生活话题并没有。知乎在医生话题方面做的很好,但以一涉及专业的问题,还是较为空乏。丁香客,发展较早,数据积累较为长,涉及也较深,但是医学资讯、留学…等方面还是没有。

四、模式能力描述不强。如何才能更好的描述医学界社区呢,最好的方式,便是构建 Google医学界社区。每天医生与医学生都可以发表话题,大家共同参与去社区的内容,形成一个涉及医生从业者生活与工作方方面面的知识信息。用户只需要通过TAG与检索就能得到我想要的,而不需要通过分类一个个去找。如果存在这么一个『Google医学社区』,医生与医学生所需要的方方面面的知识都能在里面最快的检索到,并且用户与用户之间的互动性非常强,那应该是不过的体验。

事实上,线上存在着很多这样的资源,只是一直没有一个『Google 医学界社区』去实现这一点。

三.商业模式

而『医社区』结合市场上存在的问题,以医院女医生为切入点,基于TAG与个性化推荐引擎的技术。为用户塑造一个简单易用,信息高速流通、用户数据收集的轻量化产品。

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四.实现

要实现『谷歌医学社区』并不是容易,往往一涉及到社区运营,问题便变的复杂。但是,如果我们寻找到运营切入点与初期的运作逻辑,巧妙的解决其中一些问题。我们如何解决呢?第一要足够的简单,只有简单的东西才是本质的。Google 一个搜索框,便能搜索到互联网的一切。第二便是有用,用户才会通过Google 去搜索想要的信息。第三便是信任,才能塑造用户粘性。

4.1简单

轻量化的信息组织模式

我们把信息组织一屏化展示,它把传统意义上通过分类来组织信息的方式弱化。也不会像『医联』那样通过圈子(分类)来组织信息。或者板块分类来组织信息。而在一个屏幕中把信息柔和进去,通过有效的方式进行信息传导。那么它是不是单纯一个简单的信息展示窗口?也不完全是!我们把信息传递进行权重排序分为三级展示。

一级,用户订阅的自己感兴趣的『板块』与『人』。

二级,我们把当天最热门(评论、关注、点赞、收藏)的信息进行排序。

三级,穿插更多的其他板块与信息。这样会通过这种方式我们把信息进行有效的排序,让信息的获取变的不混乱与有效。

信息场景化

我们前边所说的『信息』,但信息是一个很抽象的概念。什么东西可以说是信息。那么如何让信息具象呢?我们把信息进行场景化。就是∶一个用户把所想要获取的信息与用户所想要表达的信息,我们以场景的方式进行具象化。如∶病人感冒中,并患有肺炎,怎么进行治疗?那么病人感冒中便是一个场景。信息场景化是一个非常重要的概念。首先,它使很抽象的信息,变的更容易感知。其次,引进很清晰的信息组织方法。『Google 医学社区』,用户可以在上面很简单就能发布信息,并且信息也很容易让用户获取。用户所提到的疑问与关注的疑问都很容易解决,它是更加高效的表达。信息场景化这种组织信息的模式。有四个非常重要的指导意义∶

  1. 我们能借鉴 Google 展示信息的方式;
  2. 这种模方式的信息很容易得到用户理解;
  3. 用户很容易基于场景而形成粘性;
  4. 让用户进行更深入的话题挖掘;

用户自参与

如何才能让用户参与进来,形成聚合的效应。那么我们便需要降低发表话题的复杂操作。我们不会像医联一样,选择分类再发表,用户只需要通过话题检索,选择自己觉的要放置进去的话题中,在无法识别的一些话题中,用户可以自定义话题(永远跟着用户走,用户比我们更知道自己要什么)。我们必须开放,这样我们才能建立这个『Google 医学社区』。从另一个角度而言,用户自参与也会使我们的模式变轻。我们不需要像医联与丁香园一样,对板块进行控制。而我们只专注于信息监控与流通与塑造信息流机制。

专业门槛,高参与度

我们分两个维度去概述它:

第一维度是社区场景内。这个场景我们设置了很高的门槛,必须需要专门医院与医学院的邮箱才能注册,其次,我们还开放的邀请码。只有经过这个关系,用户才能进入社区参与互动。

第二个维度社区场景外。我们简称为『Google 医学界知识库』,游客可以通过电话号码注册成为游客。进行问题查询与数据检索。通过这个维度我们能增加话题中的阅读数目大大提高用户对写有质量话题的积极性。简单,是高度复杂的抽象概述。我们通过这样的『Google医学社区』模式,通过很简单的方式能让用户获取到需要的医疗信息,大大增加了参与感。让医生与医生用户进行高度互动。

而Google医疗社区的模式,让我们变的很轻,同时模式的拓展性也很强。

4.2有用

虚假信息抑止

对于虚假信息而言,对垂直类的社区具有非常大的影响力,因为虚假信息很容易导致用户对社区建立的信任感而毁之一旦。但是,但我们建立社区时,简化分类时,虚假信息还是会出现。医联通过一注册流程,填写个人信息、个人信息核查后才能进行到社区中。这种方式很难让产品拓展开。而我们也把这个流程简化。

一、我们通过医院与医学院专有邮箱注册,以后我们再核对医生的专业执照等信息。在一个系统中,如果身份没有成本,那么,寻找监管机制便形成虚设(匿名社区)。

二、我们开放游客身份,用户可以通过简单的短信验证便可以成为游客,社区中游客可以随意浏览阅读任何的板块。在设置游客板块,游客用户还可以发表自己的话题,等待其它医生参与进来。

三、在 Google 医疗社区中,话题是分热度等级的。分为 0、1、2、3、4、5 级。最新的话题分为 1 级。标明了话题的热度,以及用户的关注程度(用户评论、点赞、收藏、关注进展)。

四、以及用户用户的关注度作为衡量的标准。如果某个话题用户关注度阅。

信息组织

一屏化展示,让信息传导更简单的概念。我们是基于权重来组织信息。人们所关注的话题与信息,更有认同感与信任感。这与丁香园『的板块』与医联的『圈子』不同。感兴趣的话题,基本是作为一名医生日常所持有时间的消费。既不会出现信息大爆炸与信息空洞。分类或TAG。丁香园与医联都是通过分类来组织信息。但是分类属于少门类,都是相对固定的组织形态。而我们要建立的是一个多场景(话题)的社区。那么,自然更加有挑战性与医学前沿的话题出现。而这些分类便较难概括。我们将采用 TAG,因为 TAG 具有更好的自由度,描述能力也比较强。

4.3信任

信息传播信息筛选

信息筛选。前边我们讲过,我们把用户感兴趣的程度,作为一种衡量的标准。优质的信息我们会把权重提高,虚假与低劣的信息我们会让它权重降级。这是一个不错的筛选机制,用户看到的,但是他所喜欢的优质信息,提高了用户体验。

信息发现。就像读新闻一样,很多时候用户不知道自己需要什么,很少有带有明确目的去寻找某样东西。他们比较喜欢无意识的去寻找与发现自己感兴趣的信息。这个过程我们称为信息发现。如果用户忽然看到自己的同事与领导或学生。

牛人医生关系追踪。我们如何让用户与用户之间的关系变的更加的紧密,变的更多的交互性。在这点上,我们利用行为关联。用户没读完一篇话题,便能知道面目前这个话题有哪些人读过。或者说这篇话题有哪些朋友关注。通过这种方式,用户知道关注的人每天读了什么,擅长哪些领域,收藏了哪些内容。

个性化推荐。个性化推荐可以让用户快速发现自己感兴趣的内容,提供用户体验,基于用户操作行为进行结构化分析,从个人与全网的维度进行推荐,发现更多惊喜。

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五.远景

医生与医学院而言。形成一个非常简单、高度参与与充满着信任感的医疗社区,里面涵盖着大量的医学资料,在里面享受着快乐知识互动。

对于普通人而言。成为一个医疗界的 Google,里面的信息颗粒度非常的细,医学院的疑难杂症都能在里面轻松的检索到。并能快速的得到答案。

商业而言。随着流量的加到,逐渐渗透到更多的医疗行业中,如电商、医疗。

六.附语

本篇章为信息流研究三部曲第一部

 

作者:倒爷001,微信:ftl_keen,添加时请注明“信息流”

本文由 @倒爷001 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载。

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评论( 4

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  1. 路漫漫其修远兮,吾将上下而求索!

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      :lol: :lol: :lol:

  2. 看来我要学的还很多

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      :lol: :lol: :lol: :lol:

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