02 無傳染性疾病

貳 - 群體與復(fù)制

01 軟件服務(wù)2.0

進(jìn)入信息時代，軟件服務(wù)成為新興的朝陽行業(yè)。

01 移動互聯(lián) 3.0

智能手機(jī)崛起的十年里，時空的界限被不斷打破，個人喜好與行為特征亦更難把控；群體復(fù)制式的“一錘子買賣”，無法滿足隨用隨走的巨量碎片化場景。

用戶流量，成為所有互聯(lián)網(wǎng)巨頭的心頭肉；而流量的轉(zhuǎn)化與變現(xiàn)，成為所有互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的基礎(chǔ)戰(zhàn)略。

互聯(lián)網(wǎng)的營收模型，再次升級。

圍繞用戶流量的全生命周期轉(zhuǎn)化與變現(xiàn)，策略有：

1）擴(kuò)大總流量

價值洼地，用定位找流量；

廣告投放，用利潤換流量；

異業(yè)聯(lián)盟，用流量換流量；

2）改進(jìn)轉(zhuǎn)化率

精準(zhǔn)定位，捕獲目標(biāo)客戶；

行動指令，有效引導(dǎo)客戶；

降低門檻，加大決策動力；

3）提升客單價

精準(zhǔn)推薦，提升復(fù)購比率；

一魚九吃，打造生態(tài)變現(xiàn)；

金融杠桿，擴(kuò)大消費能力。

那么，什么樣的疾病，會像互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品一樣，通過類似移動網(wǎng)絡(luò)的介質(zhì)，觸達(dá)乃至轉(zhuǎn)化更多的生物體？

你一定能想到。

將傳染性疾病限定在某一特定區(qū)域（注意：與地方性疾病不是同一概念）；

該特定區(qū)域內(nèi)僅有一個固定的傳染源，并存在一定數(shù)量的易感人群；

易感人群有一定概率可能接觸傳染源，并可能因此被感染。

此時，再結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)營收模型，應(yīng)可以看到：

圍繞對總?cè)丝谌后w的傷害防范與管控，策略有：

1）控制總流量

保護(hù)人口洼地，阻斷傳播；

控制人口流動，減少擴(kuò)散；

區(qū)域切分隔離，逐個擊破；

2）降低轉(zhuǎn)化率

精準(zhǔn)管控，消滅傳染源頭；

行動指引，有效進(jìn)行防護(hù)；

提高門檻，免疫易感人群；

3）減小傷害值

精準(zhǔn)治療，快速打擊病灶；

全局統(tǒng)籌，控制并發(fā)癥狀；

多管齊下，減輕毒副作用。

事實上，傳染性疾病擴(kuò)散中，僅存在一個固定的傳染源的情況，估計不存在；簡單地將傳染性疾病定義為普通傳染病，亦不嚴(yán)謹(jǐn)，有可能讓人降低警惕導(dǎo)致不可控風(fēng)險。

在此特別對上述案例和模型予以說明和提醒。

那么，存在多個非固定的傳染源的情況，貼近真實的傳染性疾病擴(kuò)散模型，應(yīng)當(dāng)是什么樣的呢？

這次，我們先從病毒擴(kuò)散的SIR模型說起。

SIR模型，是由Kermack與McKendrick于1927年采用傳染病動力學(xué)方法建立的傳染病模型。

SIR模型將總?cè)丝诜譃槿悾阂赘姓?susceptibles)，感染者(infectives)，痊愈者(recovered)。

SIR模型中存在一個關(guān)鍵參數(shù)，即基本再生數(shù)R0，通俗解釋，即是一人得病，可傳染的其它人數(shù)量。

那么，R0具體如何測算呢？

實際疫情中的具體測算非常復(fù)雜，但可以從互聯(lián)網(wǎng)的社交裂變案例中，找到值得參考借鑒的思路。

02 社交裂變 4.0

當(dāng)每一個消費者都可能刺激更多的消費者產(chǎn)生購買，當(dāng)每一個被傳播者都可能成為下一個新的傳播者，以社交裂變?yōu)榈湫吞卣鞯纳缃换ヂ?lián)網(wǎng)隨之而來。

當(dāng)流量不再是獨立的個體，當(dāng)流量與流量之間互相傳播、感染和繁衍，出讓利益反哺參與裂變的用戶，刺激其通過社交網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行二次乃至多次擴(kuò)散，將可能最終達(dá)成指數(shù)級甚至是幾何級的傳播和轉(zhuǎn)化效應(yīng)。

從簡單的轉(zhuǎn)發(fā)分享，到紅包、拼團(tuán)、砍價、助力搶票、拉一贈一，以及早已存在的分銷，都是社交裂變的具體表現(xiàn)形式。

同樣，社交裂變模型中的消費者關(guān)系，也是非常復(fù)雜的。在此，僅探討消費者關(guān)系鏈條中的最核心因素：裂變因子。

以最簡單的轉(zhuǎn)發(fā)分享為例，從分享可獲得用戶量的角度看，假設(shè)：

A用戶共有好友100人，并隨機(jī)向其中的50人轉(zhuǎn)發(fā)某活動；

在此50人中，有20人將感興趣并參與活動；

同時，A用戶的100名好友中，已有10人因參與過或其它因素對該活動“免疫”。

即有：

也就是說，在隨機(jī)情況下，A用戶該次轉(zhuǎn)發(fā)分享為活動獲得新用戶量是2人。

在實際商業(yè)中，每次轉(zhuǎn)化2人，并不一定就能滿足所有人的胃口。裂變因子更大的超級傳播者，會得到更狂熱的追逐。它可能是：

關(guān)鍵意見領(lǐng)袖（KOL），擁有高粘性粉絲的個人品牌，如頂級流量明星；

入口級超級應(yīng)用，擁有海量剛需用戶的產(chǎn)品，如微信、抖音；

跨端跨硬件生態(tài)產(chǎn)品，實現(xiàn)不同場景無縫連接，如智能音箱，智能家居；

戰(zhàn)略級生態(tài)業(yè)務(wù)，可分配價值的平臺型樞紐，如出行業(yè)務(wù)之于車企、社交共享業(yè)務(wù)之于互聯(lián)網(wǎng)巨頭。

現(xiàn)在，已知裂變因子在簡化條件下的計算方法，那么，對實際疫情防控有什么意義呢？

03 R0的實際意義

假設(shè)：

已知某疫情在第一階段的基本再生數(shù)R0為10；

現(xiàn)進(jìn)入第二階段，需進(jìn)行防控以使疫情消亡；

也就是說，

在不加管控的條件下，R0'仍可能等于10；

在加以管控的條件下，需要使得R0'小于1。

那么，最直接有效的方式之一，即是在被轉(zhuǎn)化的10人中，至少9人免疫，使得第二階段的R0'不大于1。

這，就是基本再生數(shù)R0，對封閉隔離和疫苗接種策略的理論支撐意義。

遺憾的是，一般在疫情爆發(fā)初期，并無特效疫苗。

此時，裂變?nèi)敉瑫r切中群體的價值理念、習(xí)俗文化，輔以時事熱點，便可能迅速激發(fā)超級傳播者，形成快速蔓延之勢。

新冠疫情的爆發(fā)，便正是不幸地切中了春運的點。

04 超級傳播者

春節(jié)，這個覆蓋人數(shù)達(dá)十?dāng)?shù)億的文化習(xí)俗。

春運，這個被稱作地球上規(guī)模最大的周期性人類遷移運動。

幾乎每一個身處其中的人，都將經(jīng)歷大范圍的出行、高密度的社交，以及高頻次的聚集。

在這個節(jié)點上，若不加以控制，R0的各個因子：

傳播概率極速增大，因感染者大范圍、大規(guī)模流動且可能高密度高頻次參與聚集；

感染概率不斷增大，受限于不知情或無警惕，防護(hù)不足，且病毒可能在傳播中變異；

痊愈概率維持低水平，病毒烈性強(qiáng)且為新型，本身有抗體或感染后已痊愈的人群比例很低。

也就是說，存在大規(guī)模的以遠(yuǎn)高于平常水平向外傳播、感染的個體、群體、區(qū)域，存在大規(guī)模的潛在的超級傳播者。

由此，便很容易理解，

為什么鐘南山和李蘭娟教授會在確認(rèn)情況后的第一時間點明“人傳人風(fēng)險”并“建議武漢封城”；

為什么國家和地方政府會一二再再而三地建議乃至實施推遲復(fù)工政策；

為什么社區(qū)、辦公室及其它公共場所要采取嚴(yán)格的出入限制乃至封閉管理。

在社交裂變中，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品有多么希望打造超級傳播者，在這場戰(zhàn)疫中，所有人就有多么希望控制乃至消滅超級傳播者。