02 無傳染性疾病

貳 - 群體與復制

01 軟件服務(wù)2.0

進入信息時代，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）改進轉(zhuǎn)化率

精準定位，捕獲目標客戶；

行動指令，有效引導客戶；

降低門檻，加大決策動力；

3）提升客單價

精準推薦，提升復購比率；

一魚九吃，打造生態(tài)變現(xiàn)；

金融杠桿，擴大消費能力。

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

保護人口洼地，阻斷傳播；

控制人口流動，減少擴散；

區(qū)域切分隔離，逐個擊破；

2）降低轉(zhuǎn)化率

精準管控，消滅傳染源頭；

行動指引，有效進行防護；

提高門檻，免疫易感人群；

3）減小傷害值

精準治療，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，亦不嚴謹，有可能讓人降低警惕導致不可控風險。

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散模型，應當是什么樣的呢？

這次，我們先從病毒擴散的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

當每一個消費者都可能刺激更多的消費者產(chǎn)生購買，當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。

當流量不再是獨立的個體，當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)進行二次乃至多次擴散，將可能最終達成指數(shù)級甚至是幾何級的傳播和轉(zhuǎn)化效應。

從簡單的轉(zhuǎn)發(fā)分享，到紅包、拼團、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)進入第二階段，需進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)達十數(shù)億的文化習俗。

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情況后的第一時間點明“人傳人風險”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工政策；

為什么社區(qū)、辦公室及其它公共場所要采取嚴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。