非荷尔蒙的陌生人社交产品，会是什么样？

2020 年 11 月 9 日 人人都是产品经理

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生活中我们常常会遇到这样的情况：我们想要和买了同一款车的人分享保养车的经验找不到人，想找考同一所学校的人交流也找不到人，想和同样的患者讨论病情找不到人。我们有很多的社交软件，但是这些刚需的社交需求却没有得到满足。本文作者将围绕非荷尔蒙的陌生人社交产品展开分析，希望对你有帮助。

作者：一八零五

微信公众号：一八零五

题图来自 Unsplash，基于 CC0 协议

全文共 3708 字，阅读需要 8 分钟

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小孩今年要上学了，对招生政策一脸懵逼，真希望能找到附近几个小区和自己一样的家长们一起交流下。
父母突然确诊地中海贫血症，这是个什么病，严重吗，怎么治，有哪些医院医生比较好。希望和更多的该病患者多讨论，难不成问百度？
看个某个楼盘，想下单，但又怕被坑。有没有一起最近在看新房的朋友们一起能聊聊，那些盘好可下单。
今年毕业想面试华为，有没有人和自己一样的？可以讨论下华为今年的招聘政策。

如此多的交流场景，如此刚需但并没有被满足，非荷尔蒙的社交还有很大的机会。

社交产品总是大家想做的，微信、FB的成功让无数的公司前赴后继。

在熟人社交这个领域，已经没有空间了，微信像是一张白纸，可以适应任何的场景。也因此，没有在熟人社交的领域留下任何的空间。

陌生人社交领域呢？陌陌、探探、脉脉、无秘这些场景，都陌生人社交里面算最成功的。

这些场景来自于荷尔蒙，来自于职场的八卦。其实并不是陌生人社交的主要场景？

什么是陌生人社交的主要场景？以及更核心、更重要、粘性更高的场景？

社交的本质是相同话题

相同的人，而不是熟人

我们的家族群、同学群，这些人都属于我们最熟悉的人。但绝大多数时候，这些群里面是比较寂寞的。偶尔在家族群，父母辈的长辈也许会有一些交流，年轻人参与非常少。

原因在于：虽然相熟，但并没有共同话题。

相反，基于共同的话题的社交，频繁程度则非常高。

在没有对应产品的情况下，微信一定程度上、比较简陋地在满足这种场景。

比如小区的二手物品群、小区妈妈群、同校考研群等等。依靠A拉B，C拉D生成的群，效率比较低，而且比较难于筛选，但总算有。

但还有更多的场景是比较难于满足的，除非有非常大的投入。比如：

某公司突然给上万名员工发了手机，这一万名员工需要能找到和自己一样的人。打听在哪里找黄牛出掉，出掉的价格是多少钱。
同时去看了某个楼盘的买房者，在下订单前忐忑，想和同时在关注这个盘的买房者交流。
买房之后到交房前一两年，房子修建进度如何，房子质量如何，何时能交房，小区绿化是否达标，哪里有合适的长工和装修。
摔断腿了休养阶段，想找到和自己一样摔断腿的老铁。悲惨际遇的情感交流，伤病如何恢复的交流（如果是更严重的病白血病？这种病友的交流则更强）。
全国各地大四考研的同学，都想要考北大的法学院的同学之间，都想互相交流。找工作的，都在准备华为的面试的同学的交流。
下周要飞去新疆旅游的人，希望互相交流下攻略。旅途中的意外情况，能互通有无。
同时去四川汉源收购花椒的批发贩子之间，在收购期间的交流欲望也非常强烈。
同时报考今年CPA的人；同时去奥马哈参加巴菲特股东大会的人；同时买了阿里股票大涨想炫耀、并且想交流是否该出掉的人；同时第一次来北京旅游的人；同一个小区都买了蔚来汽车新车的人；同一个时间段，想去巴萨、皇马现场看球的人。

实际上，普通人的陌生人社交场景，远超过了现在的场景。这些场景重要性和粘性远高于普通的熟人社交。

普通人工作和生活，一生都在不断进入自己陌生的领域，想要和面临同样阶段的陌生人交流。用户对这些场景需求的强烈和持续，虽然不如微信的熟人社交，但远高于普通的荷尔蒙以及职场吐槽。不客气的讲，如果能把北京卖猪肉的商贩拉到一个群，无需任何引导，互相之间的交流都会非常强烈。

产品的场景在逐渐成熟

几乎是大公司的专属产品

有了移动互联网以来，互联网上的基于位置的社交成为可能。再辅以性别和年龄，陌生人的社交几乎很大程度上成了男女交友的社交。以陌陌为例，用户是干什么的，收入多少，是否结婚，哪个学校毕业，陌陌手上不掌握这些数据。想做而不得。

场景/群的社交最核心的，是社交的纯度。即需要排除出不是该场景下的人，提高场景的纯度。比如附近新买蔚来的车主有8个人，就能构成一个比较活跃的群。再加入买理想的车主，是在稀释这个群的场景。再加入附近新买燃油车的车主，这个群的【蔚来车主】场景就不在了。

需要有足够的数据，用户使用这个产品的两个诉求：找到蔚来的车主；排除非蔚来的车主。

有新蔚来车主，可以找到组织；老车主蔚来换奔驰了，能被识别踢出组织。一直能保持群对单一话题的纯度，是保持群吸引力最重要的因素。

然而，这样的社交，大概最重要的就属于腾讯、阿里级别的公司。这样的公司，有足够位置数据、社交数据、交易数据能识别人；通过这些数据，完全可以匹配一些陌生人交友的场景。

突然在积水潭医院有交易记录和定位记录，有买拐杖和护腕的记录。则很可能是骨折了。
以前从没去过新疆，在飞猪系统上，购买了去新疆的机票，并且在某一天出现在了乌鲁木齐的机场定位，不管是从北京、上海、深圳，这些都很可能是去新疆旅游的。
同时想考研北大法学研究生的大四学生，那么过去数年的交易记录，定位一定可以识别他是学法的、并且他是大四，甚至有支付考研费用、考研培训班的支付记录。

这些定位、交易、社交、支付的记录，对于人的识别身份，让群的社交讨论纯度更高更活跃。相比现在的社交场景，效率有本质上的提高。这样的场景，有些场景有效时间短，有些场景有效时间长，几乎每个人每天都会遇到，有非常强的需求。

短的场景如去新疆旅游，回来之后识别离开该场景，可能会被踢出，引入新的在该场景的人。比如买了蔚来汽车的股票，涨了十倍，很想和新韭菜交流，为炫耀，为寻找卖出时机，新韭菜也想跟老韭菜交流。在卖出蔚来汽车汽车股票后后，即不再有这个场景，这属于短场景。

长的场景如，买了蔚来的汽车；得了某个慢性病；考研考CPA几个月；甚至就是海淀区的滴滴司机、猪肉商贩的长期交流；xx离职员工等等。

这样足够的丰富的，长短不一的场景，足以构成一个非常庞大用户量、和使用频次的社交产品。这样的机会，只存在于少部分的超级大公司，只有他们才有足够的能力和数据去甄别人，区分人。比如一个商贩想进小区妈妈群加妈妈微信推送广告，在微信上乔装下也许很容易。但有完整数据后，性别、最近是否有生产非常清楚，根本不可能，能保证社交的纯度。