关注并将「人人都是产品经理」设为星标
每天早 07 : 45 按时送达
疫情期间,众多互联网医疗健康企业和新闻巨头推出疫情地图实时播报,即时汇总疫情疾病数据,为用户传递疫情一线信息。那疫情地图实时播报的产品定位是什么?又如何做?本文围绕以上两个问题展开了分析。
作者:小贺大星
题图来自 Unsplash,基于 CC0 协议
全文共 4066 字,阅读需要 8 分钟
—————— BEGIN ——————
疫情期间,丁香医生、腾讯健康、微医、阿里健康等互联网医疗健康企业,即时汇总疫情疾病数据。
包括全球、全国各个地区最新的确诊、疑似、重症、死亡和治愈病例数,以及各个地区最新疫情相关的新闻,为用户传递疫情一线信息。
同时新闻类公司,腾讯新闻、头条、UC等亦紧跟步伐。
同一时间,市面上出现大量相似而不相同的疫情地图实时播报产品,甚至某些产品日均UV上亿。
我所处公司也曾参与其中,故借文回顾疫情地图实时播报这个具备独特性和偶发性的产品。
突发是决定做疫情地图实时播报产品的第一关键词。
在突发情境下,如何满足疫情环境下用户的诉求是第一核心。而满足用户的诉求,是成为对公司有价值的产品经理的条件之一。
突发限制了资源投入,过于简单,无法和竞品比拼抢夺用户关注;也不能过于复杂,很大概率,这是一个短期产品。
疫情的持续发酵,牵动用户的情绪,且一步步逼近用户的情绪阙值,继而诱发一系列的用户行为。一个好的突发性产品理应考虑到大部分共性用户的情绪点,并能做好承接。
基于此,实时和更丰富的播报内容是我们最终选择的产品定位切入点。
在当下,用户会恐惧,感染的人越来越多,是否能够得到控制,继而每天第一件事便是查看疫情数据;用户会敏感,继而关注实时的疫情发展;用户会担忧,我所在区情况如何,我关心的人所在区如何等等。
同时,用户会比较各家疫情地图,哪些更快、更全和更准;哪些的产品内容对我更有吸引力。
在承接用户情绪的同时,也需要考虑给出的产品架构、规则是否会引发用户其他强烈情绪,品牌、公司能否承受。
从某种意义上说,是一种博弈论。
概念上,实时描述的是一个人而不是机器对时间的感觉。通过找寻市面上对用户打造实时感的产品,我们发现实时播报的天气类产品很有参考意义。
对比好的天气实时播报产品,我们发现其体现实时的主要发力在这3点:更快、更全、更准。
实时第一要务,一定是更新更快。现在的天气做到了24h预报,当从不同时间段进入页面,都会显示离当下最近时间的天气情况。
这点体现在疫情地图上,在头部数据最明显的地方显示了疫情数据最新更新的时间,且精确到分钟和秒。
从用户反馈的结果上发现:相当一部分用户通过数据更新时间与当前时间的差距来判断是否实时。
天气预报除了有当天24H预报之外,还包含了15天天气情况,从最高温、最低温、天气情况、风速等更全的维度来获取用户关注度。
体现在疫情地图上,各家的数据维度相似而又不尽相同。
更准是实时的权威保证,谁家天气预报更准确更能获取用户关注,在疫情这种特殊的公共事件中,更新更快、数据更全都必须在准确的核心保障下。
1)如何更快
除了更新时间的明显显示外,如何真实性保证行业最快的数据更新呢?
先同步一个背景,在整个疫情数据获取的机制上,由于某种原因,并没有统一的数据发布平台。如果有统一数据发布平台,很大概率上也许就没有疫情数据实时播报的产品了。
发布规则大致为:
国家卫健委会在当天每个特定时间,一般八点半左右公布截止昨日23点的全国整体数据,而在白天,各省市地方卫健委会陆续公布数据,且各个省市地方卫健委数据发布的时间和统计时间各不相同。
结合现状更快抢时间,我们采取了这样的数据链路:数据获取>数据清洗>数据展示。
数据爬取的算法能力刚开始会发挥一定的作用,后续随着疫情发展,数据来源主要只有那么几家——国内主要是国家、各省市卫健委官网,国外后续主要集中WHO和霍普金斯大学网站,数据爬取上带来的差异点便逐渐收拢。
当然这里也会有坑:某日霍普金斯大学网站给出美国当日新增确诊数为10万,但实际只有2万,因为各家数据来源统一,各家都发生了同样的错误。
差异点便在于各家的数据订正速度,其中腾讯速度最快。这其中的竞争差异点还是在运营侧的人力资源投入上,为此,不得采取夜间值班、蹲点更新疫情数据的应对。
为什么不直接做算法侧清洗呢?
这是一次突发事件,尤其是在春节期间,大家都远程办公。为实现有限条件下的更快,能支持数据录入的系统后台已经够用;
因为各个网站的数据公布格式不尽相同,在现有算法条件下,人工反而是最快也最准确的。
2)如何更准
很难预想到:此次疫情持续时间如此久,关注度如此大,准确性的保证给了我们很大压力。
持续时间超过半个月后,单靠人工风险极高。高关注度下的一丁点错误都会给企业带来很大负面影响,因此必须在系统层对规则进行预警和限制。
有些厂刚开始似乎没有基本规则限制,出现过很离谱的错误数据透出,例如将确诊人数的数字填在了死亡人数上,造成死亡人数大于确诊人数,引发强烈舆情,让用户对品牌信任造成较大的认知危机。
涉及预警机制,需要项目组各个角色(技术、产品、运营、算法、测试)集思广益,根据疫情发展的趋势进行调整。
我们针对不同层级的数据,发生错误引发的舆情影响程度,设定了3级规则的触发机制:
校验不通过,只做告警,但会线上显示;
校验不通过,拒绝接收数据;
切断数据来源,自我保护,电话预警播报,需重新走截图所示流程。
考虑到某些特定场景,我们对不同维度的数据定制了数据校验开关:头部数据-国家级开关永远打开。而省、市、地区级别的数据可根据业务变化,可以做暂时关闭。
因为某些数据来源方有订正数据需要,会造成某个地区特定字段的值变小,而刚好落在数据校验规则中,无法前端透出。
当疫情持续2个月后,与竞品比速度的优先级降低,而比竞品数据更准确,减少用户舆情成为新的核心点。
因此除了运营的人力投入,技术侧也制定了排班制度,每日都需关注这3个点:
前端流量数据 两日对比;
服务端qps 两日对比;
功能使用是否正常。一旦发生异常,紧急联系人24h待命。
3)如何更全
因为数据源头的有限性,各家能拿到的原始数据基本一致,较难在此处做创新。
但是数据维度太多,迭代速度跟不上会丢失用户;数据维度太少,同质化较大同样会丢失用户。需要争抢用户的关注度、更新速度;同时在各家获取数据维度一致的情况下,如何满足用户觉得维度全的诉求,每个决策都充满了取舍。
丁香园因为是第一家疫情实时播报,数据完整度一直做的很好,后续也是紧跟疫情发展,最快响应更新数据维度。
用户会担忧,所以想看目前的疫情整体发展如何,此时需给出全国维度的数据,包括前后日期的对比。
用户会进一步担忧自己所处位置的发展情况,此时给出用户定位所在省份的数据,前期一直受限于数据,数据最小颗粒度只能落到用户所在城市。
后续数据进一步扩充,颗粒度细小到用户所在小区。用户需要特权感,提前将数据对比图表制作出来,方便用户参与话题度,甚至引导新一轮疫情话题讨论。
比如:
疫情刚开始发展的全国地图,朋友圈会有某某省份还没有一例病例,但是周边省份都已经飘红,该省挺住的截图示意等。
随着全国都飘红后,死亡率开始成为新一轮的关注,死亡、治愈的趋势图便也出现了。
相对做什么,不做什么的选择往往最困难。
友商公司已经有新的数据字段,做了新的数据统计说明。
是否要跟,是否有能力跟进?
快速的版本迭代,还需要顶住来自老板、媒体和用户舆情等各个层面的压力。
新的数据维度上线后,当媒体质疑、用户投诉时,需要有足够说服力的配套解释说明。
疫情持续时间有点持久,只有疫情数据播报会有些单薄,不利于持续获取用户关注。
有价值的产品需要能够抢夺用户关注度,通过承接用户情绪来完成关注度的抢夺。
为了丰富疫情实时播报产品,各家都使出八班武艺,结合各自的优势为用户提供围绕疫情的增值服务。
结合各家优势,短时间内不需要太多投入,又能迅速打出独特的差异点,对企业品牌认知打造能提供一份性价比高的助力。
1)健康知识最权威
丁香园优势明显,辟谣模块、订阅日报的最新打出,也成为后续各家疫情地图的增值内容造就模板。
丁香园依托靠谱健康知识提供者的形象,将原有话题度极高的辟谣模块能力迁移到疫情实时播报,操作极6。
订阅日报,成功将用户引流到丁香的微信公众号。订阅日报内容的可读性和趣味性,强依赖于丁香园原有的内容基础和强大的编辑团队。通过订阅日报,将关注流量变成了微信公众号的用户,体现了流量的价值。同时,腾讯健康直接打通微信的服务通知,流程体验上更加顺畅。
订阅日报能够在用户关注地区有疫情数据变更的时候,第一时间提醒用户知道。不仅承接(缓解和增加,都算)了用户的担忧情绪,而且让用户更有特权感。
如果自家没有健康知识的基础,短时间内给不出辟谣模块怎么办?
2)资讯内容夺眼球
新闻门户类的app选择在实时资讯上发力:更及时、快速、分类更全的资讯内容-疫情热点专区。
甚至在国外疫情发展迅猛的时候,推出海外确认名人板块,从某种程度上满足了国内用户的看热闹心理。
当然这个模块的上线是有一定的舆情风险的,是否需要做,如何做。
需要考虑在承接用户情绪的同时,一定会引发用户更强烈的某种情绪.该情绪带来的冲击力自家产品是否能承受,是对自家品牌有正向关注引导;还是负向舆论风险,需要每位PD在考虑热点产品的功能模块时,做慎重考量。
丁香园、腾讯健康便没有海外确诊名人模块。
从1月底到4月底,谁都没有想到竟然持续了整整3个月,后续可能还会持续一段时间。各家疫情实时播报也还在继续中。
很多年后,依然还是会回忆起这样一场战役.作为一位互联网医疗的产品经理从业者,是如何参与到疫情相关的事情中。
国外疫情刚开始时,我们对日均确认数据上行的阙值定的5000,以为已经够用.某天晚上十二点多被预警电话疯狂轰炸,光美国当日新增确认已经超一万,不得已只得调整。
目前国外较上日新增已经达到8万+,不禁唏嘘。
国外疫情形势虽然严峻,但是相信人类一定会战胜这次危机的。
—————— / END / ——————
每个「在看」,都是一次鼓励 ▼