财讯：怎么了解传染病的传递规律? 这3种常见的传递模型你需要知道

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查理·斯基说要成为聪明人，必须有很多模型。 而且，你必须把你所有的经验直接或间接放在构成这些模型的网格上。 模型的重要性不言而喻，很多人对模型的认识有限。 事实上，很少发现不受模型影响的研究行业。 另外，也没有不需要模型的决策行业。

今天介绍斯科特·佩奇( scott page )《模型思考》书中的三个关于传达的模型。 分别是广播模型、扩散模型和感染模型。

湛庐文化/浙江人民出版社

斯科特·佩奇( scott page )

新闻、产品、行为、信念、传染病在人群中的传播，在专家看来这些事情可以与传染病的传播类比，传播学在某种程度上是传染病学。

传染病模型在市场营销、流行病学和通信科学的研究中起着核心作用。 这些模型可以预测一个东西会影响多少人，传染病的感染者数量、产品的购买者数量、广告的参加者数量等。

将传染模型应用于不同的场景有助于我们减弱传染性，抑制传染病的预防控制等流行。也有助于增强传染性，加强流行，制作爆破产品。

1、广播模式

第一种传输模型被称为广播模型，这是一对多的单向传输模型。

通过在广告中推广到目标群体，这种传达方法符合这种模式。 其优点是，随着前期传达的顾客数多、广告投放次数、投放时间的增加，你接触的顾客数增加，但顾客的增加越来越慢，顾客数随着时间变化而构成r型曲线。

如果想预测自己在媒体上发布广告的效果，可以采用广播模式。

二、扩散模型

现在流行的裂变营销，还有很多宣传方法，都符合扩散模式。 其好处是客户增长过程缓慢、中间快、然后慢，成为“s形曲线”。

关于广播模式和扩散模式，同样是发布新闻，如果使用符合广播模式的广告模式，虽然能迅速到达大人们，但容易得出发布速度很快就会变慢的结论。 除非你继续做广告，否则这个方法的价格很高。

如果使用符合扩散模型的裂变营销模型，虽然从一开始人数就不会变高，但是随着时间的推移，“人传人”的方法在某个时刻会带来明显的急剧变化。 也就是说，迎来了体数急剧增加的“流动点”。

现实中，这两种模型都有缺陷。 也就是说，有一个假设，所有人成为你的顾客后，再也不会离开，永远是你的忠实顾客。 但是很明显，这个假设不太成立。 现实中，有些客户一定会在一段时间后失去。 有些客户不会帮助新客户迅速发展。。

三、传染模式

在《模型思考》一书中，一个模型充分考虑了顾客流失和顾客不传达的情况。 即第三传递模型，也称为感染模型，也称为sir模型，是s、I、r三个字符，分别是传染病的感性者、感染者、治愈者，如果对应商业环境，这三个变量分别是“目标组”

总是有新客户加入，但也有老客户丢失的情况。 如何采用这种感染模型来评估客户的快速发展趋势？ 传染模型有“基本数r0”的概念，可以回答这个问题。 基本数大于1时，这个数字越大，传染病的传达力就越强，顾客的成长越快。 基本再生数不足1时，传染病消失，顾客数减少。

而且，基本再生数是根据接触概率x传达概率/痊愈概率这3个概率来计算的。 也就是说，接触概率和传达概率越高，治愈概率就越低，“传染性”就越强。 同样，制作爆款产品也要关注这三个指标。

要提高接触概率，必须让更多的人看到你们公司的产品。 产品宣传时使用的各种各样的事情的营销，广告的曝光是提高接触概率。 为了提高传达概率，为了使接触产品的人容易成为顾客，通常要找到更正确的顾客基础。 要降低痊愈概率，就要尽量减少顾客流失。 像你经常看到的，连续签名送礼物的活动，这是想提高客户的保留率。

四、超级配送员

最后，有些事情很重要。 为了更有效地提高“感染力”，除了基本数量之外，还必须关注传递网络的类型是什么。

传达互联网大致可分为两大类。 一是矩形网格互联网，可以想象页面田格本的样子。 每个节点都可以传递到相邻节点，每个节点的感染力相同。

另一个是中心辐射型互联网，可以想象太阳的简单行程。 一个中心节点连接到所有其他节点，其他节点之间没有联系。 所以，如果中心节点感染某个疾病，就会迅速感染所有其他节点。 中心节点是所谓的“超级传播者”，具有与通常不同的巨大感染力。

流行病学者们把位于高度中心节点的人称为超级运输者( super spreaders )。 超级配送员加快了艾滋病和sars的早期配送。 社会交流网的“超级信使”不一定是明星和地位高的人，可能是超市的收钱人、牙科医生、银行柜员、快递员、粉丝团长、各种kol等特定职位的人。

换句话说，“超级运输者”不一定是大咖啡，可能是稍中等咖啡左右的人。 中咖啡馆向别人推荐公司的产品，有更高的网络中心度，可以和越来越多的人建立密切的关系，对传达有更实质性的影响。

我们处于数据爆炸的大数据时代，但光有数据是不够的。 你必须学会说数据。 模型是说话数据的秘诀，模型从掌握新闻中有助于拥有智慧。 芒格也说，要成为具有普遍智慧的人，掌握一些思维模式就足够了。

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