2013年，接触服务设计(Service Design)的概念，改变我对互联网下一步的看法，即产品将变成服务，产品经理将变成服务经理，优化产品会变成优化服务体验。
2017年，我跟搭档少楠加入丁香园，负责丁香医生业务。本篇通过优化丁香医生问诊服务体验的实际案例来剖析服务设计的落地过程。
丁香医生是一款为用户提供健康服务的产品，用户可以在线向医生咨询，也就是大家熟知的“在线问诊”。
刚接手体验丁香医生和竞品服务，都不好，反馈集中在：“没解决问题”、“让去线下医院看”、“没说几句就推药”、“回复慢”。而就丁香医生数据看，好评和复购也都一般。
（八卦据说某竞品有一只团队专门帮主任医生修改评价，差评秒变好评，可想而知服务得多差。）
平台在线问诊是由医生提供服务，大部分医生的思路还是把线下门诊套路搬到线上，而线下门诊的用户体验是极差的，这是在线问诊服务体验差的根本原因。
医疗跟电商类的平台不同，绝不仅是把供需两端一对接就结束了。
下面用丁香医生为例，提炼提升服务体验优化的落地步骤。
第1步：列举用户决策因素
当用户在选择某产品或服务时，总有几个常见的决策因素。
如：
买衣服：材质、款式、颜色、价格…
寄快递：速度、价格、态度、安全行...
选餐厅：价格、位置、环境、服务、能不能停车…
同样，当用户在用在线问诊服务时，多半会有这些决策因素：医生质量、回答质量、回复速度、咨询价格、专业度、医生态度、产品流程…
这里不求列很多，具有普通的用户视角即可，且很多项可以合并，比如医生头像、医院、职称都是影响医生专业度。
第2步：选最大横切面场景
现在互联网发展的程度，用户需求有很多解决方案，半小时水果上门可以有几十种选择。还停留在一刀切所有的策略已经无效，一定要细化场景。
在线问诊服务也需要细化，大体可以分为以下几个场景。
身体不舒服，但不严重，不值得去医院看
去过医院，但医生没说清楚，不放心，想再问问
在小城市，不信医生的水平，想找个大城市医生确认
晚上突然不舒服，不方便去医院，着急问医生
不同场景用户需求点不同，决策流程自然也不同。我们需要先解决最大切面场景，即最高频或辐射最多用户的场景。
在线问诊服务的最大切面场景：不急的情况下，需要医生提供专业建议来辅助下一步动作，如上述前三种。而最后一种时效性很高，在这两大类场景下，用户的决策流有很大差距。
第3步：决策因素权重排序
用户的决策流不同，就是决策因素的影响权重不同，优先级顺序不同。
如寄快递
寄重要文件，选顺丰，因为安全
寄普通物品，菜鸟随便一家就行，因为反正能寄到
寄大件，选德邦，因为寄大件只有他最划算
同城很着急，选闪送，因为更快
而在第2步的最大切面场景下，用户对于回答质量、医生专业度的要求较高，其他回复速度、价格、相对其次。
一个小技巧：
很多人都卡在不会判断优先级上，这里教个小技巧：极端选择
比如：
A产品，医生的回答很好，很值很满意，但回复速度很慢、价格小贵
B产品，回复速度快到实时秒回，但回答质量很差，价格也不便宜
C产品，极便宜甚至免费，但质量很差，跟没说一样，速度也很慢
显然医疗服务中，大部分人选择A。
第4步：重要决策因素拆解
排完优先级之后就要把主要决策因素拆解成可执行的动作。
如：
细化全家便利店的方便
下楼5分钟可以走到
常见东西都能买到
不用长时间等排队
而且主要决策因素的「体验好」必须要是几倍几十倍的差距才算好。而且主要决策因素体验好，其他因素也不能太差，至少及格线。医生回答超高质量，但是每个都一个礼拜才响应，那也受不了。
那怎么细化医生的回答质量和专业度呢？
先说专业度：
最容易想到的城市（一二线）、医院（三甲）、职称（主治主任）等。这些都比较简单，不赘述。这里想特别讲的是要注意「隐藏因子」。
如果你调研用户如何判断医生是否专业，得到的回答也多半是城市、医院、职称，很少有人提到头像，但请看下面对比图。
大部分人都会觉得右图更专业。这就是隐藏因子，头像是可感知的体验，千万别忘了我们都是视觉动物。
抓到这个点，我们发起给全平台医生拍头像照的行动，制定拍摄标准，迭代拍摄方法，追求低成本+好效率。实际执行中遇到很多问题，邀约医生协调时间，也做了很多让医生降低门槛的努力，比如选在医生工作医院附近的照相馆合作，照相馆要配备标准服装，很多医生午饭抽空就去了。短短1个月，平台整体的头像质量大幅度提升。
再说回复质量：
这块是投入最大精力的地方。用户觉得在线问诊服务没用，是因为医生给的信息价值感太低，“无法诊断，到线下挂号”的回复很普遍。要找解决方案就要深入到用户和医生群体中去。
先从医生端调研，发现原因如下：
因医患矛盾，部分医生过度保护自己，不敢直接给判断。
过度依赖仪器，变成了检测结果翻译器，但其实很多疾病并不需要过度依赖仪器。
用户提供的信息太少，确实无法判断
从用户端调研，我们发现：用户认为有用的回答并不等于明确的诊断结论，如告知可能是哪几种疾病、可能的引发原因、为什么要做这些检查、还需要哪些辅助检查、生活上如何注意这都是有价值的信息，而这些信息都是线下的问诊几乎不能提供的（每个问诊只有两三分钟，医生没时间解释那么多）。
这些认知也让我们对在线问诊服务有了新的看法，即在线问诊不是线下问诊的取代，而是线下问诊的补充。
1）全面评估质量现状
先要知道回答质量的现状，哪些好，为什么好，哪些差，为什么差。产品技术一周时间搭建审核系统，医学运营团队对全平台回答进行审核标记。很快就发现有些医生服务意识很强，回答很细致，价值感很高，用户甚至在回答里要求给医生加钱。而有些医生的回答就很敷衍，用户打了四五百字问，医生用十几个字回。
2）曝光好的下架差的
连续审核一段时间，医生明显分为3类。
①回答很负责，态度很好，不仅回答用户的疑问，还会给其他的建议
②回答很差，几乎所有的问题都是一句话结束，跟线下对患者一样
③也能解答用户的问题，但只能说一般，没有觉得超出预期的好。
不幸的是第①类医生很少，幸运的是第②类也不算多。大部分都集中在③。提高回答质量的重点也就在于把③类医生运营成①类医生。
为了快速提升体验，先把②类医生下架，提升①类医生的曝光度，让好医生先服务用户。接下来就是抽取平台用户评价最好的回答，提炼特点，建立培训体系把经验教给③类医生，以此提升医生的服务能力。
举个例子：
好的医生从不回避用户问题，即使碰到线上无法直接判断的，也会告诉用户有几种可能，应该做哪些检查，去医院挂什么科。
好的医生不但会给诊断建议，还会安慰患者，医疗本身是科学，科学是有限制的，而真正能治愈的疾病是很少的，所以医生还要有“医心”的能力。
平台一位儿科吴医生，她能做到全五星好评，反复研究她的回答发现几乎每个回答除了解决问题外，她还会安慰小孩的母亲如「作为妈妈你已经很尽力了，不要自责」等。私下跟吴医生聊，她就提到小孩生病母亲也都是焦虑的，所以儿科经常不是服务1个人，而是服务2个人。
通过用户评价的不断反馈，让评分好的医生获得更多资源，评分差的医生减少曝光，突破下限就取消服务用户的权限。
3）建立服务监督体系
知道什么样的回答是好的，还需要一套体系来保证服务的良性正向循环。我们组建一支审核团队，所有成员都是有医学背景的，由他们来匿名审核平台上所有问诊，把关回答质量。根据审核报告来有针对性的运营医生，帮助医生提高回答技巧。
另外平台上医生都有统一的衡量标准：医生指数。医生指数是由基本信息、用户评价、运营审核、响应速度等多维度组成。通过用户评价+运营审核的机制，用医生指数作为衡量指标，就形成了一个良性的服务监督反馈体系。
4）医疗专业性审核
医疗有很强的学术壁垒。用户除了能判断医生态度好不好之外，无法判断医生的诊断是否专业合理，比如过度治疗，乱开药等。丁香医生要做好服务，平台必须要解决这个问题。
丁香医生审核的同事都有医院工作背景，但这还不够。我们又引入在医学论文领域的「同行评议」制度，让行业专家定期对平台医生的专业性做评判，一旦多个专家认为某医生的回答不合理，如过度治疗或引用已经过时的诊断方法，也会有相应的处理措施。
仅两个月，丁香医生的问诊服务体验明显提升。用户好评率达到96%，积累几千名非常优秀的答题医生，留存率翻了3倍，客单价翻了5倍（这点也能验证前面的假设，价格不是医疗服务的主要决策因素）。
当服务足够好之后，就会发现医疗绝不算低频需求。
第5步：满足更多场景
前面讲了提升服务体验的方法，接下来就是要不断优化其他的决策因素和满足更丰富的场景。而当用户使用你的场景变多了，粘性自然会高起来 —— 自从杭州地铁支持支付宝之后，日启动次数应该又是一波新的高峰吧。
同样如丁香医生来说。小孩在夜里突然发烧，这时用户（妈妈）的需求是最快时间内有个医生响应，告诉她怎么办要不要去医院。这个场景下“响应速度”的优先级就要大大提升，而对于响应的内容如何设计才能解决问题又能安抚妈妈的焦虑，又是一个很需要研究的课题了。
而对于儿女不在身边的父母，如何能让他们一键呼叫到医生，并且可以由其他人付费，最终的结果能抄送孩子，这也是一个在中国比较常见的场景。
提升服务体验不难，难的是下决心做出来。
附上知乎上的一个用户故事，以作结尾：