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。

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。

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：

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。

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。

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。

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

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：

显然医疗服务中，大部分人选择A。

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

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？

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。

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：

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。

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。

连续审核一段时间，医生明显分为3类。

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。

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。

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。

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：