提及運動健康領域，大眾會立刻聯想到許多工具屬性的記錄軟件，和以內容為主的 PGC 模式應用，而最具核心價值的用戶健康數據卻少被談及。用戶的健康數據有什么作用？怎樣讓用戶養成記錄數據的習慣？
隨著健康領域熱度的增長，各類健康 App，如 Nike Running，Runkeeper、咕咚、Keep 等，紛紛呈現在用戶眼前。除了真正的運動愛好者，普通用戶在新鮮感淡去后，會逐漸減少使用，甚至不再使用這些 App。這類專項運動工具 App，因以 Fitness 為代表，暫稱為 Fitness 類應用。
為什么這類應用難以堅持使用？首先是因其極具專業性，應用假定用戶，追求成為資深健身愛好者。這導致用戶必須向高強度運動項目發起挑戰。但并非所有用戶都對八塊腹肌有追求，普通用戶在新鮮勁過后，難以持續運動激情。
其次，現今國內該類應用同質化嚴重。上述提及的 App ，都提供 GPS 功能以記錄跑步軌跡、提供視頻教程輔佐用戶健身或瑜伽等，甚至在外觀上也日漸趨同。如此對單獨運動健身功能垂直挖掘，并未足夠利用體育與互聯網的優勢，且單一領域的愛好者有限，用戶數易處于瓶頸。
Healthcare 全稱為 Mobile Health 2.0，主要通過各類傳感器、渠道和使用方式以全面收集用戶數據，綜合分析并提供運動指導、健康意見或預警等科學的解決方案。
Healthcare 領域公司有，小米運動、三星健康、GoogleFit 、Feel 、Fitbit 等。現今業界普遍認為，Healthcare 將是互聯網運動領域的新方向。Healthcare 并不是“一個極致化的垂直工具”，而是一攬子解決方案，即用戶只需要這一個就夠了。
對普通用戶而言，他們可能在一定時期內有健身塑型的特殊需求，并選擇 Fitness 類產品。如此暫時性需求的周期性非常明顯，超過產品定位的生命周期，或塑形完成后，用戶可能不再使用該產品。
而 Heathcare 模式具有廣泛的人群基礎，且沒有明顯使用周期特性，更輕量化與生活化。就如迪士尼動畫《超能陸戰隊》中的健康機器人——大白。用戶可能不知道自己需要它，但它一直在那兒陪伴用戶，時刻關注著用戶的需求。
簡而言之，Fitness 像是專賣店，有單一領域專注極致的追求，而 Healthcare 像是超級市場，以更綜合的方式滿足用戶，通過收集、分析用戶的數據以幫助用戶健康生活。
對用戶而言，數據是不需要被記錄的。
用戶要的不只是數據。大部分用戶對數據是無概念的，各種復雜的數據，對用戶少有作用。只有部分特殊需求，如騎行與跑步，專業用戶才會關注里程等細粒度的數據，即習慣運動用戶的記錄需求，才是強需求。因此，經過分析得出的結果與解決方案，更重要。
如何讓沒有專業需求的普通用戶主動記錄數據——幫助用戶明確目標，根據目標的不同，輔佐用戶找到需要記錄的數據。
很多女性用戶，在身材已肥瘦兩相宜的情況下，還想不斷減肥。最后由于長期未攝入動物蛋白質及其它人體所需礦物質，積損成傷，易染惡疾。在減肥的表層需求下，如何健康變瘦才是用戶追求的目標。這個案例里，用戶需要關心的數據不僅是體重，還有體脂率。
我們首先應幫助用戶了解該關注什么數據，再幫助用戶達成目標。告知用戶的數據指標是否在正常范圍內，提出相應的目標，并提供解決方案輔以達成目標。根據用戶目標挖掘定向數據，整理許多復雜的、用戶無需了解的數據，綜合理解用戶的身體狀態。
90 后年輕人約占 Feel 用戶群體的 80%,要了解現今年輕人的健康需求特點，就需要進入他們的生活場景中。
很多 90 后女生關心睡眠質量，目的是為保養皮膚，睡美容覺。我們就不僅需給她們提供睡眠記錄打卡，還要推薦皮膚保養方案。甚至，聯合用戶的其它數據挖掘她們更深層次的需求：想美膚，是因工作、婚戀需要、還是增加自信、想當模特等。
用戶的真實需求通常隱藏在表面目的下，通過分析用戶原始數據，還原用戶所在場景和狀態，即可衍生出更多細粒度需求。
量化自我并不是新概念，其隱含自我記錄，自我評判的意義。量化自我的追隨者，會相信分析數據可以改善個人生活。就記錄本身而言，讓用戶時時刻刻記錄自己的健康數據，是件反人性的事。如何讓用戶心甘情愿地記錄自身多維度的健康數據呢？
健身教練能有自己的健身成果，并可將經驗分享給他人。表面上是靠自身驅動力去完成的，實際上并不僅僅如此。在運動過程中，教練會記錄并量化自己的目標和成果，通過改變不斷給自己正向反饋，持續堅持并達到理想效果，即“激勵”。
（圖片來源于嘉賓分享）
通過常規的 Hook 模型進行解釋：
通過內外部出發機制，引導用戶采取行動
讓用戶按照預期行動
對用戶進行獎勵
讓用戶持續進行投入
讓用戶持續進行上述四個流程的循環，便能幫助用戶塑造習慣。
在產品中設計游戲化場景，讓用戶能夠有更多參與途徑。
在社群，同一個計劃小組內，用戶互相加油鼓勁，曬照片，曬計劃成果，或者甚至是互相吐槽，這都給社區成員帶來歸屬感。
健康數據給用戶帶來兩個方面益處。
俄羅斯研究人員邀請不同年齡的 100 位想要減肥的女性志愿者參與實驗。她們被分為兩組，其中一組志愿者每天記錄其所食用的食物，并計算食物中的卡路里含量。另一組志愿者則沒有記錄食物的卡路里含量。研究人員并未限制志愿者的日常飲食。一個月后，記錄每日卡路里攝入量的志愿者變瘦了，而另一組體重無變化。
同在未被限制飲食的情況下，為何僅記錄數據的一組志愿者能變瘦一點？
量化自我的行為，讓用戶有健康意識
不記錄數據時，用戶吃多吃少無標準，甚至假裝不知道、糊弄自己。當需白紙黑字記錄內容時，用戶只能逼迫自己面對事實。在達成目標之前，攝入量過多會產生強烈的負罪感，所以用戶選擇克制，健康意識也隨之產生。
根據持續反饋的身體狀況，可以進一步提出更科學的方案
定制化方案不是簡單的，單向輸出視頻形式、大眾化健康食譜建議等來解決問題。而是根據身體的原生狀況提供更深度的服務。
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