如果说脑子是个好东西，那么还有一个更好的，那就是模型思维。
什么是模型？模型简言之是一个框架，你把适合的条件代入进去，自然就可以得到结果。
常见的模型就是数学公式与物理公式，大学中很多数学建模，物理建模都是建立模型。同时还有类似于马克思主义，达尔文的进化论，其实都是模型。
拿进化论为例，
不论你是什么动物，你代入进去，你就会知道随着基因突变以及竞争，最终会进化成什么样的物种。
模型在竞技体育方面也在应用，包括MLB和NBA，在职棒联盟，最有名的就是刘易斯畅销书《money ball》（改编成电影《点球成金》布拉德·皮特主演）里面讲的，奥克兰运动家队利用了球员分析模型，抓住几个关键的点配备了一群传统球探看不上但是某些技能匹配模型的廉价球员，一举拿下了常规赛冠军。
而NBA中我们比较了解的休斯顿火箭队（姚明曾经效力），他们的总经理莫雷也是一个数据狂人，很多角色球员都是根据数据匹配，数据本身没有意义，带入合适的模型才有意义。
模型是怎么得来的呢？
基本上模型是基于归纳法+演绎法共同得到的，我们根据看到的现象，会归纳出一个经验，比如我们看到了太阳连续一年都是东方升起，那么我就会建立一个模型——“太阳升起模型”，这个模型就是说，每天太阳都会在东方升起。
这个模型也许是永远正确的，因为地球自转，所以你只要在地球上，太阳就会在东方升起。然而你要是去了金星，太阳就会从西边升起了。
所以模型都是有边界的，我刚才的太阳升起模型的边界就是在地球上，换个星球就不一样了。
说了这么多，模型到底有什么用呢？
模型有几个好处：
1、让我们更加的智慧
2、让我们思考更透彻
3、帮助我们理解并使用数据
4、帮助我们制定决定、策咯与设计
具体分析：
今天我用一个比较简单的模型来解决一个我们大家都很关注的问题——如何才能引发群体行动，比如抢购，比如裂变，比如刷屏。
我以前是做餐饮的，我从学校的食堂做起，每天我站在卖饭的窗口前，或者坐在外面餐桌边上，最喜欢看的就是我的窗口前排满了人，在学期中的时候，大家都比较了解每一个餐厅的饭菜了，基本上排队人数的多少能展示出哪家比较好吃，一般都是好吃的那家排队人数更多。但是在新开学的时候呢？大一新生刚进来，他会选择哪一家呢？
答案是：排队人数更多的那家，所以，在新学期开学的时候，我就会让给学生打饭的稍微慢一些，时刻保证前面有人，然后别的人就会往这里涌。
这种现象在一般线下的店铺都会出现，不要说喜茶这些经典网红店，我们家门口当时有一个卖蛋挞的，就是天天雇人排队，结果每天都有很多人排队，真的生生火了两个月，要不是实在不好吃，现在可能还在开。
其实不只是线下有这种情况，线上这种一窝蜂的景象其实更为严重。
单单说微信朋友圈，经常就会出现刷屏的新闻，比如很久之前知识付费圈的网易戏精刷屏，还是最近引起宝爸宝妈愤怒的疫苗事件。
在增长领域有一个K值，这个值大于1，就说明这个事儿能刷屏。【这里加自传播得那个表】
https://mp.weixin.qq.com/s/ZB2SxS1tDGyalz40eShzEQ
但是这个K值主要说的是裂变，其实就是一个生物学的指数增长模型。
那如果我是线下做这种引起人群规模效应的活动，有没有类似于这个模型一样的模型呢？
有的，我这里给大家介绍两个模型，一个是格兰诺维特模型，一个是起立鼓掌模型。
先说格兰诺维特模型。
格兰诺维特模型是是一个非常简单的预测模型，他本质上是为了预测什么情况下人群会发生大规模事件——比如起义，比如暴动，并提前做好预案。
这个模型是这样的：
假设有N个人，
每个人有一个阈值X，
当有超过X的人数参加的时候，他就会参加。
这样看起来可能有点不明觉厉，我给大家举个例子，比如有五个人，第一个人就喜欢凑热闹，他的阈值为0，不管什么店开门了她都要去排队，第二个人的阈值是1，只有一个人排队他才会去参加，以此类推，第五个人的阈值是4，他非常不喜欢排队，只有4个人排队的时候他才会参加。
那么你看，本身如果店门口没人，第2、3、4、5个人都不会去排队，但是当A过去排队了，B自然就去了，B去了之后，C自然就去了，然后D跟E都会过去，这就是一个群体事件发生的情况，好，我们先记着这个模型，后面我们会用到他。
下面给大家介绍第二个模型——起立鼓掌模型。
假设我们在一个剧场里面看话剧，话剧结束之后，有的时候会起立鼓掌，有的时候不会起立鼓掌，那么什么情况下，或者说满足什么条件，全场都会起立。
起立阈值-T；
剧场质量：Q；
人得到的信息：S=Q+E（误差）
站起的人占总人数的X%(心理阈值）
这时候，如果，S>T，就会起立；
如果站起的人数占总人数的百分比>心理阈值X%，则起立鼓掌。
这两个条件不管满足了哪一个，都会起立。
所以我们来看，如果我们想让人起立，我们该怎么办？
1、降低阈值T，降到足够低，然后保证Q>T，则大家起立。
2、提升质量Q，提升到足够高，达到Q>T，则大家起立。
3、足够小的阈值X%，很少人起立我们就起立。
这三个点是很明显就能看出的。
然后还有三个点是我们好好分析这个模型看到的。
1、如果我们想让S>T,当Q不足的时候，我们需要让E足够大，E就是误差，这就是我们要让这个剧的分歧足够大。
2、在剧院里，每个人其实看到的X%都是在视野内，所以前排的少数人会对后面造成足够大的影响。
3、如果是一个群体参加，你的群体X值其实是真实影响你的数值，所以一个群体看剧，这个群体内的X值其实是足够低的，一个人站起来，一群人就站起来的。
模型大概是这个样子，他有什么用呢？
我们分别用线下活动与线上活动举一个例子。
比如线下排队：
那么这个起立鼓掌的阈值T其实就等于人们选择排队的阈值，而音乐剧的质量Q，我们可以比作产品的吸引程度，而预期误差E，其实就是人们对于产品的理解。而人们视野中X%的起立故障阈值，其实就可以看作每一个人心里对于门口排队人数的接受阈值。
所以这时候，如果你想让门口排起长队，你该如何做？
根据起立鼓掌模型，
1、首先要让我的产品很棒，当然，至少要让别人认为他很棒，物超所值。
2、这些排队的人，我们会找一些这个阈值小的人开始，比如退休的叔叔阿姨，他们对于排队没有抵触，而且有大把时间排队，这些人是首先努力邀请的对象。
这时候，我们就能保证有一些排队的苗头了，但是我们如果想提高成功率呢？
3、我们要找一些当地的KOL来排队，因为他在别人眼中更显眼，就是他在那里站着，其实一个人就相当于好多人，更容易达到X%/
4、我们们尽量找更有交集的人数来，这点在线下其实比较难操作，但是我们可以用一些小手段，根据小区、企业来做活动，这样大家都认识，就更利于引发群体效应。
5、还有一个关键点，这个点如果没有这个模型还真难想的到，那么就是这个预期误差E。当你的产品真的没什么寮了不起，比如你就是个做馒头或者冷鲜肉的，你的Q就是很难满足T，这时候你该怎么做呢？
根据模型，你需要把E做的足够大，就是造成烟雾弹，你可以说你这个馒头跟别人不一样，或者说你这个肉不是普通的肉，越让人摸不到头脑，人们来排队的可能性九越大。
线上其实也可以应用的，我们就按照一篇文章的转发来说这件事儿，一篇文章如何才能刷屏？
这里我同样运用起立鼓掌模型来拆解一下。
起立的阈值T代表什么？那自然就是代表转发，话剧质量Q代表什么？那就是代表文章的质量，误差E代表什么？我认为是对于一个文章的明确的认知程度，因为有很多文章不明觉厉，褒贬不一。这就是E比较大的一种，
X%其实就是朋友圈转发人数占你所见总人数的，这个X%未必是真实的，而是消费者眼睛看到了。【配个图，最好是能看到什么，周围是什么，看到的就是真的】
那么现在几个符号所代表的条件都明确了，我们根据模型，能得出怎么样才能让几乎所有人帮我们转发呢？（起立鼓掌）
1、我们要写出足够质量的内容Q。
2、我们要首先投放那些转发文章而对于文章要求不是很高的人，（当然我们可以用金钱或者其他的去降低这人个阈值，很多的分销其实就是变相降低了阈值）
3、我们要想办法让内容更有话题性与不确定性（E）。
4、我们要让更多的KOL来转发，因为他们在用户眼中是可以降低X%的（比如本来有50%的人转发我才会转发，但是我看到黄有璨老师转发了，那就算别人不发，我也会发，实际上是降低了我的转发阈值。）
5、种子爆发论尽量找一个圈子里面的人，因为他们的朋友圈都是相通的，这样是为了让朋友圈看起来。
大概根据模型就能得出这种结果。
这样我们就可以看到，不论是线下的排队，还是线上的朋友圈刷屏转发，本质上都没啥区别。用一个模型也都可以解决得了。
而我之前看过的《传染》，《疯传》等提供的招数，本质上也都是这个模型所可以覆盖的。
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