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網(wǎng)易云音樂
網(wǎng)易云音樂從0到1
一、產(chǎn)品現(xiàn)狀
- 多為曲庫(kù)型播放器腮鞍，主要用途是播放本地音樂肮帐；
- 以搜索播放為主甜奄；
- 整體缺乏創(chuàng)新吆寨；
- 目標(biāo)：在懶人時(shí)代，打開就能聽到好音樂將成為主流拧廊。
二监徘、產(chǎn)品定位
1. 需求分析
- 兩種方法：
- 角色 -> 場(chǎng)景 -> 路徑
- 窮舉抓重點(diǎn)
-
窮舉抓重點(diǎn)：
- 窮舉：主動(dòng)發(fā)現(xiàn)（搜索功能、識(shí)別環(huán)境音樂吧碾、新歌熱歌排行）凰盔、被動(dòng)發(fā)現(xiàn)（熟人推薦、意見領(lǐng)袖倦春、隨便聽聽户敬、關(guān)聯(lián)推薦）
- 抓重點(diǎn)：選擇其他產(chǎn)品滿足不了/有增長(zhǎng)空間/量大的需求：識(shí)別環(huán)境音樂落剪、熟人推薦、意見領(lǐng)袖尿庐、隨便聽聽著榴、關(guān)聯(lián)推薦
2. 用戶調(diào)研
- 用戶畫像兩個(gè)維度：
- 社會(huì)學(xué)人口學(xué)屬性：年齡、性別屁倔、職業(yè)
- 垂直領(lǐng)域特性：對(duì)音樂喜好程度等
- 選擇維度：年齡、音樂喜好度作為因子劃分用戶
- 16-24暮胧，音樂習(xí)慣養(yǎng)成中锐借，可以隨著產(chǎn)品一起成長(zhǎng)
3. 內(nèi)容組織形式
- 根據(jù)重點(diǎn)需求（識(shí)別環(huán)境音樂、熟人推薦往衷、意見領(lǐng)袖钞翔、隨便聽聽、關(guān)聯(lián)推薦）選擇內(nèi)容形式（標(biāo)簽/歌單）：歌單
- 重點(diǎn)在于發(fā)現(xiàn)與分享席舍，注重UGC的生產(chǎn)與傳播（網(wǎng)易的特色）
4. 趨勢(shì)分析
- 音樂市場(chǎng)雖然紅海布轿，但一直缺乏創(chuàng)新
- 有創(chuàng)新的產(chǎn)品（豆瓣、蝦米）来颤，但是切入過(guò)窄
- 進(jìn)入移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)汰扭，由于用戶的碎片、懶福铅、互動(dòng)萝毛、云的特性，音樂產(chǎn)品有機(jī)會(huì)
- 懶：打開即聽
- 互動(dòng)：歌單關(guān)注 + 評(píng)論
- 云：在線播放
三滑黔、 跨越鴻溝
- 產(chǎn)品由早期用戶向大眾過(guò)渡時(shí)要注意產(chǎn)品模式與商業(yè)模式的轉(zhuǎn)變笆包；
- 產(chǎn)品早期用戶多以發(fā)燒友或常新者為主，適合他們的不一定適合大眾略荡；
- 產(chǎn)品設(shè)計(jì)時(shí)要考慮到不應(yīng)太高端與小眾庵佣，得屌絲者得天下。
- 采用領(lǐng)袖帶動(dòng)大眾的玩法汛兜，先由部分具有創(chuàng)造力的小眾用戶群建立歌單巴粪，大眾用戶可以選擇收藏等，再進(jìn)行大眾用戶的轉(zhuǎn)化序无，從而形成閉環(huán)验毡。
四、 產(chǎn)品探索
1. UGC歌單
- 簡(jiǎn)潔：形式與操作簡(jiǎn)潔帝嗡；
- 核心：以歌單為中心晶通，并非單曲；
- 連接：注重生產(chǎn)者與接收者之間的連接哟玷；
- 氣質(zhì)：格調(diào)與特色狮辽；
2. 社群與評(píng)論
- 核心：無(wú)為而治一也，讓用戶自己玩起來(lái)；
- 音樂評(píng)論：關(guān)鍵是揣摩用戶的心理與人性喉脖；
- 音樂的固有屬性是引起共鳴椰苟，給用戶提供一個(gè)宣泄渠道；
- 粉絲評(píng)論會(huì)帶來(lái)一個(gè)良性傳播树叽；
- 網(wǎng)易的特色：段子舆蝴，這使得評(píng)論也具有娛樂性。
五题诵、需求挖掘與用戶引導(dǎo)
1.如何挖掘需求
- 觀察用戶行為洁仗。微博、貼吧上觀察用戶發(fā)表的對(duì)云音樂的看法性锭，從眾挖掘出有價(jià)值的點(diǎn)赠潦；
- 觀察用戶在網(wǎng)易云音樂上的評(píng)論，總結(jié)特點(diǎn)草冈；
- 從這些觀察中分析用戶心理她奥。
2. 改變用戶習(xí)慣
- 網(wǎng)易云音樂與網(wǎng)易跟帖不同；
- 跟帖會(huì)引起討論怎棱，帶有群體性哩俭，音樂評(píng)論主要以個(gè)人情感宣泄居多；
- 用戶從聽歌放口袋拳恋，到聽歌看評(píng)論的習(xí)慣改變携茂；
- 將評(píng)論功能做到最簡(jiǎn)單，對(duì)手缺乏這種氛圍诅岩，很難復(fù)制和超越讳苦。
3. 個(gè)性化推薦
- 個(gè)性化是未來(lái)，讓用戶懶到極致吩谦；
- 除算法外鸳谜，從研究用戶心理出發(fā)，尋找推薦的驚喜感式廷；
- 如熟悉旋律不知道歌名咐扭，卻在推薦中聽到，方法是對(duì)評(píng)論進(jìn)行文本分析滑废，選用關(guān)鍵詞“回憶”蝗肪、“不知道歌名”的音樂作為種子音樂；
- 查看用戶微博內(nèi)容蠕趁，播放用戶近期看過(guò)書籍和影視的相關(guān)音樂薛闪。
- UGC與推薦算法配合，避免算法越來(lái)越窄俺陋；
- 長(zhǎng)尾音樂盤活：將長(zhǎng)尾音樂推薦給品鑒者豁延，進(jìn)一步到UGC創(chuàng)建傳播者昙篙，再傳到主流用戶中，增加小眾音樂流動(dòng)性诱咏。
