叶茂中谈营销:个性与共性之间,工具与社交之间

举报 2015-04-21

来源:叶茂中营销策划

作者:叶茂中

“每个人眼中看到的世界是不同的。”


这句话在如今的互联网生活中得到了最好的验证。在1.0时代里,无论是门户还是论坛,所有信息都是公开平等面对每一个用户,新闻也好,BBS也罢,所有人共享着相同的信息量。
 
而今天的情况却是,每个人可以选择自己看到怎样的世界。除了僵尸粉之外,没有两个用户的微博首页会一模一样,用户收取到什么样的信息,取决于他或她关注的对象是谁,在朋友圈同样如此,甚至这种私人化的模式更为严重,比如“朋友圈评论非朋友关系不可见”这一设置。甚至连淘宝都有“千人千面”的首页打造方式。
 
这是不可逆的趋势,毫无疑问个性化的首页比起传统的方式来,用户体验更佳。
 

那么这种定制化的网站应该如何保持用户的新鲜度和粘性?


一种常见的方式就是网站给用户提供的个性化推荐。


比如电商网站的“浏览该产品的用户最终还购买了**产品”的功能,就是典型的推荐式功能。你可能已经发现了,推荐功能正是互联网长尾理论在实际中的最精准体现,通过推荐功能,可以帮助用户挖掘出无数宝藏,当然也能帮助网站挖掘出更多价值。

 

推荐功能基础的算法大致有两类。


一种是User-User 算法,即计算用户之间的相似度的算法。这种算法通过对不同用户间产生的UGC内容进行比较,也就是找到和你兴趣类似的用户,然后进行推荐。


另一种是Item-Item 算法,即计算物品之间的关联。这种算法计算的是两件物品(各类产品、电影、书籍等等)之间的关系,依据的是给它们打过分或者发生过购买行为的用户相似度,比如便利店中经典的啤酒+尿布策略,算是物物算法的早期线下应用。

 
而这两种算法的精准如何,其实是依赖于其基数到底有多大,如果没有大量用户进行巨量操作行为的记录,或是网站本身没有大量的产品数,那么再好的算法也都是白谈。
 
不管是用户行为,还是产品数量,其实都算是“内容”范畴。
 
可麻烦的是,想要在内容和社交之间搭一座桥,并不是那么容易的事。
 
想要知道到底有多麻烦,问问豆瓣的创始人阿北就知道了。2012年初,豆瓣猜(豆瓣针对个人用户的推荐功能)挤掉了友邻广播(微博类的信息流),成为了豆瓣的默认首页。2013年9月,豆瓣猜在用户的疯狂吐槽下黯然离场,友邻广播回归首页。
 
这是一场你死我活的路线之争。豆瓣猜鼓励的是用户对豆瓣多年沉淀的海量书影音内容进行互动,进而为豆瓣上传更多的数据以供豆瓣向个人进行更精准的推荐,是用户与系统之间的沟通,而友邻广播则像所有的社交网络平台一样,鼓励的是人际互动。这完全是两回事。
 
豆瓣的产品经理曾表示过豆瓣的思路是,“先通过工具属性把用户吸引过来,再通过社区属性把用户留下来。”
 

思路很好,但具体来说工具属性应该如何顺利过度到社交属性?要知道这两者之间的距离远的吓死人。工具属性的网站价值是深度、专业与高质量的原创内容。社交网站呢?是强关系链、短平快的节奏。基本是两个极端。


而要想把内容和社交两者无缝对接,绝不是件简单的事,否则豆瓣也不会成为中国最纠结的互联网公司,哈。
 
首先是需要提高推荐算法的精准性,以及提高用户主动或者下意识的参与性。
 
豆瓣猜被人吐槽就是因为“猜的太不准”。这不奇怪,豆瓣是一个泛兴趣网站,看看豆瓣自己的介绍:“不只是书影音:加入更多豆瓣上的精彩内容——美食、旅行、时尚、居家,每天都有新鲜好物等你发现。”由此可知,要分析一个用户喜好所涉及到的数据量简直惊人,而涉及的面又过宽,很难满足用户的要求。
 

其次,豆瓣很大一部分用户行为都是所谓的“重度UGC行为”,比如评论、读后感、创建豆列等等,在如今碎片化的场景中,多少有些格格不入。


看看当下的用户最习惯的行为是什么?点赞。

 
不花力气,轻松写意。类似此种的“轻度UGC行为”,其实才是采集用户数据可能的有效方式。为什么豆瓣猜人人踩,而豆瓣FM人人赞?最主要原因是豆瓣FM的用户行为更为简单,也更为自然。对一首歌的操作无非是几种:红心收藏、快进到下一首、加垃圾站,这样的操作自然,而且没有任何成本负担。要记得,用户都是很懒的。同时专注音乐属性的单一功能,能保证产品的质量。
 
其次,做社交并不是只有类似微博的信息流这一种模式。微博也好,朋友圈也罢,传统的社交网络其信息呈现方式是发散的、无中心的。而工具属性的网站要进行社交的捆绑,则必须在相对垂直、相对聚焦的条目下进行。否则与传统的社交网络根本没有区别,也失去了工具网站的核心内容和价值。
 
比如网易云音乐,全面的功能、优秀的界面、体验极好的个性化推荐,这些都是网易云音乐受到追捧的原因。除了这个硬指标之外,网易云吸引用户的还有一个原因,即热度极高的歌曲评论区。其原理和微博的热门评论差不多,但重要的是,所有的评论都是围绕一个核心主题——歌曲,有了一个稳固的出发点和圆心之后,其社交的属性也就进一步稳固了,而用户的黏度有了保证,也不会失去新鲜感。
 
在这个“我”最大的时代里,个性化定制愈加成为主流方式是一件十分正常的事,而社交的需求又是所有人的强需求,在这两点前提之下,如何一边满足每个个体用户的独特需求,同时又提供给这所有的个体用户一个有着良好体验的社交空间?
 
如何在个性与共性之间找到最舒服的那个点,这是个极有趣的话题。
 

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