穷举抓重点

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leeoy 5月 24, 2017
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本文主要内容是通过音乐产品里发现音乐的需求,来做穷举和抓重点的案例

穷举

首先把音乐发现这个需求分为两大类,这是为了我们逻辑上的独立,方便更好的穷举。

一类是主动发现音乐,有以下这些需求
搜索功能

比如用户主动去搜索一些音乐

识别环境音乐.

比如在咖啡厅听到一首歌,我特别想知道这首歌是什么,就有识别这个需求

新歌排行

用户会主动找一些新歌或者一些热门的流行歌,还有用户去找一些排行榜

这些就构成了主动发现音乐的需求列表

另一类是被动发现音乐

熟人推荐

从最早还没有互联网听音乐就开始存在,比如朋友之间的交流,聊到最近在听什么?好听的歌曲互相推荐。

意见领袖

按照大家以前听电台DJ,很容易听到一些不错的歌曲。 或者看一些杂志,有的音乐杂志会推荐一些歌曲,而现在各大音乐网站都有编辑,这些都属于意见领袖的推荐。

随便听听

用户懒得找的时候,比如我在读书,工作,或者不方便的时候,比如在厨房拖地、烧菜之类的,肯定会需要一些音乐的陪伴。这时候用户不太愿意去找,需要一个比较快的去找到音乐的方式。

关联推荐

很多时候有一种线索的情况。从一首歌发现到其他歌,比如很喜欢这首歌的声音,由此找到这个歌手,或者说找到相似的歌曲。这也是被动发现音乐的一个方式。

抓重点


明确抓重点的原因是什么?
关于用户的一种需求,可以穷举出很多很多小的需求。
一个产品是不可能把所有的需求满足的特别好 ,应当有一些策略和优先级在里面 。需要去满足一些其他人满足的不好,有空间的,同时量比较大的需求。
抓重点也是为了去找比较好满足的需求,同时可以给产品带来好的增长。


那么在需要抓重点之前,我们需要把这些穷举出的需求在市场上的情况上作一些分析。
比如搜索,新歌排行榜这些很多传统音乐产品都有做的,这些都已经是比较成熟的需求。

而被动发现的里面,有尝试但是不够深入的需求.

比如熟人推荐、意见领袖,在qq上或者空间里都可以看见类似的推荐,但是不够深入。

另外一种是做的比较好,但是比较小众的需求。
比如说随便听听,从一首歌发现到更多的线索,这样的需求也有人做的比较好,但是很小众。 豆瓣fm在整个音乐市场的认知度比较低的,包括豆瓣音乐条目的组织可以通过很多标签和链接发现好的音乐,这个做的也很棒,但是还是做的很小众。

我们可以发现除了识别环境,在被动发现音乐里面其实都是有很大的增长空间的。
所以通过穷举和抓重点我们就可以找到未来我们该做的有哪些东西。因为不可能把所有的需求满足的特别好,也不可能每个需求都做一个功能,这样产品就会显得十分累赘和复杂。
我们要思考能不能从这些需求中抽象出通用的功能,当然这也是产品设计上的难题。

那么来看一下

在被动发现里,都是通过用户来发现内容来考虑的。
一般而言内容产品,如何帮助用户发现内容,有打碎和重组两种思路
打碎就是指把完整的内容打成碎片
重组指把碎片化内容组织起来,对音乐产品来说面临的是重组的情况,常用的套路就是标签和列表.
通过打标签把各种各样的内容组织在一起,这样的话能够很快扩大用户发现内容的面.
列表可以把很多相关的内容组织在一起,用户能够一次性发现很多内容,这也是提高用户发现内容效率的办法。

而网易云音乐以列表来做突破口,希望能够建造一个以人为中心的音乐产品,让用户主动去创建音乐列表更符合ugc的概念,从而让用户的创造力得到更大的释放。