网易云音乐产品分析和改进建议

来源:ob欧宝官网

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发布时间 2021-10-25 07:36:47

  网易云音乐提供的所有歌曲都具备320kb的高品质。对于用户已有的本地歌曲,网易云音乐还提供非常便捷的一键升级到320kb的功能,可以说将高品质的音乐做到了极致。

  高度统一的界面色彩运用,大气而简洁。采用的红绿色调搭配的配色风格,没有保持一致性,同时红绿两色对冲式的运用有点不讨好眼球,整个界面效果看起来就要逊色几分。

  所有调用菜单都保持一致的色调、图标大小和排列方式,整个设计的一致性非常高。网易云音乐对细节的一丝不苟,可谓处处体现了高品质和高逼格。

  作为对比的的调用菜单,不仅色调不一致,在用户视觉线路上也采用了不同的排列方式,图标大小和字体大小的都没有保持一致,看起来就显得很杂乱,设计感较差。

  使用网易云音乐的用户中,男性用户只占38%,女性用户占62%。女用户是网易云音乐的主流用户。

  网易云音乐2014年度,移动音乐用户最集中地城市为北京、广州、上海、成都、杭州、南京、武汉、深圳等全国区域中心型城市。用户从原有的东部、沿海城市等较发达地区,逐渐向哈尔滨、长春、兰州、天津、青岛、南昌、厦门、福州、佛山、东莞、昆明、桂林、贵阳等二十多个城市及周边均有大幅扩散;二线城市网易云音乐用户涨势迅猛。

  网易云音乐用户最集中在月收入3000-5000元、5000-8000元两档,而其它音乐软件用户月收入则主要集中在3000元以下;特别要指出的是,网易云音乐月收入10000元以上的用户高达25%,而其它音乐应用软件高收入群体相对稀少。网易云音乐用户具有相对于其他音乐用户收入更高的特点。

  移动音乐应用在线升到峰值,热度一直持续到23:00开始回落;白天时段则从早7:00开始明显的在线期间出现小峰值。

  从下图可以明显的看出,网易云音乐的信息架构是按照功能模块展开并为功能服务的。个性推荐和歌曲搜索(包括关键字搜歌,分类筛选歌曲,听歌识曲)既是网易云音乐的主要功能,从信息的角度又是对在线音乐信息的一种分类和排列方式。并且个性推荐,作为将在线歌曲进行重新分类和排列的信息架构方式,取得很大的成功。

  网易云音乐最大的特色就是歌曲的个性化推荐功能。从网易云音乐的信息架构来看,网易为它最核心的功能和竞争优势确立了最高的优先级,而对传统音乐播放软件主打的关键字搜歌功能,网易则降低了其优先级。网易的整个设计重心始终围绕着其核心价值“网易为你发现好歌”。这也符合丁磊对音乐类APP的看法,他认为当时的音乐类App其实就是一个音乐播放器,有很多的优秀作品没有被广大的用户发现,所有音乐类APP应该像身边对音乐非常了解的朋友那样把好听的歌曲推荐给用户,然后让用户去试试,让更多的人能够发现更多适合个人的优秀音乐作品。并且从歌曲播放数据来看,网易云音乐主推的个性化推荐和歌单模式,确实使得更多的好歌被用户听到。

  网易云音乐还有个非常聪明之处就是,在联网状态下,开启网易云音乐默认首屏就是发现功能下的个性推荐页面;而在断网状态下默认首屏则是我的页面。这准确切合了用户在不同联网状态下的听歌需求,方便了用户的操作。

  网易主打推荐的做法可谓非常聪明,很好的区分和准确把握了用户的两种找歌意图(①.场景触发的找某一首歌 ②.对听本地歌曲有了一丝重复的厌倦,希望听新歌),并采用针对性的设计和产品战略。网易通过降低关键字搜歌等功能的权重,主推个性化推荐歌曲功能,很好的满足了第二种找歌需求。

  在行为一中的情况下,APP团队的主要工作就是:1、提高搜索功能的便捷度;2、优化搜索功能,提升搜索结果反馈的精确度;3、烧钱,扩张曲库的大小;4分析外部刺激源,紧抓流行和热点,及时跟新曲库。(例如好声音、我是歌手、蒙面歌王等之类的音乐节目签定合作协议)

  将搜歌行为细分为两种情况后,网易有了不用花大价钱死磕乐库,以很小的代价就能大幅提升搜歌功能产品体验的方法。

  网易针对自身的优势和劣势,结合对用户不同的行为模型的区分,确定以个性化推荐位特色,找到最适合自身的发展道路:

  网易云音乐团队通过主打个性推荐,即发挥了自己做内容的长处,又避免了和这样的土豪竞争对手直接比拼乐库大小,还因为走了和市场竞争对手普遍不同的道路,抓住竞品没有在内容挖掘上做的很好的机会,在竞品已经大量占领市场的情况下,得以独树一帜,在初期就得到了很多用户的认可。

  网易云音乐还通过定位为“做最有逼格的音乐播放器”,即发挥了自己做产品设计的优势,又抓住了市场竞品设计还有提升空间这个机会。还紧抓了移动音乐APP的用户群以年轻人为主的特点,年轻人对高逼格有着极大的向往和热情,让产品具备了一个很强的卖点。

  网易云音乐推出社交分享功能和音乐点评功能,可谓正契合市场的需求和自身平台用户点评精彩的优势,让听歌的同时看精彩的点评和人交流分享成为一种区别与竞品的愉悦的享受。

  网易云音乐团队在把握用户情景下,做了非常优秀的延生,在私人FM下又细分出了跑步FM。跑步就是case1中用户典型的没精力自己找新歌的情况,跑步FM还会根据用户的步频来自动切换最适合用户节奏的歌曲,可以说将用户情景和产品结合做到了极致。现在跑步热潮在中国越来越强,紧抓这部分用户的使用需求,让网易云音乐具备更强的产品力。

  从用户的心理模型来说,听歌识曲是搜歌的一种方式,功能的目的和关键字搜索一样都是为了帮用户找歌,所以从用户心里模型出发来设计应该将两个功能在空间上保持亲密性。而将听歌识曲放置在“更多”板块中,显然是不符合用户的这种心理模型的,用户要找到听歌识曲功能,需要额外的记忆,记住它被放置在“更多”板块中。

  我想,热爱音乐的朋友都不止几次有过找歌难的情况,尤其是外文歌或者纯音乐。不知道歌词或没有歌词,使用搜索工具都无能为力。在网络视频的评论中,求背景音乐是一个不算稀有的现象。所以就越发凸显了听歌识曲的重要性,正是因为这个功能的重要性,我们不应该将它放置在“更多”板块这样毫无头绪的位置,而是应该提升它的权重。

  将听歌识曲的功能集成到搜索框中我认为是非常适合的办法,既符合用户的心理模型又提升了该功能的权重,还让整个信息架构显得更合理:

  将听歌识曲放置在发现(在线音乐)中,作为对在线音乐的一种排列和分类方式,从信息架构上显然是更合理的。

  消息模块包括:通知、评论、私信和@我四部分内容,这些内容的产生几乎都与社交行为有关,然而从信息架构上来看,之前的设计将消息功能放置更多中,这显然是不符合逻辑,也是不合理的。

  除了将消息合并到朋友模块中,并且消息中的通知,建议不单独列出来,系统通知应该以私信形式直接展现给用户,这样更直接,用户阅读效率也更高。

  个性化的歌单推荐作为网易云音乐最重要的功能之一,在设计中应该强化歌单的重要性。应该以歌单为中心展开设计,使得用户在使用歌单听歌过程中,操作可以以歌单界面为基础展开,让用户尽量停留在歌单界面,从而强化歌单在用户心中的重要性。为此应该在歌单的界面和操作设计中引入以歌单为中心的信息和功能设计,让用户在使用歌单听歌的过程中,能不切换到其他页面就能完成对歌单的一系列操作。

  歌单评论需要跳转到其它页面。用户要查看歌词,需要点击下方的播放框进入播放器界面。这些操作都会让用户从歌单的界面中脱离出来。

  因为歌曲的评论,大多是将歌曲中表达的内容以用户自己的语言表述出来,我认为可以将这些评论作为歌曲内容中很有意思的一部分看待。所以将原本歌单中放置在操作区的评论,和歌曲列表、歌词一起放置在一个区域,作为歌单的内容区:

  用户可以在使用歌单听歌的过程中无跳转的浏览歌曲列表,查看相应的评论和歌词(无歌词的纯音乐配以符合歌词意境的图片代替)。歌词和评论的无跳转浏览,不仅可以使得用户能够更好的进入歌曲的意境中,获得更高的听歌体验。始终存在的歌单抬头区的标题和背景图像,还强化了歌单作为一个整体的特性,使得用户在使用歌单过程中,形成以歌单为单位听歌的操作习惯和心理暗示。

  听音爱好的多元性表现在:用户可能最爱听摇滚,其次是爵士或者纯音乐,然后是抒情小调等。极少有用户只喜欢听一种类型的音乐,而对其它类型的好音乐有排斥行为。

  环境对用户听音的影响会表现在:用户在上下班途中可能会更倾向于听喜好音乐中节奏感较强的摇滚,用户在午休时间和夜晚睡前可能会倾向于听喜好音乐中比较舒缓的纯音乐。

  私人FM功能根据用户的听歌偏好,智能的源源不断的为用户播放一首又一首歌曲,成为网易云音乐用户非常喜爱的功能之一,甚至可以说是网易云音乐的一大特色。但是私人FM功能在设计中却没有很好的考虑用户的听音环境的变化问题和用户听音偏好的多元性。如果随着环境的变化,给予用户在自身喜好的音乐范围内的选择权,在用户看书时能切换到用户喜欢的纯音乐,逛街时切换到用户喜欢的摇滚,肯定会提升该功能的使用时长。

  虽然同类型的音乐,只是旋律类似,并不是相同,每一首歌都有很多不同的地方,足以给用户带来新鲜感。但是作为类型音乐,其中存在标志性的重复部分,例如电音其特色就是强烈的节奏和强劲的重低音。就像粥,里面虽然可以加入各种不同的配料,带来不同的口味,例如:加皮蛋和猪肉就是皮蛋瘦肉粥,加南瓜就是南瓜粥,加绿豆就是绿豆粥等。但是长期吃粥,难免会让人想念也挺爱吃的包子水饺。给予用户改变听音类型的主动权,就像给予用户跟换口味的权利,一定会受到用户欢迎。

  当我们产生审美疲劳时,我们需要引入新鲜感,而这方面最直白最经典的例子就是哺乳动物中普遍存在的柯立芝效应:

  如果持续引入新鲜感,那么被试者几乎不会有明显对刺激的兴奋度下降的情况,这在羊交配实验中得到证实。

  增加摇一摇切换曲风功能是同时解决听音环境快速变化和保持新鲜感让用户听音快感持续维持在高位的好办法:

  从用户行为一的模型我们可以清楚的看出来,当外部刺激源具有很高的社会流行程度时(例如火爆的好声音和我是歌手节目)就会引导大量的用户的有固定且集中指向的(找节目中唱过的歌)找歌行为。由于版权问题,使得这些用户的找歌体验,由过去的搜索精度,便捷度,曲库大小等因素决定,变成简单粗暴的“是否找到节目中的歌曲?”。

  这样的土豪平台往往凭借其充足的资金支持和自身更大的用户群体数量,在和我是歌手之类的节目合作中占得先机。在节目播出期间能依靠节目资源的优势吸引大量的用户频繁使用并为用户的找歌行为提供更佳的搜索体验。网易云音乐直接加入这样的砸钱版权争夺战中,视乎不太现实。但是网易云音乐完全可以另辟蹊径,根据这样的时点,推出由原唱歌手音乐组成的节目歌单。从个性推荐上引导用户直接使用歌单听不需要节目版权的原唱歌手,即不需要用户记住歌曲名字去搜索这么麻烦,还避免了版权的争夺花费大量的资金,轻松就提升了网易云音乐用户在典型外部刺激源情况下的找歌行为的用户体验。

  而精准推荐,我只服网易云音乐,推荐的精准度惊人。有的时候准到觉得窃取到了我的微信聊天内容

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