【产品体验报告】Likee短视频


Like短视频产品分析报告

体验机型:华为Honor9

系统版本:Android9.0

APP版本:3.1.7

体验时间:2019.08.11

体验人: Carrie


一、背景

2017年8月率先开启出海进程的LIKE短视频,已然成为中国互联网视频社交平台走出海外的第一梯队,占领东南亚、南亚、中东等新兴市场高地,在印度、俄罗斯、巴基斯坦等地APP Store摄影录像榜稳居前三。


二、产品概况

2.1 产品定位

LIKE短视频定位于“魔法视频自拍神器”,选择了以技术为中心的差异化打法,旨在通过新颖的技术帮助用户实现内容创作上的多样化需求,以使短视频内容本身达到一个比较高的质量。“潮酷”“技术流”的产品标签让它在初期能够快速吸引一大批年轻群体,培养忠实粉丝。

2.2 用户及使用场景分析

在视频UGC社区中,用户可以简单分为两大类:视频生产者和视频消费者。下面围绕这两类用户分析其使用短视频app的场景。


2.3 需求分析

Kano模型将产品的用户需求分为:基本型需求、期望型需求和兴奋型需求三个层次。根据以上的用户和场景分析,将Likee短视频用户的需求总结为:

①基本型需求:用户可以浏览其他人发布的内容,自己也可以发布内容。

②期望型需求:自己发布的内容获得他人认可,与他人互动。

③兴奋型需求:通过平台的优质流量入口,获取大量粉丝同时可以从中获取利益。

2.4 产品主要需求功能点

结合以上分析,Likee应该具备的核心功能包括:视频制作、视频观看、交友互动三个模块。Likee定位以技术,主要目的就是为了解决视频生产者的痛点,满足用户拍摄视频的基本型需求,帮助他们产出高质量视频获得认可,以实现期望型需求。



三、产品分析

3.1 产品页面结构

Likee短视频APP页面结构分为五大部分:①首页 ②视频拍摄 ③搜索 ④个人中心 ⑤消息。

个人中心和消息模块通过顶部导航栏进入,视频拍摄、搜索、首页通过底部图标进入。

其中:

·①首页是视频浏览页,视频以视频卡片形式呈现,一次出现4个视频,通过顶部tag栏可以切换关注、热门、附近3个分类

·②视频拍摄入口位于底部导航栏中间,图标突出显示

·③搜索功能可以搜索用户、话题、音乐

·④个人中心包括了个人详情页管理和设置、排行榜、消息、搜索等多个功能

·⑤消息模块包含了粉丝、评论和@、赞、分享提醒

产品信息结构图


小结

①核心功能入口明显,导航效率高。

·拍摄视频入口位于底部舵式导航栏中间,用更大、色彩更鲜艳的图标作突出显示。

·首页定位在热门短视频列表,双feed流静态图展示,点击视频卡片即开始观看,通过上下滑动的简单交互切换视频。

·用户可以通过首页底部导航栏、个人页、搜索页加入话题、视频播放页音乐加入创作多个入口进入视频拍摄页面,较大限度引导用户进行操作。

②“个人中心”作为一个二级模块,被放置左上方,为核心的工具化功能做辅助,但是功能略显冗杂。

·搜索和消息功能已有一级入口,没有必要在此处再次设置一个二级入口

·优先级考虑不合理,低频功能(我的话题、排行榜、帮助中心、关注我们)和高频功能(查看个人页)位于同一层级入口。



3.2 产品核心功能体验

针对视频拍摄难度大,视频效果不佳、上镜不好看的用户痛点。Likee提供了丰富的视频特效、贴纸、魔法和美颜功能协助用户的产出。经过对拍摄功能的体验,虽然拍摄功能路径较长,但指引清晰,初次使用也可以流畅完成。在Likee中,用户既可以使用模板快速创作简单的视频,也可以利用里面丰富的工具创作出精美的作品。

拍摄功能使用流程图




3.3 功能亮点分析

3.3.1 Photo video

新增的photo vedio功能,用户通过上传图片、选择音乐、选择样式、添加语录,简单几步就可制作精美的动态相册视频,进一步降低了视频的创作门槛。

3.3.2用户等级及特权

Likee围绕着产品核心功能即拍摄功能搭建其用户等级体系,通过等级的提升可以得到相应的特权,包括贴纸、魔法,并且在20级开放直播权限。这些特权都切合用户体验场景,激励用户创作。

 


四、竞品对比

本文选择了海外版抖音tik tok作为竞品,从拍摄功能、观看视频功能、搜索功能三个产品主要功能进行了对比。

4.1视频拍摄功能


相同点

·两者都用音乐来引导创作。先选音乐再根据音乐录视频,而不只是充当背景音乐。每当视频的动感与音频的调子相重合时,会大大刺激观众的感官,带来不一样的体验。同时,也产生了更多玩法,比如:对口型、拍同款等。

不同点

· 相比于抖音,Likee着力于更加多样化的视觉冲击力强的视频特效,特效分类更多样,这与他以技术为突破点的产品定位相契合。



4.2视频观看功能

相同点:视频播放页面要素和布局基本相同。

不同点

· 推荐机制

抖音:抖音拥有强大的算法推荐机制。首先,根据视频生产者账号的权重给予一定的初始推荐流量,初始推荐优先分发给附近的人与粉丝,然后配合用户标签与内容标签进行智能分发。平台会根据初始流量的反馈来判断我们的内容是否受欢迎,如果受欢迎,平台会将我们的作品分发给更多流量,反之就不会再给我们分发流量。因此,用户打开App时,就能直接看到大量的优质资源,这些都是经过大量用户检验,而放到推荐模块的内容池的视频。

Likee:没有个性化推荐。经过两天的深度体验,发现对视频的点赞并不会影响到首页热门视频的信息流内容,热门视频的点赞数基本持平。

但是,抖音的算法推荐机制并不是完美的,流量集中于头部用户,大量的普通用户和内容没有流量很难启动,普通用户需要得到流量曝光,这也是帮助普通用户内容启动,否则长尾端内容无法被发现,这是个性化推荐的弊端。

· 交互逻辑

抖音:打开即看、全屏播放的沉浸式体验。抖音的算法和集中分发头部内容的机制决定了它的视频更加优质,因此不需要用户做太多的选择,只需决定“看”或“不看”,减少了用户操作负担和选择负担。

Likee:首页双feed流静态图展示,选择视频点击,才进入视频观看页面。这意味着,Likee用户有更主动的选择权,但操作负担也相对更大。



4.3搜索功能

(页面截图,放上来好大一张,也调整不了,不放了不放了)

①抖音搜索页分析

对比两款APP的搜索页面,不难发现如今抖音已经从工具性产品发展为媒体平台,其承担的功能也越来越像微博。具体表现在:

· 紧跟时事,社会热点内容得到最高的曝光优先度,;

·对于抖音而言,其面向的用户群体更加多样,也更细分。

在搜索页中,人气榜单分为:明星榜、音乐榜、品牌榜、好物榜。明星榜满足了明星粉丝为爱豆打call的需求,音乐榜满足音乐爱好者追随音乐潮流的需求,品牌榜满足品牌方的宣传需求,好物榜满足商家的营销需求。

②Likee搜索页分析

而对于Likee来说,搜索页主要承接的是工具型功能,为用户创作视频提供特效话题和音乐。排行榜按地区分类,根据昨日短视频点赞数和直播人气综合对用户进行排名,新星榜展示的则是当地活跃的视频生产者。比起抖音用榜单将用户引向优质内容,Likee更偏向于通过榜单来激励用户进行优秀创作。



小结:

通过竞品分析,Likee其整体风格非常简洁清晰甚至可以说简单粗暴,进入APP主要可以做两件事:看视频,发视频。对于看视频,直接打开APP,选择关注,热门或者同城某一栏即可刷新观看,即点即看操作路径极短;而发视频的操作成本、学习成本都很低(除隐藏功能外),特效、魔法工具富有想象力和视觉冲击力,能够激发用户进行创作。

但是在视频观看体验上,存在没有进行个性化推荐,内容同质化严重不够丰富的问题。对于视频拍摄模块,可以参考抖音增加转场、分屏功能。



五、产品优化建议

基于对目标群体的认知和本人对产品的理解,总结出以下几点优化建议:

①完善推送机制,加入一定比例的个性化分发内容

个性化内容对于内容产品有着重要作用。建议在首页热门内容前面一部分,增加个性化内容的比重,才能在打开应用的下一刻就捉住用户眼球,引起用户的观看兴趣。然后再通过竖屏播放的沉浸式体验和上滑下滑的简单交互,让用户自然而然地接收其他丰富内容,达到增加用户在线时长的目的。

②突出强调封面编辑功能

在使用过程中,我发现因为Likee进入首页后,用户需要进行选择的步骤,但是目前首页视频的封面大部分只是一张静态图片、没有标题和简介,少部分视频有标签。这在无形中增加了用户的认知负荷,没有办法一眼就提取视频内容的关键信息,来判断是不是自己感兴趣的内容,在这个过程中很容易流失用户。因此建议将封面编辑功能前置,引导用户使用。

③优化个人中心结构

个人页作为用户展示自我的重要页面,存在入口过深的问题,建议提高个人页入口优先度。



六、总结

鼓励用户创作以及鼓励用户分享原创作品仍是Likee目前的关键点。从工具型产品到平台型产品的转变,建立在一个高效的UGC内容的生态体系的基础上,Likee和最初的抖音一样,想方设法地激励用户生产内容,通过开发各种玩法、高频地更新贴纸特效和话题挑战来降低用户UGC的智力成本(用户可以非常方便的通过参与同一个标签的挑战或者找到同一个配乐的视频进行模仿创作)。事实上,Likee的努力已经取得了很好的成果。

但我认为,要增加用户的在线时长并找到变现之路,Likee不能停留于工具型应用的定位,无论是选择通过优化视频观看体验,还是选择在建立社交关系链下功夫,如何留住用户是一个必须思考的问题。

p.s.此分析仍存在许多不足之处:

1.由于翻译问题无法获得准确的用户评价,缺少后台监测数据,所以没有在对用户反馈进行统计和数据分析的基础上提出优化建议,而只能从自身对产品的理解出发来思考,有一定局限性且缺乏细节;

2.由于不好把握功能开发和优化的技术实现难度,没能综合开发难度和预期效果,或是综合用户量和发生频率对优化建议进行优先级评估。

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