喜马拉雅产品分析 - 交互篇

002喜马拉雅产品分析 - 交互篇

上一篇,《蜻蜓FM产品分析-交互篇》主要分析的是用户的操作习惯。这篇主要分析一下信息的组织方式。因为作为一个拥有丰富内容的平台,怎样把更多的优质内容展现给用户,怎样引导用户去探索自己感兴趣的内容,怎样推荐给用户他们可能感兴趣的内容是交互的关键。

作为内容型平台,在信息结构的设计上要实现以下的目的:

①对于有明确目标的用户来说,精确快速找到想要的节目

②对于有兴趣爱好但是目标不明确的用户,通过分类导航给予引导,从而帮助用户找到感兴趣的内容

③对于只想随便看看的用户,要提供给用户丰富的内容以供选择

下面来看看喜马拉雅是怎样组织信息的:


 图一

 第一部分

如图一所示,点击分类导航,展开后的交互。下面分析一下这种导航方式会对用户行为造成什么影响。

分类导航主要是针对目的性不是很明确,想随便看看的用户。当用户怀着随意的心情,点开了“更多”的选项,然后展示出了25个分类选项,其实这时用户已经有选择的压力,不过还好的是对于这些分类用户是有认知的,可以选出自己当下感兴趣的分类。假设用户选择“旅行”,问题来了。下面是“旅行”版块的结构图。


 图二  

“旅行”版块下面有4项分类,分别为“在路上” “花样旅行” “城市印象” “全部”

问题是“花样旅行”和“城市印象”还有“在路上”的区别是什么?就是用户对这个分类的概念是模糊的。在实际生活中也很少这样去认知问题。半信半疑选择了“花样旅行”,所展示的内容也没有帮助用户理解什么是“花样旅行”。给用户的信息很少,除了专辑的名字,再没有其他的信息。然而从专辑的名字中也很难判断出内容是什么以及内容的好坏。比如“印象之旅”,“旅行现场秀”,“一路东去”知道是去哪旅行吗?是讲旅行的感悟?还是讲哪比较好玩?不能帮助用户做决策。

当有大量的用户无法认知的信息时,就会给用户带来选择的阻碍,而用户只是随意浏览,并不是做任务,感觉有阻碍,可能就会返回。这样的信息展示,从用户角度来说,浏览了很多信息,但感觉好像什么也没看到,会感觉平台内容的匮乏。从内容提供方来说,曝光率和点击率都会减少。

总结:用户想听到“印象之旅”具体的内容要经历“更多 — 旅行— 花样旅行— 背包十年— 印象之旅”5次点击,路径太长,内容隐藏太深。然而最重要的是,由于很多内容认知比较困难,这样会带来的极高的选择成本。分类是为了帮助用户找到自己感兴趣的内容,而不是增加认知成本。不是为了分类而分类。这样会阻碍用户探索内容。


第二部分:

问题:假如“分类”都是用户了解的,用户就会去点击么?

 图三

图三是给用户推荐节目的部分,主要针对想随便看看的用户。那推荐的“晚上十二点”,“非常不着调”,用户会不会去点?

什么样的内容是用户有欲望点击的呢?什么样的信息能够促使用户去看看呢?

①用户感兴趣的内容,例如:冷笑话,汽车保养,英语口语精髓

这样具体而又直接的信息,如果用户有此方面的需求,会直击用户的痛点。如果在加上“十万人点赞”,这类的帮助用户决策的信息,用户点击的可能性就很大了。

②用户本身就了解的内容,例如:百家讲坛,罗辑思维,这类节目本身就有一定的知名度。这类节目就算不用推荐,用户都可能会自己去搜索。

③用户关注的人收听的内容:例如,某个用户是王力宏的粉丝,那粉丝就很可能户选择偶像所听的内容。因为喜马本身就与微博合作。所以这也是有可行性的。

④朋友听的内容。会好奇朋友听什么,也可能会产生互动。

(暂时只想到这几个.......)

假设给“非常不着调”,下面加上标签,“5位好友在听”或是“周杰伦也听过"那用户点击的概率会不会变大?

如果没有这些信息,加上标签一些标签也会更好一些。


第三部分:

图四  

 图三与图四都是针对用户有随便看看的需求,从而进行的节目推荐。由于第一部分分析出,分类导航的设计并不利于用户探索, 所以这个部分的节目推荐就很重要。

一,推荐节目的种类太少

25项分类,推荐的节目只展示了包括“最新资讯”“历史人文”“综艺节目”“音乐”“情感生活”“电台”等六类。推荐的节目总类太少,而每个节目又不是以专辑的形式推荐,推荐的节目个数也相对较少。

由于只推荐了6类节目,其他都需要由分类导航的入口进入,由于分类导航层级太深,若是用户喜欢“戏剧”中的“黄梅戏”,无论是初次浏览,还是二次回访或是成为老用户,操作起来都是很痛苦的。

二,以单个节目为单元进行传播,推荐要结合节目属性

喜马交互最大的特点就是,每个专辑下的每个子节目都是一个独立的单元。这样做的好处是:①用户可以对该节目进行评价,点赞,转发,分享等一系列操作②更利于传播和互动③内容提供者也更容易知道每一个节目用户的反馈,以便改进。

但是这样做也有一个的问题:历史这样一些本身有连续属性的节目,从中摘取片段推荐给用户,虽然该片段可能是最精彩的,但用户对背景,人物的了解都不多,这样的推荐太过于理想化。

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