欢的老歌通过回忆重温引发共鸣,另一方面推荐新歌和没听过的歌,扩充了用户的听歌范围。 网易云歌曲每10次音乐播放,就有2.8次来此平台推荐,平台的推荐极大提升了用户听歌体验。私人推荐整体的逻辑是提升音乐的传播效率,帮助用户发现自己的音乐喜好,从而提升用户的使用粘性。推层面:网易云主要做了以下场景化的设计来实现上述内容: 「每日推荐」、「私人FM」:基于用户品味,侧重推荐新歌,帮助用户探索。 「心动模式」:基于红心歌曲推荐同类型、关联高的歌曲,实现歌曲回忆场景。 「私人雷达」:基于全部历史喜好和实时偏好,为每位用户每天生成一份完全个性化的歌单。 「云村星评馆」:优质评论内容与对应歌曲的故事卡片推荐。
为你定制精选歌曲多类
型歌曲推荐,进一步精细化用户数据与 喀麦隆电讯报数据 推荐内通匹配。 数据层面:通过歌曲、歌曲与用户、用户这三个维度的连接数据,完成关系数据的梳理。 产品数据关系梳理 相比竞品而言,功能层面网易云首创的「私人雷达」在新老歌曲的推荐上做到了比较好的平衡,同时「云村星评馆」很好的结合了平台的用户评论,不仅发现歌曲维度丰富,同时有音乐共鸣的代入感。同时在数据层面做了很好的梳理规划,为后期的个性化推荐提前做好了准备,被用户誉为“比我女朋友还懂我”的产品,也就不难理解。 2.4 有节奏增长和多元化建设 一个人的孤单是孤单,一群人的孤单则是情感上的狂欢。社区离不开用户,在用户的增长上网易云也曾一度做到了后来居上。
网易云的音乐社区建设
有两个维度。鸣、回忆的碎片,将部分用户遇到的情感共鸣 土耳其电话号码列表 和记忆碎片推荐给另一部分口味相似的用户,则可以提高引起同样共鸣的概率。所以找到相似人群很重要,除了标签数据分析匹配以外,网易云的用户群体渗透,也是分阶段开展的,按照从上到下的发展时间顺序,依次是: 音乐深度爱好者 互联网与城市白领用户 大学生用户群 高中生、初中生用户群 年长的用户音乐喜好与品味相对固定,能够更快被定位和吸引,因此先做的深度爱好的吸引。在深度用户和城市白领用户逐步稳定之后,社区内容初具形态,这时候再去吸引相对音乐喜好更为宽泛的大学生用户群。这一步完成之后,用户量已经来到了几千万,网易云进一步发展了高中生、初中生群体,这一部分群体音乐喜好尚在探索培养过程中,因此也是后续网易云的主流用户。