被动中的主动——谈谈产品中的推荐功能

被动中的主动——谈谈产品中的推荐功能

在路上听音乐时,我总是习惯在「随机播放」模式下不停的切歌直到切到自己想听的那首歌。不知类似的场景大家有没有"经历"过,是我个人的习惯还是大家也有这样的感觉,所以想写出来顺便通过这个习惯引申出关于推荐的一些感想。

行为:选择「随机播放」总想切歌到「想听的歌」

随机播放

从我的使用习惯来看,「随机播放」多发生在上下班路上或刚忙好稍微放松下的时候,选择「随机播放」意味着想「听歌」这事大过于「听什么歌」,属于行为驱动大过于目标驱动,类似于饿了想吃饭但还没有想好什么饭店,想看场电影但没有决定看什么电影。只是把「听歌」当做一个调剂而不是好好的欣赏音乐。

在这个前提下,如果让用户先去把歌曲选好,建好列表再去开始播放什么的,相必就不那么让人愉悦了吧,只是想随便听听。

想听的歌

在「随机播放」中遇到一首不喜欢的歌怎么办,点击"下一首"的按钮就可以了,如果再不喜欢怎么办,继续下一首。那为什么不去直接选择喜欢听的歌,而是通过这种方式去切换?做了一个图,可以看到:

被动中的主动——谈谈产品中的推荐功能

在选择自己想要听的歌的时候,用户的心理模型大概如图,在这么多歌曲里面去主动寻找想听的歌(蓝点),如果目标(蓝点)很大,那么很容易就会发现,但是并没有特别强的目标(蓝点),要想挑选出自己想听的歌,就不那么容易了,很容易选择困难。

而「随机播放」状态下,歌曲的序列是线性的,播放器会主动推送歌曲给你,无需思考下一首是什么,只管当前的歌曲你想不想听,不想听就「切」,再给你换,在被动的「随机播放」中仍掌握着主动权。

在被动中的主动——个性化推荐的产品

我把刚才描述的行为称为「被动中的主动」,被动是在于信息展现内容和顺序非自己编排,而主动则是可以通过一些操作改变被动呈现信息的内容。这种个性化推荐的形式在大家平时使用时已经已经可以发现,这些一定都会也一定会是未来的趋势。

音乐产品的推荐

前面提到的「随机播放」也已经有很好的音乐类产品了,如国外 的Pandora 和国内的豆瓣/虾米电台,用户不考虑有什么歌曲曲库问题,产品会先通过热门或者标签确认你的初步口味,然后通过你主动的对歌曲进行更细的操作,不断的挖掘出适合你的歌曲推荐算法,增加黏性。

被动中的主动——谈谈产品中的推荐功能

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电商中的推荐

Amazon.com 的首页非常有名气就是个性推荐商品的功能,在最近国内电商的改版中也发现了推荐所占的位置已经越来越重,这些都是「被动」,而「主动」则是用户在之前浏览过的商品,关注过的东西,商家通过数据的再挖掘从而进行有效的推荐,对转化非常有帮助。

被动中的主动——谈谈产品中的推荐功能

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最近火的蘑菇街&美丽说&果库属于导购,主动方面还未看的出,但比起淘宝的庞大来说,已经算是属于精准推荐了。

内容类的推荐

豆瓣在这一块无意是国内做的比较好的,读书频道中的豆瓣猜分别有「猜你感兴趣的新书」,「猜你的阅读兴趣」,「猜你感兴趣的豆列」,书/电影的单页中有「喜欢XXXX的也喜欢」「以下豆列推荐」,这些推荐可以盘活整个豆瓣的内容体系,互相交织在一起变成一张网,而产生推荐的信息也是由用户主动的访问而产生的。

被动中的主动——谈谈产品中的推荐功能

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被动中的主动——谈谈产品中的推荐功能

新浪微博的「注册后的推荐」,「右栏推荐」,「微关系」分别根据微博热门,标签&关系,关注分析进行推荐的,也是为了盘活他的整个会员之间的关系而存在的。

被动中的主动——谈谈产品中的推荐功能

还有类似豌豆猜,App Store 的 Genius 也是一样,就不逐个举例了。

被动&主动&推荐

推荐可以降低使用门槛,可以帮助商品快速转化,更能够拉动内容之间的关联,用户会需要这样的功能,但在推荐的背后并不应只是把内容展现给用户,让用户被动的接受,如果全是无用的东西,结果会更糟糕。多给予一些用户能够主动掌控的东西,让用户不知道情况下的参与到推荐中,让推荐更有效更靠谱。

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