网易云到“网抑云”：分析用户运营的指标监控和召回机制
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2020-09-18 03:18
本文从单体的用户价值出发，以网易云音乐为案例，分析产品的用户需求和盈利点，评估用户价值以及确定需要监控的指标，提出了重点监控的指标模块。同时针对产品进行策略性的用户召回机制设计。
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网易云音乐产品分析
1.数字音乐市场分析
（数据来源：艾瑞咨询）
截止2017年，中国数字音乐产值达到580亿元，同比增速9.7%，中国数字音乐产业经历了免费时代、盗版横行时代，迎来了相对规范的版权时代。
结合2013-2023年中国数字音乐的用户规模人数变化，2019年用户规模增幅2.4%。整体数字音乐市场已经进入存量市场。对于音乐类软件来说，挖掘用户单体价值是需要产品增长的重要动力。
2.产品基本数据
（数据来源：艾瑞咨询、百度指数)
网易云音乐的人均日启动次数为3.7次，平均单次运行时长为4.2分钟
网易云音乐使用人群主要集中在北京、上海、深圳、广州等一二线城市
网易云音乐使用人群年龄集中在20-39之间，产品偏年轻化
男性用户占比69%，大于女性用户
3.产品用户画像
产品的主要的用户画像如下：
学生群体：活跃度高，时间充裕，喜欢互动和展示，喜欢新鲜事物；
年轻职场人：工作上有压力，时间碎片化，通过音乐来缓解压力，放松自我；
音乐从业者：包括艺人、词曲创作人、DJ、乐评人、独立音乐人等，他们充当音乐内容的生产者，为产品输出优质的音乐内容；
4.用户需求
结合KANO需求模型，可以大致将产品的用户需求分解如下：
基本型需求：查看歌曲信息、播放音乐和MV、分享/下载/收藏歌曲、账号管理
期望型需求：歌曲识别、收听电台、购买数字专辑、购买云音乐定制商品、观看音乐现场视频/直播，
魅力型需求：个性化智能推荐歌曲/歌单、互动（动态、音乐评论等）、购买演出门票；
结合已有的报告《听歌多元化时代到来——网易云音乐2016上半年用户行为大数据》，基于大数据可以发现用户行为的未来趋势和重点方向：
音乐社交化，创建/分享/收藏歌单、听歌评论成为用户听歌时的相关互动行为
个性化推荐，个性化推荐功能“每日推荐”和“私人FM”成为用户最常用的功能
5.产品主要盈利点
（数据来源：艾瑞咨询-2019年中国数字音乐产业研究报告）
结合上图的报告，对于B端和C端，网易云音乐均有对应的盈利点，广告、会员、电商都是产品可盈利的地方，随着用户付费意识在近年来的培养和觉醒，用户的价值将越来越通过付费会员体现出来。
TO B：广告主付费
TO C：付费会员、音乐包、数字专辑、云音乐商城、演出门票
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网易云音乐“用户价值”的评估和监测
通过分析网易云音乐的用户需求和盈利点分析，有助于我们进行“用户价值”的评估，接下来将针对产品“用户价值”进一步拆解。
1.用户价值的评估
通过用户使用频次和用户付费情况为维度，对用户价值进行四象限评估。不同象限所关注的指标不同，具体包括了用户的活跃、留存、APRU等指标
用户使用频次
由前面的分析可知，网易云音乐的人均日启动次数为3.7次，平均单次运行时长为4.2分钟，很明显，网易云音乐属于一款高频次使用的音乐APP
用户付费情况
网易云音乐除了面向所有用户的等级体系，还推出了黑胶VIP会员服务，可以享受大量会员专属的音乐曲库、无损音质、免费下载歌曲以及无广告的等服务。
同时还享受商城的一些折扣特权、优惠券，结合了电商会员、音乐会员的属性以及首月5元的利益点，对于用户有较强转化引导作用。
因此，对于网易云音乐来说，用户的价值可以体现在活跃、留存上，通过这种高频流量的集中进行广告的投放。
另一方面，云音乐的用户价值还将体现在用户的付费会员、云音乐商城的消费金额上，这是直接让产品变现的手段。
综上，网易云音乐在“用户价值”上属于第一象限，需要重点关注活跃、留存，以及用户的ARPU等数据。
2.用户价值的监测
通过用户价值的评估，我们推出了产品应该关注的指标方向，接下来将对于产品具体指标进行分析。
留存指标
对于网易云音乐来说，这一个典型的每日使用的音乐软件，并且用户在对产品产生依赖后会长期留在产品中。
因此，对于网易云音乐来说，需要重点关注次日留存以及长期留存的变化，具体指标有：
次日留存率
3日留存率
7日留存率
15日留存率
月度留存率
季度留存率，等
活跃指标
活跃指标可以分别从功能、内容、社交上具体的分析。
(1) 从功能上看，用户核心需求是通过网易云音乐欣赏歌曲。
重点关注的指标包括：
用户每天的登录时长
用户每天的登录次数
用户点击各个功能模块的次数和时长（“每日推荐”、“歌单”）
网易云音乐的具体的功能模块多，因此我们需要分析出重点关注的功能模块。通过用户需求的分析，可以发现用户行为将会聚焦在音乐社交和个性化推荐上。
“每日推荐”作为首页重点的个性化推荐入口，将重点进行监控；
“歌单”作为音乐社交的功能入口，用户可以在里面查看官方以及用户创建的优质歌单，进行试听/分享/收藏/评论等操作，针对此功能进行重点监控。
(2) 从社交上看，用户通过网易云音乐可以添加好友，通过“朋友”Tab发布动态和视频，点赞、留言、转发他人的动态，还可以分享/评论/收藏音乐和歌单等。
指标包括：
用户的添加好友数量
用户发布的动态数量
用户点赞/分享/评论的动态次数
用户分享/评论歌单的次数
用户分享/评论的音乐次数
用户被点赞的次数
针用户需求的分析，音乐社交需要监控的社交指标可以聚焦在用户的评论方面。
社交方面重点关注的指标：
用户分享/评论歌单的次数
用户分享/评论的音乐次数
(3) 从内容上看，用户每天通过网易云可以听取的种类繁多的音乐、MV、歌单，可以创建自己的歌单进行分享，还可以通过“视频”Tab观看各类视频、直播等。
关注指标：
用户收听的音乐、MV的次数
用户点击的音乐类型、标签（个性化推荐）
用户创建/收藏歌单的次数
用户点赞/收藏音乐的次数
用户创建的歌单数量
用户观看直播的次数/时长
用户在网易云音乐进行内容的消费，对于用户来说，情感的直接展现就是对于音乐的喜好，这一点最简单的展示方式是用户对于音乐的点赞、收藏，即
用户创建/收藏歌单的次数
用户点赞/收藏音乐的次数
3.付费指标
根据用户价值评估，网易云音乐的用户价值还体现在用户的付费会员、云音乐商城消费情况、数字专辑等。
用户付费会员情况
用户通过云音乐商城的消费情况
数字专辑购买情况等
结合前面关于产品盈利的分析，用户的付费会员是展示用户价值最主要的体现，因此重点关注用户付费会员情况。
最终整理出需要重点关注的指标表格，如下：
注意:本文提出的功能、社交、内容还可以用户对用户留存进行分析，便于发现产品中存在的某些可以协助用户体验产品核心价值的提升点。本文中只通过结合监控的指标与设计召回机制。
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网易云音乐用户的策略性召回
1.召回的思考逻辑
在用户价值的评估和具体监测的指标确定后，可以通过监测到的具体指标，进行用户召回机制的设计。
用户召回机制的思考逻辑主要是通过不同的召回思考方向，提取关键的指标因素，制定召回规则和文案模板，最后对文案推送进行排序。
不同的召回方向主要有：
用户是否存在初始加入时的核心动机？
产品内是否可以获取用户好友、社交链的信息？
产品内用户是否会有消费、领取福利动机存在？
产品能够获取用户有关的重要事件节点？
用户核心需求是否存在几个能对用户有强刺激的标签信息？
产品内是否出现爆款内容？
2.六种召回策略的分析和关键因素的提取
用户是否存在初始加入时的核心动机？
分析：用户使用网易云音乐的需求是听音乐，因此可以结合这种策略，针对用户所关注的歌手和歌曲类型推送信息进行召回。
关键因素提取：用户关注的歌手、用户听取最多的、用户点赞或者评论最多的歌手。
产品内是否可以获取用户好友、社交链的信息？
分析：网易云音乐有好友系统以及自己的好友社区“朋友”，用户在产品内的社交关系链随着时间增加，相应的情感成本也在增加。因此，在用户一段时间不访问产品时，可以通过好友的社交链的动态进行召回操作。
关键因素提取：好友动态、评论、点赞、关注。
产品内用户是否会有消费、领取福利动机存在？
分析：网易云音乐目前有会员体系以及网易云商城，通过在特定的时间节点（比如活动、用户的会员即将到期）进行福利的发送，可以刺激用户参与购买会员或者商城物品。
关键因素提取：用户的付费会员情况、云音乐商城商品的加购收藏情况
产品能够获取用户有关的重要事件节点
分析：用户在产品内完善相应的资料，可以针对生日、加入时间、年度歌单等节点进行用户的唤醒。
关键因素提取：用户注册时间、用户生日时间。
用户核心需求是否存在几个能对用户有强刺激的标签信息
分析：通过可以分析出喜好的歌手、歌曲类型，个性化推荐类似的歌手或者歌曲类型，可以刺激用户回到APP中来。
关键因素提取：用户收藏的音乐、歌单。
产品内是否出现爆款内容？
分析：产品内的“朋友”属于UGC类型的社区，有着对应的话题讨论，在出现热门话题时，通过PUSH、短信等方式召回用户。
关键因素提取：站内内容热度、点赞/收藏/评论/分享的音乐。
3.用户召回规则和文案
根据上中提取的一些关键因素，进行召回规则的设计和短信文案模板的设计。最终文案模板如下表：
4.文案推送的优先级
短信的推送的好处是可以用户唤醒用户回到产品中，但是短信推送频率过多也会造成不良的用户体验（PUSH同理）。因此，一方面在推送频率上需要进行限制，一方面在短信召回中需要进行先后顺序的排列。
推送频率和时间
为了保证用户的体验，可以将短信的推送频率可以控制在一周3-4次。避免一天内用户多次收到主动推送的消息。
短信优先级
将召回短信分为功能性、个性化、营销类几类，在表格中已经分类完毕。其中，优先级排序为：功能性>个性化>营销类
功能性的短信，包括了用户的社交圈信息以及用户的重要节点，唤醒几率较高。
营销类的信息对于用户来说容易造成骚扰，因此不推荐优先发送这类短信。
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