格瓦拉

作者: 大学集思录 | 来源:发表于2016-10-31 23:36 被阅读23次

    四个希望知道的问题:

    0 在线选座的商业模式?
    答:用户获得低价票及高效服务 平台以巨额补贴养成用户习惯以获得用户数据及精准流量 院线获得额外流量(流量来自因补贴带来的新用户及因离用户更近的运营带来的更高消费频次 但在此模式中院线会被平台以巨额补贴培养起的用户购票习惯绑架 最终流量全部被在线选座抢走 一定会有几次冲突) 平台的盈利模式在于形成用户池 最后通过电影周边服务或发行业务甚至自有IP变现(娱乐业变现)

    1 在线选座需要争夺的核心资产是什么?

    答:目前来看 在线选座还没有残酷到在线视频买断版权的地步 也没有核心资产可供争夺 谁的价格更低 谁就能获得海量流量及行为数据

    2 影票是标品 价格战是行之有效的打法 格瓦拉如何在价格战中生存下来?

    答:格瓦拉的打法是深耕观影场景 以覆盖完整服务的所有细节取胜 但希望通过产品的小惊喜让用户为对比明显贵几块钱的票价买单很难走通 面对残酷的价格战 格瓦拉若没有足够的资本应战 很难把手上的流量从购票中变现 而如果无法让购票的行为在自己的平台里发生 后续的业务就无法被用户感知 最后的结果可能就变成了一个给big player导流的渠道 在线选座 已经是一片血海战场

    3 对于观影这一不是高频的行为 格瓦拉面对日活的问题如何解决?

    答:购票作为工具属性天然无法形成用户粘性 但电影天生带有话题性 格瓦拉针对哇啦的深耕 通过运营方式拉日活(签到/每日答题)也是自然之举  也不排除未来格瓦拉在价格战中认输 拓展电影库 通过对哇啦的运营(老电影) 为在线视频网站导流

    什么样的人?

    一个人 情侣 夫妻 三口之家/电影爱好者  

    他们有什么样的问题?

    1 有什么好看的电影

    2 我要去看这部电影吗?

    2 买看。。的电影票

    3 买电影票

    4 买完电影票至观影前(一个小小的想法 买多于一张电影票时 分享给好友 加上自己的一句话 看看有没有人已经做过 :))

    5 观影中 

    6 看完电影

    ----------------------------最近有什么好看的电影------------------------------------------

    问题:哪部电影可能是我感兴趣的?

    业务拆分:

    1 网上吵的很热的电影

    2 没听说过的电影

    用户希望得到的答案:

    那部电影可能比较好看?

    格瓦拉的解决方案:

    1 首页展示目前热映的电影 和即将上映的电影

    2 首页展示热映电影(猜测通过票房降序排序)的图片 名称及评分 用户通过电影对自己的宣传力度及评分值判断哪一部电影好看

    3 每个电影在列表页展示了:电影图片 属性(3D IMAX电影)名称 一句话卖点 剩余排片 豆瓣评分

    点评:

    对于哪部电影比较好看的问题 首页的设计足够了 (通过体验其他电影票APP学习有没有更好的方式)

    但对于列表页 信息不够恰当 真正有信息价值的依然只是标题和评分 大部分电影没有一句话卖点 只有主演名称 并没有很多主演强大到具备票房号召力

    提问:

    为什么格瓦拉不做在线影库 并与在线视频网站合作导流?

    试答:

    这么做有什么好处 什么坏处?

    ------------------------我要去看这部电影吗?--------------------------------------

    用户问题:请在30秒内 告诉我去看这部电影的理由。

    拆分问题:

    这部电影好看吗?(主演有我的爱豆吗?是我感兴趣的类型和剧情吗?导演牛逼吗?还有什么牛逼的点吗?)

    这部电影热门吗?(火不火?)

    这部电影看过的人怎么说 值得看吗?

    哪些是基础信息 需要持续完善 形成专业印象和品牌效应?但这些信息并不会让用户买单

    哪个是瞬间戳中用户G点 让用户决定掏腰包买票?

    以下是格瓦拉 豆瓣 大众点评 微信电影票 猫眼电影

    基础信息:

    名称 上映时间 海报 剧照 主演及导演信息 剧情简介(千篇一律的剧情简介有没有可能用ugc的方式)

    学习:对基础信息最专业的是猫眼电影 :除了上述内容 猫眼还提供了主角推荐语 经典台词 家长引导 资讯 话题等  

    戳中G点:

    可能是一张眼前一亮的剧照?

    一句打动自己的台词?

    票房第一的号召?(格瓦拉的今日票房和累计票房对用户做决策有价值吗 101万和1010万 如果不加以解读 两个数字对用户识别有区别吗?)

    逆天的评分?

    学习:

    1 通过影评决定看不看成本太高 谁会为了周末看哪部电影花半个小时先读几篇影评呢? 推荐的效果不在推荐的内容 更重要的也许是推荐的人 同一篇影评 陌生人 专业影评人 朋友 主演 谁会最打动你呢?

    2 每个在线选座APP都有评分 其目的无非让用户的决策成本降低 但多少分是好的?多少分是坏的?还需要对评分的进一步解读 微票儿的勋章不错 但做的最好的是豆瓣的横向对比(好于92%的动作片 这样的信息足够清晰简单无二义)

    3 那些经久不息的经典电影 时隔多年后人们想起时 首先唤起记忆的就是一句台词 或一个镜头 这些会不会是击中用户下定决心要去电影院看这场电影的原因呢?

    我认为 好的详情页 除了让用户在需要的时候了解关于影片的基础信息外 更应该快速让用户做出购票决策 一句话卖点(如开心麻花团队又一力作)评分以及对评分的解读 精彩镜头 台词 主演/朋友的推荐 票房的数据应该有足够强的展示机会 同时覆盖电影的所有数据 建立影库数据 形成专业口碑  如新闻 影评 相关影音等

    交互设计:通过豆瓣与格瓦拉的对比 很明显的感觉到交互设计的信息层级对页面设计的影响 格瓦拉的详情页首屏的信息很难让人找到哪个信息是重点 只能从上之下挨个读一遍 视觉负担不小(这可能也说明了格瓦拉对自己的核心资产不明确) 豆瓣的详情页情页首屏最直观的注意到评分 将影片上映时间等基本参数以间隔的方式区分弱化 值得学习

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