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ask:APP为什么要让新用户选择内容分类?

ask:APP为什么要让新用户选择内容分类?

作者: 纯银V | 来源:发表于2017-09-10 14:46 被阅读878次

    提问:从图文时代至今,有很多像「映兔视频」这种上来就让用户选择分类的。有些甚至不选就不让用户进入主界面。我觉得用户在看到具体内容之前对「分类」里有什么是没有预期的,在开机的时候就做选择是不是有点问题?

    cuisaihu:
    1. 用户清楚感知到自己的诉求,并能归纳到分类,这基本很难成立。

    2. 用户对产品的分类规则和里面的内容是无感知的,那么基于1的匹配有很大可能是错位的。

    3. 基于1、2,开机选分类这个操作的门槛,远比想象的高很多很多很多,同时基本不可能达到预期的效果,甚至会带来负面效果拔高预期。

    再多说一个角度,这有可能也是头条、快手能快速下沉到低端用户的产品层面的一个微妙点,直接影响到用户对产品价值的感知,以及后续的留存和活跃。


    cicada:
    你换个角度想这件事,如果开机不选择分类, 今日头条,快手,新用户开机看见的就是什么呢?是审美的中位数。

    首先,要确保存在这个审美的中位数,其次要确保它能覆盖大多数的用户,让大多数的用户首次进入能看到有吸引力的内容。如果这两点都能做到,当然不需要开机选择分类。

    但像映兔这个调性的视频聚合产品,这两点恐怕都不能做到。

    你想想我以前说的,做携程周末的时候,“用户只看前20个活动,看不到喜欢的关了应用就走,绝不分类筛选”这个悲惨的案例?

    越强调“品质感”,越难界定品质感。我在talk频道解释“消费升级”时讲过这一点,因此中位数的命中率也就越低。

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      网友评论

      • 蒋家千斤:看到内容之前因为没有预期,所以选分类可能有问题,这个逻辑比较长,需要慢慢梳理。
        什么是预期,什么是分类,开机是否合适。至于分类和后续的推荐等等则是另一种问题,先芳芳。

        首先假定分类大致等于兴趣(可粗可细),上面的问题是用户只有看到内容之后,才会了解自己对什么感兴趣。这一点不完全成立。 因为用户的偏好无论短期长期,虽然会受到内容形式和质量影响,但不会在看到app登陆之后一瞬间塌缩或者瞬间180度改变。所以让用户选兴趣对开机冷启动和长期影响都有一定的意义。

        至于app预期的问题,用户在下载app之前,应该一定程度对app的整体内容有一个预期,这个app主打美女,唱歌,咨询,还是个性化等等,marketing 团队传递出的某些信息打动他了才会下载。 因此在开机阶段,好的体验应该是能够延续并且强调这个预期。

        所以,选分类除了可以获得用户信息,还在传递一种信息,分类可以代表多类别,分类可以代表产品强调个性化而非中位数兴趣,分类的可以体现运营能力,小编选题的调性等等。在开机的时候,如果分类的运营质量高,同时传递出app的产品特性,是可以强化app的预期,甚至带来惊喜的。

        所以,开机选分类不但不一定是坏事,反而可以是加分项和hook。

        那么实际情况下用户是否选分类呢,从我的经验来看,答案是肯定。 我做的AI推荐音频的平台,经过不断迭代,用户从平均选3个兴趣,到现在平均选15个兴趣。证明了用户在开机阶段是有意愿和能力和app交流的,门槛没想象中高。

        仅讨论开机体验的话,选完分类的下一步非常重要。这部分用户付出了很多的努力,给app 输入信息,post onboarding之后的第一次看到app的内容一定要继续强调选了分类之后带来了哪些改变,给他输入的信息进行强烈的反馈。要直白强烈。

        结论是,开机选分类不是问题。
      • Chxs:优点可能是:
        - 快速告诉用户 我这里内容丰富 你总能找到你想看到的
        - 给用户一种我可以推荐给你感兴趣的内容,屏蔽掉你反感的内容
        - 优化算法
        - 目标用户的目的比较明确,帮助用户快速找到内容
      • 37b27d8a90eb:算是一种冷启动的方式吧,但也容易把用户挡在外面。
        PS:刚登陆完就被简书弹窗了。。。
      • fad567fb360c:个人浅见
        1、从用户感知出发,一般都会有几个主观上偏好的分类。所以选择的难度,比用户不做选择 平台要选择什么推送到用户面前的难度 要小
        2、如若没有推送,平台推什么给用户,千篇一律吗?
        3、初始的分类选择 本身也算是推荐算法的一部分,算法应该都是不断自动优化的,而不是选定了这几个分类,接下去就只会一直不断推荐这些分类下的内容。算法应该是有更多纬度的点来作为参考值,从而重新调整优化算法,不断调整推荐的内容

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