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利用AARRR用户行为模型分析网易云音乐用户是如何听歌的

利用AARRR用户行为模型分析网易云音乐用户是如何听歌的

作者: super小明 | 来源:发表于2016-09-25 09:16 被阅读1831次

    一、网易云音乐概览

    1.在线音乐行业概述

    在当前增长迅猛的移动互联网背景下,人们对于在线音乐服务的需求也随之增多,并且已经形成了相当大的用户群,这批大多由90后,00后构成的用户群体决定了在线音乐未来的发展趋势—移动化和社交化,传统PC端的竞争已延伸到现如今移动端更激烈的竞争,主要的竞品有虾米音乐、百度音乐、QQ音乐、酷我音乐、酷狗音乐、多米音乐、天天动听、豆瓣FM、各产品都有各自的侧重点和发展方向,用户早已不满足于传统的能听、能下载、能看榜单这三大功能,更多的是追求更好的交互体验,更好的音质,更多的分享口,更精准的推荐,更完美的多屏无缝体验等等,但仅仅着力于一个点或两个点来发展已经不能满足于现在的市场,用户需要更多的是将这些点都汇集起来的一站式体验。

    这种全新独特的音乐体验和空前便捷的音乐服务使得无线音乐市场潜力巨大。

    图片来自速途研究院

    2.云音乐产品概述

    网易云音乐是网易公司于2013年4月23日正式发布的一款产品,是一款专注于发现与分享的音乐产品,依托专业音乐人、DJ、好友推荐及社交功能,为用户打造全新的音乐生活。在2014年1月至9月份,网易云音乐以36.5%的用户月增长率居所有音乐类APP的第一位,超过QQ音乐等同行产品。

    网易云音乐是从移动端直接发力,并随后逐渐推出了iPhone、Android、Web、PC、iPad、WP、Mac七大平台客户端,使得自身在终端的用户体验上有更多的新尝试和开拓。

    来自百度指数查询结果

    如图所示,网易云音乐从发布之初到现在受到关注度一直在增加,2014年增速最为迅猛。

    二、用户需求分析

    据艾瑞咨询的《2015中国在线音乐行业研究报告》显示,在线音乐软件用户以男性为主,30岁以下的年轻用户占比近7成,且未婚居多,本科及以上学历的群体超过一半。

    而据易观智库数据显示,网易云音乐的用户在性别、年龄、地域分布、职业以及学历上的分布如下列图表所示:

    以上图表数据来源于易观智库《中国移动音乐用户专题研究报告2015》

    由上述图表可见,网易云音乐的用户群体男女比例上较为平衡,男性用户略多;年龄分布上30岁以下用户占比77%,其中24岁及以下的用户占比为46.2%,用户群体年轻化;地域分布上一二三线城市占比超六成,同时乡镇农村地区因为可选娱乐项目少、在线音乐更易获取,所以也有不少的用户市场;职业分布上,学生、白领/职员、自由职业者占比超过七成,是三大主要用户群体;学历分布上,本科及以上群体占比超过三分之一,同时初高中学历群体比重也近五成,说明网易云音乐用户在高学历和中低学历层次上都有分布,不同学历层次的用户都能在网易云音乐上满足自己的需求。

    结合艾瑞咨询和易观智库的数据,可以基本勾勒出网易云音乐的用户群体是以年轻的城市学生、白领/职员和自由职业者为主,学历层次上高学历和中低学历都有较多分布。那么这一用户群体的特征则是更具个性、更注重生活品质,也更关注社交和分享,他们追求音乐软件不仅能够快速探索、发现更多好音乐,还要能提供平台分享听音乐的心情和感受,找寻有共同语言或喜好的音乐爱好者来交流分享。网易云音乐恰恰是抓住了这一用户需求,主打个性化推荐、歌单发现和社交分享的功能,从而赢得用户喜爱。

    三、AARRR用户行为模型

    AARRR是Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer,这个五个单词的缩写,分别对应这一款移动应用生命周期中的5个重要环节。

    1、获取用户(Acquisition)

    如何获取用户?线上通过网站通过搜索引擎优化,app通过市场首发、ASO等方式获取。还有运营活动的H5页面,自媒体等方式。线下通过地推和传单进行获取用户。

    产品配合上,无论Web端首页还是app或者微信公众号可以通过首页进入banner和引导进行新用户导流。但是这个模块一定不是长久,根据运营阶段和计划肯定会进行调整。特别运营过一段时间后,产品处于发展期时候,其实这样的运营模块不会长久。而移动端需要一个icon解决入口问题。从首屏下方的第一模块就要解决用户购买心理障碍问题,还要解决放心性的问题。web端可以通过一些按钮和首页解决用户心理等层面的方式进行解决用户模式。所以,产品机制上,首页模块很重要。

    2、提高活跃度(Activation)

    来了用户后,通过运营价格优惠、编辑内容等方式进行提高活跃度。如果是重内容型产品,把内容做多,如果是电商类产品,商品做多,价格做到优惠,但需要控制在成本,至少有进一步生长空间。这样的用户是最有价值进行活跃。初次进入的用户,我们针对第一,第二类进行转换。而这阶段,我们重点针对第二类进行转化,因为这类用户好奇心高于通过媒介广告来的用户。

    3、提高留存率(Retention)

    提高活跃度的,有了忠实的用户,就开始慢慢沉淀下来了。

    比如很多产品都是进入社区来活跃用户。比如QQ就通过用户延展电商和游戏去盈利。实际上,有人的地方就有盈利。而运营上,可以采用内容,相互留言等社区用户共建UCG,摆脱初期的PCG模式。电商通过商品质量,O2O通过优质服务提高留存。这些都是业务层面的提高留存。

    而在产品模式上,通过会员机制的签到和奖励的机制去提高留存。包括app推送和短信激活方式都是激活用户,提高留存的产品方式。

    4、获取收入(Revenue)

    获取收入,电商通过卖商品,O2O通过服务,社交软件通过会员激励策略。

    获取收入层面上,总的来说,多数是产品成本和运营价格策略去打开市场。业务部门做好更好的服务。这个阶段没有具体产品和运营之风。需要在成本控制上下功夫。

    5、自传播(Refer)

    自传播阶段,运营通过口碑和活动推广分享等手段进行传播。达到获取用户的闭环模式。

    产品上,可以做的分享页,和新用户再次导流页面进行闭环。策略上,运用产品优势服务拉开竞争对手,产品上,这个内容和商品具有先发优势。继续运营这块模块进行自传播。而准备一些小页面内容和商品进行竞对的页面宣传。用非主营业务打击对手主营业务方向,达到从竞争对手分享用户来的自传播。这个产品策略更加像市场策略,实际上适合产品去使用。

    三、利用AARRR模型分析网易云音乐可监控的数据指标

    1、获取用户(Acquisition)

    获取用户,首先要明确“用户”的定义,在这里,我把“用户”定义为在云音乐上进行注册了的独立账号拥有者。

    定义好用户后,再来分析如何获取以及获取时需要检测的相关指标。这个可以分为外部和内部两部分。

    外部即为各大应用商店以及微博、微信等新媒体平台。

    就各大应用商店而言,可以从用户主动搜索和应用曝光两方面进行分析。

    1.用户主动搜索

    这里可检测指标有各大应用商店用户主动搜索的各渠道所占比例、日搜索次数、主动搜索用户中主动下载行为在其中的占比情况。

    2.应用曝光

    曝光前与曝光后的点击量对比、曝光前与曝光后的下载量对比,以前不同曝光位置的用户点击量、用户下载量对比。

    微博微信等新媒体平台应主要检查的数据即:粉丝数中是云音乐用户的比例。

    2、提高活跃度(Activation)

    就像上文提到的那样,来了用户后,通过运营价格优惠、编辑内容等方式进行提高活跃度。如果是重内容型产品,把内容做多,然后引导用户在海量的内容中自主探索,这一过程是用户从陌生到熟悉的过程,同时也是提高在产品中的活跃度的必要路径。

    而这些内容又需要一定的内容组织形式进行合理的组织。但是“内容组织形式”是无法量化更无法去检测的,这样就需要去寻找既能量化又与“内容组织形式“息息相关”的东西。纵使内容组织形式千奇百怪、多种多样,但再怎么复杂的内容组织形式都需要一个相应的入口,而与入口相关的各类指标却是可以量化并且可以用数据进行检测的。

    这里又可以把“内容组织形式”按产品层面和歌曲层面分为两个方面进行分析。

    产品层面:

    数据来源企鹅智酷

    由企鹅智酷最新调查数据显示,个人音乐页、搜索页、音乐推荐页、好友听歌页这几大入口综合点击率较高,因此这几大入口可以作为内部流量指标进行点击率检测。

    而就歌曲本身而言,又可以分为下载到手机的本地歌曲和在线联网歌曲,就手机下载歌曲来看,以下几大入口也可以纳入数据检测入口的考虑范围。

    数据来源企鹅智酷

    歌曲本身:

    数据来源企鹅智酷

    就调查结果而言,行业普遍情况是下载歌曲所占比例远远大于听联网歌比例,具体到云音乐,也可以将这两个指标进行相应的检测。

    3、提高留存率(Retention)

    很多产品都是进入社区来活跃用户,而运营上,可以采用内容,相互留言等社区用户共建UCG,摆脱初期的PCG模式。

    云音乐提供了音乐评论、动态分享、附近人和好友等功能来满足这一需求。乐评不同于书评和影评,后两者即使是普通用户也能写出比较长的评论,而音乐对于大多数用户来讲更抽象、更难以表述,所以云音乐的短评更好地契合了这一特征。

    动态分享和好友功能类似于微博,动态分享是一个社交分享的广场,除了关注好友的动态,建议多增加些公共话题和活动,引导用户参与讨论分享的积极性,营造社区氛围。此外,在社区构建上,云音乐还有很多可以发挥的空间,这方面可以借鉴豆瓣,尝试以话题和小组形式构建音乐社区。

    附近功能是基于LBS位置列出附近的人,方便用户开展同城社交,但其仅仅简单罗列了附近的用户名称、距离、头像,不利于用户之间相互了解,建议将用户列表改为展示附近用户的动态分享,这样可使用户之间快速了解彼此,促使其进行交流分享。同时也可引导用户基于地理位置组建音乐小组,便于开展线下交流活动,如歌迷会、唱K等。

    而在这里,音乐评论次数、动态分享次数、附近的人button点击次数等都是可以进行相关的指标检测的。

    4、获取收入(Revenue)

    总的来说网易云音乐的盈利=广告+会员付费+积分商城

    1、广告

    广告大致可以包括 开屏广告、首页banner、 粉丝付费直播和音乐大战、这几个层面。

    开屏广告是许多APP的典型盈利手段之一,网易云音乐开屏广告的时长约在2-4秒之间,而首页banner,可谓黄金广告位,网易云音乐在这里虽然放置广告,但是对广告有筛选,不会给人很强的广告感。这两种广告主要需要关注其点击量。

    网易云音乐音乐大战是网易云音乐于2015年8月11日晚举办的年度音乐盛典活动,是中国首个国民音乐顶级赛事。活动邀请中韩实力偶像明星,把歌手分成红白两队,进行擂台演唱比拼,通过在线直播实时互动选出最后赢家。

    除了付费直播玩法,网易云音乐在“音乐大战”直播中尝试粉丝付费投票模式,在粉丝“参与感”上做了新文章,吸纳了极高的人气,也为在线音乐行业探索出了一条新的商业化路径。“音乐大战”融入真人秀元素,从歌手分组、曲目选择到现场拉票,歌手之间、歌手与帮唱嘉宾之间、歌手与观众之间的互动无处不在。现场观众及线上网友实时参与,带入感很强。根据数据统计,“音乐大战”最高同时在线人数高达78万,投票数超1500万,弹幕发布数超100万,堪称规模之最。这里其用户参与人数、同时在线人数、投票人数、弹幕发布次数都是需要关注的数据指标。

    2、会员制度

    2.1 音乐包

    付费音乐包是目前绝大多数APP的重要收入来源,网易云音乐目前根据不同月下载量及包月时长共推出六种不同音乐包,列表如下:

    2.2在线听歌免流量

    在线流量畅听包也是音乐类APP吸引用户的一个重要功能,通过开通在线流量畅听包,用户在网易云音乐上在线听歌将不会消耗自身原有流量,目前网易云音乐已与联通和电信达成合作,价格分别为:

    联通:畅听流量包(9元/72小时试用)

    电信:云音乐畅听包(10元/6G)

    这两点里需要关注的数据就比较明确了,即各种服务所订阅人数,当然,还可以继续深入,比如不同服务所订阅人群的年龄、身份、各种用户行为是否具有趋同性等,都是可以进行指标检测和分析的。

    3、积分商城

    积分商城推出的目的主要基于积分体系完成一个云音乐内部的生态闭环,在提供新型用户激励的同时将积分变现,用户既可通过日常操作赚取积分也可直接购买积分。

    以目前积分体系来看,一个每天使用网易云音乐但不进行翻译等较高难度操作的普通用户,一天可获10积分,远不够购买商城内商品,因此用户要么选择上传翻译等丰富内容的操作,或是直接选择充值积分购买。

    将积分商城内出售的商品划分为四类:歌星专辑、音乐配件、云音乐周边、合作商家商品。

    3.1 歌星专辑

    主要以在线专辑和线下演唱会为主,目前在售的有Taylor Swift的《1989》,以及抽奖形式的三个歌手/音乐家的演唱会门票。

    3.2 音乐配件

    主要是森海塞尔、拜亚动力、铁三角等知名耳机名牌的各类耳机,以及音箱等在听歌过程中需要用到的音乐配件。考虑到网易云音乐的用户中有相当大一部分有一定经济实力且对音乐品质追求较高,这部分音乐配件的收入应当不小。

    另外网易云音乐还将上述商品与付费音乐包捆绑销售,对于特定商品采取买赠音乐包的促销手段,将外部商品与产品本身结合进行变现。

    这一环节要关注的基本指标有:

    ●UV/PV数----UV数更多的来自导流,本身用户的培育和留存也对该指标有影响。该数据通常需要由产品和运营同时承担。

    ● 支付转化率----用户在支付流程中的体验,直接影响到支付转化率。当然,内容本身也会对转化率造成影响,比如电商行业产品的质量、评论等。

    ● 用户停留时长----产品本身对用户的吸引力,根据行业不同有不同的数据标准。并不是用户停留时间越长越好。

    ● 跳出率/退出率----这两个数据的影响因素主要在于用户使用流程中内容对用户的引导和关注。

    当然,这些事远远不够的,在具体的运营操作过程中可以根据具体情况再进行更深度的监控。

    5、自传播(Refer)

    其实自传播往往是用户基于对产品各个方面都认可的情况下,才会主动的进行传播并且带来口碑。就数据指标而言,其实也不太容易量化,有的同学说可以通过评论情况、打分情况进行数据检测,但这些只是用户满意的表现形式,而不是用户对产品满意的真实原因所在。因此个人认为最后一个R其实是基于前面的AARR都做到足够好的情况下所带来的必然结果。

    参考资料:http://www.chinaz.com/manage/2015/1222/486788.shtml

    参考资料:http://www.jianshu.com/p/f9f2b4a4282d

    参考资料:http://www.niaogebiji.com/article-9319-1.html

    参考资料:https://zhuanlan.zhihu.com/p/20038717

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