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網(wǎng)易云狀態(tài)欄切歌不見了紅米 網(wǎng)易云狀態(tài)欄切歌不見了( 五 )

云知道


從目前的用戶情況看來，用戶認(rèn)為這個(gè)推薦用戶的算法并不夠合理（因?yàn)椤耙魳访苡选彪m然顯示在日推頁(yè)面，但顯示的“音樂口味相似度”是根據(jù)兩個(gè)用戶的共同收藏歌曲來判斷的 ， 跟當(dāng)日的推薦似乎并沒有什么關(guān)系，卻鼓勵(lì)用戶去討論日推歌曲），更沒有聊天的想法 。
我認(rèn)為，對(duì)于推薦用戶和被推薦用戶來說 ， 彼此都只是一個(gè)空洞的抽象符號(hào)，彼此并沒有足夠的聊天的基礎(chǔ) 。除非用戶之間已經(jīng)建立起對(duì)彼此的個(gè)人印象，或者兩者是基于某些內(nèi)容可以進(jìn)行聊天討論（用戶對(duì)感興趣的內(nèi)容更有開口的欲望） ， 否則用戶開口聊難 。
所以我們要搞清楚在用戶“聽完日推”這個(gè)場(chǎng)景下，想要怎樣的社交，怎樣才能讓用戶愿意去社交 。

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圖 30音樂密友
3）對(duì)“音樂密友”的改進(jìn)：一起分享日推感想
如果要讓用戶通過日推社交，先要了解用戶是否有“在日推聽到了喜歡的歌曲”這樣的場(chǎng)景下，“想有進(jìn)一步的社交活動(dòng)”的需求，這是存在的 。
不過用戶在“聽到一首喜歡的歌”場(chǎng)景下的社交需求是對(duì)這首歌的認(rèn)同感、想法，通常做法是點(diǎn)開評(píng)論區(qū)，看看評(píng)論區(qū)的精彩評(píng)論，為認(rèn)同的評(píng)論點(diǎn)贊回復(fù)甚至有感而發(fā)留下評(píng)論，所以應(yīng)該更考慮日推的特點(diǎn) 。
日推是每日早上六點(diǎn)更新，而且是限量首，用戶打開日推的心情其實(shí)更像是“拆禮物” ， 而這個(gè)禮物在用戶還沒聽完日推之前都不算“拆完了”，所以我更考慮用戶在聽完日推歌曲之后的場(chǎng)景而不是在聽日推過程中的場(chǎng)景 ， 也就是禮物拆完之后的可能有的舉動(dòng) 。
用戶在聽完日推后必然有一些感受，可能是很驚喜，也可能失望，等等，用戶有分享日推感想的需求 。
我認(rèn)為可以建立一個(gè)日推的感想討論區(qū)，用戶A可以曬出自己的日推列表和從中喜愛的歌曲，對(duì)今日的日推發(fā)表想法，然后對(duì)同樣喜愛這些日推歌曲的用戶BCD推薦用戶A發(fā)表的內(nèi)容 。
這一功能既可以讓用戶有抒發(fā)感想的地方，又挖掘了一個(gè)社交場(chǎng)景 。這個(gè)功能還可以在用戶A收聽完日推后被動(dòng)喚起（即主動(dòng)彈出），展示對(duì)同樣喜愛這些日推歌曲的用戶BCD創(chuàng)作的內(nèi)容，鼓勵(lì)被推薦用戶A參與討論和分享 。
（2）私人FM
該功能根據(jù)用戶最近以及長(zhǎng)久以來的音樂喜好推薦歌曲 ， 沒有日推那樣有限量歌曲數(shù)目，用戶可通過“喜歡、不喜歡、下一首”等操作從一定程度上調(diào)控推薦算法 。
1）增強(qiáng)用戶的控制：通過操作調(diào)整推薦歌曲
私人FM的好口碑同樣是得益于精準(zhǔn)的推薦算法 。與日推每日只有固定數(shù)量、基于最近的聽歌風(fēng)格的推薦不同，私人FM可以無限推薦歌曲 ， 推薦的口味不僅基于最近聽歌風(fēng)格，還會(huì)根據(jù)你長(zhǎng)久以來的聽歌風(fēng)格進(jìn)行推薦 。
由于無限量的特點(diǎn)，用戶使用私人FM的心情更為輕松，沒有日推那樣要“謹(jǐn)慎選擇”的負(fù)擔(dān) 。
用戶在使用私人FM時(shí)的場(chǎng)景通常是在后臺(tái)收聽，同時(shí)還做著一些其他的事 ， 根據(jù)做的事不同，用戶當(dāng)下想聽的歌曲風(fēng)格也不同，基于長(zhǎng)久以來的口味的推薦不能很好地滿足 ， 所以用戶有能夠調(diào)整當(dāng)下推薦歌曲的需求 。
所以私人FM比起日推用戶有更多的掌控，用戶能夠通過這些操作告訴云音樂自己的聽歌口味，私人FM也會(huì)根據(jù)用戶的這些操作對(duì)接下去的推薦進(jìn)行調(diào)整，這些操作不僅一定程度上滿足了用戶場(chǎng)景化聽歌的需求 ， 也滿足了用戶的掌控欲 。
有這么一則著名的段子“每次點(diǎn)紅心就像是好聲音里面導(dǎo)師轉(zhuǎn)過身”，這很好地體現(xiàn)了用戶對(duì)掌控推薦歌曲的需求 。

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