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比如，當(dāng)用戶選擇了某個場景后，系統(tǒng)搜索相應(yīng)場景下的歌單進(jìn)行播放，或者是從幾個相同場景的歌單中選歌曲隨機(jī)播放等。
我們需要做的是設(shè)立一個用戶在希望有場景化推薦時就能想到的入口，當(dāng)用戶進(jìn)入這個入口選擇了某個場景后（甚至可以由用戶自己輸入場景），系統(tǒng)從歌單庫中搜索歌單播放。

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

圖 31歌單覆蓋場景
3）場景化與語音AI結(jié)合能挖掘更多的場景和需求
之前的AI小冰的功能并不強(qiáng)，也沒有感受到AI帶來的特別體驗(yàn) 。在場景化推薦的思考中，我們可以發(fā)現(xiàn)其中有很多場景是用戶“不方便操控手機(jī)”的，這些場景也都有較高的出現(xiàn)頻率，如跑步、洗澡、做家務(wù)、整理東西等，用戶在這些場景下的需求便是能不通過雙手也能操作云音樂。
如果能在這些場景下讓用戶與AI對話、通過像Siri那樣語音操作云音樂，我們不僅能滿足用戶的一些簡單操作需求，還能更深入地挖掘場景，更好地滿足用戶在這些場景下的需求，也能讓用戶更真切地感受到AI的智能。
我認(rèn)為，不妨從一些簡單的語音操控指令開始，比如搜索某首歌播放、切歌、點(diǎn)喜愛等開始，看看用戶的反應(yīng)和回?。?之后進(jìn)一步迭代優(yōu)化AI功能。
倘若技術(shù)能做到的話， AI還能在和用戶的互動中更個性化地進(jìn)行推薦，比如讓小冰推薦歌曲時，用戶在和小冰的對話中可以提出自己的想法，如想聽xxx之類的歌、想聽某種語言的歌等。
由此可以想到用戶和AI的互動還存在許多場景，通過深挖這些場景還能發(fā)現(xiàn)更多場景和需求。
音樂與場景融合是未來一大發(fā)展方向，還有待挖掘更多場景、更深入地結(jié)合。
（4）專業(yè)化推薦
專業(yè)化推薦設(shè)置了電音、爵士、古典音樂三個專區(qū)，提供了更專業(yè)的內(nèi)容，是云音樂對細(xì)分領(lǐng)域的探索，為小眾用戶的聽歌需求提供了更好的滿足。
在電音和爵士模塊，與專業(yè)化程度高的DI.FM合作，提供單純的FM收聽模式，用戶只能選擇某個頻道收聽、切歌、收藏頻道，比起平常的聽歌頁面、私人FM等少了許多操作。

圖 32DI.FM
1）對專業(yè)化推薦的用戶分類：專家用戶與新手用戶
既然是細(xì)分領(lǐng)域，那么使用該功能的用戶有相當(dāng)一部分是專家用戶，還有一部分是對該細(xì)分領(lǐng)域感興趣的新手用戶（這里的“專家用戶”和“新手用戶”按照對該細(xì)分領(lǐng)域了解與否來劃分）。
專家用戶在聽到某些有觸動的歌曲的場景下是否會有留下自己的想法、和其他專家用戶交流討論的需求？
我認(rèn)為是存在的。但是考慮到FM模式下歌曲的收聽是實(shí)時的，那么就無法像傳統(tǒng)評論區(qū)的做法那樣在某首歌曲下留言。
不過頻道是一直存在的，同一頻道下是同樣細(xì)分領(lǐng)域的歌曲，則可以在頻道下留言，通過頻道的留言區(qū)交流，這不僅挖掘了一個社交場景，而且有利于聚集同一細(xì)分領(lǐng)域的專家用戶，形成更好的討論氛圍。
不過我建議在用戶留言時可以附上正在聽的歌曲（但是云音樂是否有這些歌曲的版權(quán)尚不明確）或者顯示歌曲名稱，因?yàn)橛脩舾嗍窃凇奥牭侥呈赘琛钡膱鼍跋庐a(chǎn)生了想法進(jìn)而發(fā)表留言，歌曲才是留言的載體，這也有利于看留言的人更好地理解留言用戶的想法和加入討論。
專家用戶聚集的留言討論區(qū)有一個特點(diǎn)，就是內(nèi)容會更加專業(yè)化，那么這對于對該細(xì)分領(lǐng)域感興趣的新手用戶則會形成吸引，是新手用戶的知識獲取區(qū) 。