第433章 孤立数据（2 / 3）
吕海颖谈及了musvid的正事。
自从musvid在苹果商店上线，整个团队的前期工作就是优化软件使用体验，观察自然数据变化，而在又推出安卓版的musvid之后，第一次从脸书买量的尝试就开始了。
吕海颖变得认真，然后就开口骂了脸书。
“师兄！我真是服了！”
“我们冷启动的数据一开始是挺不错的，第一周就能日均500，第二周基本接近900了，按照我们做软件矩阵的经验，前两周的用户里有很多是自发分享，那后续一定是能带来不错的裂变效果，结果……后面迟迟看不到这种情况。”
“我最早觉得可能是产品名字或者切入点有点小问题，但是，用户的体验反馈又挺不错，这就让我们很不解，怎么也找不到问题。”
“结果……有个程序员不经意的发现，不管我们分享到ins还是脸书的视频，logo标志全部都是被自动裁掉的！”
“那些观看了视频的人压根不知道这样的视频是用我们的软件制作的！”
俞兴看着有些激动的吕海颖，点评道：“脸书是很成熟的巨头了。”
“这种小细节真是让我没想到，我们现在调整了logo的位置，免得会被上传的是自动裁剪。”吕海颖谈完这个让自己印象极深的细节，又说道，“logo一动，效果就立竿见影，上一周的日均增长在1500左右，但我们这一周从脸书买量，效果就比较一般了。”
她皱眉说道：“脸书的广告投放系统肯定也是很成熟的，我觉得还挺类似于我们在‘最新热点’上的信息流，是能带来精准投放的，但是，这里面存在一个很严峻的问题。”
“我们软件的留存率很差，次日的留存率只有30%，流量导过来，实际上却很难接住。”
俞兴听到“30%”这个次日留存率，眉头也皱了起来，这个表现很差。
他问道：“你们是怎么考虑这个30%的？”
“我在团队里重点讨论了这个事，现在很难具体说是哪种原因最关键，也可能是综合性的。”吕海颖的语速放慢，“我们觉得脸书的用户是存在他们固有习惯的，那么一个庞大的用户群体，他们长年累月的使用这个软件都是习惯了以社交关系作为驱动的内容分发。”
刘琬英听到这里，觉得挺有意思，插嘴道：“小颖，你这么说，我倒是想起来我以前在香江的时候用脸书，很多时候都是看看好友动态，看看群组讨论，这大概就算是社交关系的驱动？”
吕海颖认真的说道：“是的，就是这样，这样一个群体在我们的musvid上面没有瞧见自己的社交关系，本身的主打又是音乐视频，第二天可能就懒得打开了。”
用户习惯是可以改变，但又很难改变的。
俞兴从办公桌后起身，伸手在白板上写出“脸书”和“mus”，又在前者的前面写了“社交关系”四个字。
他凝视一会后探讨道：“30%确实很不好，但软件上的社交关系是要依存于用户总量的，碳硅数据本身在研究算法，如果用户总量上去，这种表现也许会有回暖。”
算法推荐要在用户基础上才能推荐，连可以推荐的用户都没有，那自然推无可推，也就难以提供用户习惯的社交关系。
吕海颖走到师兄旁边，伸手在白板上画了一道拐弯的线条，说道：“我们也这么考虑了，觉得这应该会存在一个拐点，至于这个拐点是35%还是40%，乃至50%，现在很难判断，未来一段时间可能也没法判断。”
存不存在这样一个发展的拐点？
俞兴看了眼线条，点头道：“嗯，我相信有这样的拐点。”
吕海颖露出一丝笑容：“这得观察，除了社交关系的习惯，脸书的核心用户群体是中青年，年龄普遍25-44岁，这可能和我们设想的青少年定位也存在一定的差异。”
musvid主打的是音乐视频，是对口型的降低创作难度的方向。
基于这种定位，目前考虑的用户群体恰恰是25岁以下的青少年群体，按照团队具体的划分，其实就是16-24岁的年龄区间用户。
这种脸书用户群体的划分是有它自己的信息披露，本来没在吕海颖等人的考虑范围，是在买量测试的结果不佳之后才返回来思考的。
与之类似的因素还有两款软件的内容风格，脸书上的用户更习惯的是家庭照片、朋友照片、新闻分享等更加日常的内容，而mus这边的音乐视频更为夸张，如果加上滤镜，就显得更加割裂。
简单说，脸书是日常向，mus是娱乐化。 ↑返回顶部↑
自从musvid在苹果商店上线，整个团队的前期工作就是优化软件使用体验，观察自然数据变化，而在又推出安卓版的musvid之后，第一次从脸书买量的尝试就开始了。
吕海颖变得认真，然后就开口骂了脸书。
“师兄！我真是服了！”
“我们冷启动的数据一开始是挺不错的，第一周就能日均500，第二周基本接近900了，按照我们做软件矩阵的经验，前两周的用户里有很多是自发分享，那后续一定是能带来不错的裂变效果，结果……后面迟迟看不到这种情况。”
“我最早觉得可能是产品名字或者切入点有点小问题，但是，用户的体验反馈又挺不错，这就让我们很不解，怎么也找不到问题。”
“结果……有个程序员不经意的发现，不管我们分享到ins还是脸书的视频，logo标志全部都是被自动裁掉的！”
“那些观看了视频的人压根不知道这样的视频是用我们的软件制作的！”
俞兴看着有些激动的吕海颖，点评道：“脸书是很成熟的巨头了。”
“这种小细节真是让我没想到，我们现在调整了logo的位置，免得会被上传的是自动裁剪。”吕海颖谈完这个让自己印象极深的细节，又说道，“logo一动，效果就立竿见影，上一周的日均增长在1500左右，但我们这一周从脸书买量，效果就比较一般了。”
她皱眉说道：“脸书的广告投放系统肯定也是很成熟的，我觉得还挺类似于我们在‘最新热点’上的信息流，是能带来精准投放的，但是，这里面存在一个很严峻的问题。”
“我们软件的留存率很差，次日的留存率只有30%，流量导过来，实际上却很难接住。”
俞兴听到“30%”这个次日留存率，眉头也皱了起来，这个表现很差。
他问道：“你们是怎么考虑这个30%的？”
“我在团队里重点讨论了这个事，现在很难具体说是哪种原因最关键，也可能是综合性的。”吕海颖的语速放慢，“我们觉得脸书的用户是存在他们固有习惯的，那么一个庞大的用户群体，他们长年累月的使用这个软件都是习惯了以社交关系作为驱动的内容分发。”
刘琬英听到这里，觉得挺有意思，插嘴道：“小颖，你这么说，我倒是想起来我以前在香江的时候用脸书，很多时候都是看看好友动态，看看群组讨论，这大概就算是社交关系的驱动？”
吕海颖认真的说道：“是的，就是这样，这样一个群体在我们的musvid上面没有瞧见自己的社交关系，本身的主打又是音乐视频，第二天可能就懒得打开了。”
用户习惯是可以改变，但又很难改变的。
俞兴从办公桌后起身，伸手在白板上写出“脸书”和“mus”，又在前者的前面写了“社交关系”四个字。
他凝视一会后探讨道：“30%确实很不好，但软件上的社交关系是要依存于用户总量的，碳硅数据本身在研究算法，如果用户总量上去，这种表现也许会有回暖。”
算法推荐要在用户基础上才能推荐，连可以推荐的用户都没有，那自然推无可推，也就难以提供用户习惯的社交关系。
吕海颖走到师兄旁边，伸手在白板上画了一道拐弯的线条，说道：“我们也这么考虑了，觉得这应该会存在一个拐点，至于这个拐点是35%还是40%，乃至50%，现在很难判断，未来一段时间可能也没法判断。”
存不存在这样一个发展的拐点？
俞兴看了眼线条，点头道：“嗯，我相信有这样的拐点。”
吕海颖露出一丝笑容：“这得观察，除了社交关系的习惯，脸书的核心用户群体是中青年，年龄普遍25-44岁，这可能和我们设想的青少年定位也存在一定的差异。”
musvid主打的是音乐视频，是对口型的降低创作难度的方向。
基于这种定位，目前考虑的用户群体恰恰是25岁以下的青少年群体，按照团队具体的划分，其实就是16-24岁的年龄区间用户。
这种脸书用户群体的划分是有它自己的信息披露，本来没在吕海颖等人的考虑范围，是在买量测试的结果不佳之后才返回来思考的。
与之类似的因素还有两款软件的内容风格，脸书上的用户更习惯的是家庭照片、朋友照片、新闻分享等更加日常的内容，而mus这边的音乐视频更为夸张，如果加上滤镜，就显得更加割裂。
简单说，脸书是日常向，mus是娱乐化。 ↑返回顶部↑