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”网易云音乐”APP分析（从产品设计流程的角度）

1. 产品定位

网易云音乐的定位是“移动音乐社区”，并以歌单为核心的组织方式强化用户UGC（用户原创内容）社交属性。个性化推荐让用户找到合适的音乐并分享，让用户不在孤单。

2. 目标用户

1）消费者：

年龄：年轻用户。

喜好音乐程度：中等偏上。

2）音乐生产者：

原创音乐作者，业余音乐作者等。

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3. 满足需求

1）听音乐

快速切换音乐，快速显示歌词

可以查看某一音乐详情

可以听相似的音乐

创建私人歌单

从其他媒体导入音乐

正版音乐购买

找音乐

定制化歌单某某

私人fm，并支持每日歌曲推荐

支持排行榜找音乐

音乐社交

支持查看附近的人的听的音乐，发现志同道合的人

支持加好友，听好友歌单

支持对音乐、歌单的评论、分享

4. 核心功能

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5. 个性化推荐

云音乐个性化推荐功能：私人FM+每日歌曲推荐+推荐歌单

云音乐面向的用户群体并不局限于高端且年轻化的人，不排斥其他特性的用户使用云音乐，从而扩大市场。

需求：

个性化推荐使得云音乐曲某某中的长尾音乐得以曝光，盘活了整个产品曲某某，也为用户减少了选择成本，成为最懂Ta的音乐产品。

算法：

协同过滤在音乐产品应用上分为两类，一类是Base用户，一类则是Base音乐本身。

Base用户：

如果用户A和用户B相似性高，那么用户A喜欢的很可能用户B也喜欢。

举个栗子，用户A喜欢听周杰伦的《告白气球》、薛之谦的《演员》、赵雷的《XX》，而用户B喜欢薛之谦的《演员》、周杰伦的《告白气球》、李荣浩的《模特》。

那么由于两个用户音乐口味相近，就可以将《XX》推荐给用户B，将《模特》推荐给用户A。

Base音乐：

根据音乐众多因子（节奏、感情基调、歌词、歌手等）判别不同音乐之间的相似性，如果用户喜欢一首歌，则将这首歌相似性较高的音乐推荐给他。

功能：

私人FM基于个性化推荐算法，为用户推荐符合其口味的歌曲，由“删除、喜欢、下一首”来判断用户对推荐结果的喜好程度。

云音乐给出的官方功能介绍“根据你的音乐口味生成，媒体6：00更新”，说明每日推荐歌曲是根据近期听歌习惯每24小时生成一次的。

将UGC歌单进行分类打上标签（欧美、日韩、轻音乐、影视原声等），再把用户听歌习惯进行分析获得三个最倾向的标签类型，用户可点击自己所属标签快速获得UGC歌单。

综述：由于推荐算法存在较多缺陷，需要靠多元化的个性化推荐功能来弥补，云音乐用私人FM+每日歌曲推荐+推荐歌单的功能组合在一定程度上解决了不同用户对于个性化推荐的不同需求。因为音乐是无法精准定性的文化产物，一个人可能喜欢这首歌的歌词，另一个人却只是喜欢这首歌的曲调。所以音乐的个性化推荐算法优化仍有待提高。

私人FM还能给用户带来惊喜感，由于完全没有进行选择歌曲的操作，系统推送出一首很久之前听过却再也找不到的 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 竞争对手的争相模仿。

所有调用菜单都保持一致的色调、图标大小和排列方式，整个设计的一致性非常高。网易云音乐对细节的一丝不苟。播放界面的主色调会根据音乐的专辑封面的色调而改变，逼格满满。

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10. 盈利模式

1）票务收入、虚拟货币：线上演出实时互动直播门票收费。

为歌手、音乐人提供线上演出舞台，通过用户购买门票获得收入；通过用户给喜欢的歌手、音乐人送花打赏等获取收入。

2）品质收费：试听免费，下载收费，高品质服务收费。

数字音乐行业对付费下载的盈利模式已经达成共识，付费下载在国内环境比较陌生， 国内用户对于互联网免费已经习惯了，这个模式需要一定的市场成熟度和产品的粘度来促成，长期却是被看好。

3）增值服务：与运营商合作，推出包月下载、包量下载等节省流量的用户体验服务收费。

增值服务主要是像用户提供更好的音乐服务，使用户愿意为音乐埋单。

4）广告

5）音乐周边产品，或者引流到线上商城

11. 竞争优势

音乐推荐算法，庞大的音乐曲某某，方便用户发现新的、好听的音乐；

网易本身的品牌效应和用户群

引入音乐社交的概念，当用户基数达到一定数量并且运营到位可以形成很强的用户粘性

12. 未来改进

发展付费无损音乐并扩大无损音乐的数量，吸引音乐发烧友进入

引入更多著名歌手和音乐大v入驻，多进行线上运营活动，并通过激励机制实现音乐分享、歌单创建并分享等互动行为，真正实现音乐社交，一旦形成音乐社交，用户增加速度便得以保证

通过音乐电台入口培养一批优秀的音乐自媒体人，并通过音乐社交的入口，引入更多的用户流量，营造粉丝经济

结构改进。消息模块包括：通知、评论、私信和@我四部分内容，这些内容的产生几乎都与社交行为有关，然而从信息架构上来看，之前的设计将消息功能放置更多中，这显然是不符合逻辑，也是不合理的

功能改进。提升私人FM功能的黏性和使用时长，建议增加摇一摇切换曲风功能

弱点改进。根据时点，创建紧跟流行事件的歌单，弱化网易在好声音之类音乐节目版权签约中的劣势，提升用户找歌的产品体验

社交改进。目前基于音乐基础的形成的社交关系还不明显，可以通过用户喜欢的歌，收藏的歌单、歌手、DJ节目等形成一个匹配系统，在“朋友”页面根据匹配程度给用户推荐朋友；歌单的收藏者页面，可以查看用户之间的匹配度

13. 讨论

关于个性化推荐目前还存在哪些问题？

1.面对新用户如何快速获知用户兴趣所在？（冷启动问题）

根据跨平台数据整合，提前获知用户阅读偏好、购物偏好和观影偏好等从而预测用户的音乐口味。

2.如何判别用户当下状态有选择的推送音乐？（伤心的时候别听慢歌、睡前别听快歌）

根据时间、GPS定位获知用户当下状态进行推送。

3.如何避免特殊情况下音乐加入用户口味的判别数据库？（跑步不得不放快歌、读书不得不放轻音乐）

设计一个隔离模式，一切操作不影响系统对用户的口味判别。

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