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    作业

    
    业务背景
    通过数据,我们分析出一个用户行为的秘密:即,对于短视频产品,我们发现用户一旦查看超过7个视频后,创作和发布视频的比例就会降到极低。
    
    通常,我们会希望大比例的内容消费者能够更多的具备内容生产的能力,毕竟优质原创的内容是一个社区繁荣的根本。所以,请就这个用户行为的分析结论,设计一个机制来影响用户,让更多人创作和发布视频。
    
    可支持的数据维度
    1.用户维度数据
    
    http://ww1.sinaimg.cn/large/005yAKGUgy1g1e9nk6oy2j31jo0f1afk.jpg
    
    2.行为维度数据
    
    打开产品、播放视频、进入视频编辑页、选择滤镜、预览视频、视频发布成功
    
    PS:用户的每一个行为,都可以记录,包含但不仅限于以上用户行为数据。
    
    

    我自己做了的答案,是从鼓励首发视频的人的角度出发。看答案的时候发现一个非常棒的,感觉思路很有条理,虽然不赞同所有观点,但值得学习。

    假设现在时间为2018年1月1日,试将五名用户数据按照活跃程度(最近活跃日期)划分为三类用户群体代表,将根据针对数据的观察、分析,以及对观测结果做出的相应可行性行为的推测,试推行一个可以以此影响三类群体的机制。

    用户活跃程度:171109>171013>170921>170730>170619,将三个月作为一次划分,将用户分为活跃(171109、171013)、正常(170921)、沉淀(70730、170619) 三个层面。为方便将171109号用户简称为1号用户、171013号用户简称为2号用户(98kf8et)、170921号用户简称为3号用户(43fs9ig)、170730号用户简称为4号用户(69os5di)、170619号用户简称为5号用户(87cb9ol)。

    【沉淀用户:1号用户和2号用户】

    2号用户:尝试发过一些视频,也大量关注过很多用户,没有任何粉丝。从大量关注量可以推测出两个可能性即1.产品曾对该用户有吸引力,并有让用户继续留下来的理由。2.用户想通过大量关注他人获取他人的注意,或许是本身的社交需求或许是想让别人看到自己的优质内容获得认可。如果是可能性1即可能是因为该产品没有给用户回馈出足够的价值感受让该用户开始对产品失去兴趣,如果是可能性2即可能是大量的关注与少量的内容并没有换取来期望中的结果与关注,使用户对产品失去兴趣。无论是哪种可能性,都应该从“让新用户得以认可”和“让新优质内容得以传播”两个方面来思考。

    1号用户:在参照用户数据中拥有最多的发布视频、粉丝与等级,作品数量与粉丝数量的比例十分大,并有着最少的关注量。可以反映出来该用户可能为老用户,关注量少有两个可能性,1.说明用户本身对作品水平和是有一定要求的人,2.说明用户本身已经形成明确且鲜明的兴趣方向。从这两个方面可以一定程度反应出该用户对于自己的内容生产内容会有一定要求、并对自己生产内容的领域应该会有所定位。无论从哪方面来看该用户属于平台最需要发展的群体。之所以不太活跃除了用户的个人情况外,本人猜测有被其他对该用户更具有优势的同行平台吸引走,留存此类用户应该从“强化身份认同”和“加强激励计划”两方面实施,另外可针对老用户作调查问卷对比与其他平台的区别,并根据调查结果及时调整,有则改之无则加勉。

    【正常用户:3号用户】

    3号用户从各方面看数据比较均衡,在平台上论活跃程度处于活跃用户与沉淀用户之间,应该也是平台中存量较大的人群之一。有着一定的关注量与少量粉丝,也曾进行过一些内容输出。对于该类用户本人认为应当从:推荐更多感兴趣的内容(不超过3个),加入适当不感兴趣但不会与感兴趣内容话题相差过远的内容以免给用户带来不好的使用体验,鼓励适当创作。

    【活跃用户:4号用户和5号用户】

    4号用户:可见其发布视频个数、粉丝量、关注量较为均衡,结合活跃时间属于短期内可以在平台继续活跃的用户。比较高的作品/粉丝量的比例可能是让该用户活跃的原因之一,平台对用户而言仍保留较大的价值。此类用户往往处于用户中上游,粉丝数不至于过多发布作品频率也不会过低,属于可以拉动更多下游不活跃用户的向标位置。

    5号用户:该用户属于表格提供的用户数据中最活跃的,从数据(等级、粉丝量等)来看仍然处于新人,措施参考3号即:推荐更多感兴趣的内容(不超过3个),加入适当不感兴趣但不会与感兴趣内容话题相差过远的内容以免给用户带来不好的使用体验,鼓励适当创作。

    推荐机制的修改:

    根据“我们发现用户一旦查看超过7个视频后,创作和发布视频的比例就会降到极低。”这个分析结果,做出一个猜想:即提出一个会推荐用户不满意作品的推荐机制。

    传统的推荐机制都会尽可能的推送给用户更加精准的感兴趣的内容,但是根据这个“7个视频”的分析结果,当传达给用户越来越多的感兴趣的内容的时候,从精力管控的角度会分散人们做其他事情的精力。时间规划往往不现实,例如你在今天晚上时间仍然很充裕,可是已经身心俱疲或者其他原因导致你心情不好,这种情况下就不想完成创作了。原有计划与打算一旦终止一次,就会有挫败与中止的想法,从而第二三天不会被继续执行。所以我认为有必要开始管控用户的精力。人每天的精力是很有限的,做任何事情都是需要消耗精力的,消耗的是一种完成感。当你在做别的事情的时候把精力都消耗光了,自然到了创作的时候没有足够的精力可以支配了。就算是强行完成,不能集中精力的完成也是效果不大的。也存在一种可能就是推荐内容过于分散,导致创作者思绪不集中,从而难以创作。

    基于上述想法,我认为这个推荐机制应当:

    1.给用户推荐的创作者生产领域的优秀作品,激起创作者的思绪灵活性与创作欲。

    2.适当加入30%的由其他创作者生产的作者输出领域的但是质量一般的作品,激发用户挑战欲。

    3.每一个推荐内容设计一个长按弹窗,可以又被推荐者标记“不错哟”、“鼓励创作精神!”和“继续加油~”三个按钮,并可以将结果提交至创作者平台。取代于“差评”,这三个选项都不会过于降低创作积极性,还能分层次的表现出浏览者对作品的感情。保护创作者与被推荐人双方的友好使用体验。

    线上学习活动策划

    【活动主题】

    Datawhale线上AI初级赛

    【活动对象】

    面向所有AI及编程领域学习者

    【活动时间】

    2019.03.30 - 2019.04.30

    【活动描述】

    由Datawhale与其它平台共同承办,Datawhale提供参赛人员,其它平台提供比赛题目。比赛结束后,Datawhale就该题目可以进行一个总结分享会。

    【规则详情】

    1. 获得较高名次的参赛人员,将有机会进入Datawhale的内容团队;
    2. 鼓励参赛人员开源共享参赛方案;
    3. 比赛结束后,Datawhale将就这个比赛进行共享学习。
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/ChanWunsam/p/10591303.html
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