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时间:2018-10-18
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1、了不起的网易云音乐网易云音乐的情况要好太多,虽不属bat三公,至少在九卿之列。只是现在的壁垒不高,不能保障胜利,而且说不定还有未被发掘的地方。这几天,网易云音乐掀起一股暖流,把用户精彩的歌曲评论,作为广告铺到了杭州地铁上。你那么孤独,却说一个人真好。想对早起的室友说,丑八怪啊啊啊,能否别把灯打开。让用户的声音陪伴用户。漂亮。药师原先是音乐用户,后来转投网易云音乐。无论整体设计,还是歌曲评论,歌曲推荐,都甩音乐几条街。背靠微信和两颗大树,音乐俨然成了流量收租婆,网易云音乐若能在竞争中甩开音乐,将会大快人心。小心驶得万年船。眼看他起朱楼,眼看他宴宾
2、客,眼看他楼塌了。这样的案例不少。当年风靡一时的凡客,还历历在目。有人看热闹,有人会追寻命运背后,是什么在主宰。网易云音乐能不能起高楼,这楼是否足够作为壁垒,不深入分析难以知道。一、音乐系统的核心是推荐系统网易云音乐和音乐这样的系统,后面统一称之为音乐系统。用户使用音乐系统的目的就一个:听音乐。有两种场景。其中一种是,用户已经知道要听哪首歌,直接搜索后收听。这时系统只要能提供音乐就好。另一种是,用户不知道要听什么歌曲,只是想听音乐。这时系统能否推荐用户喜欢的歌曲,尤为关键。系统的两大功能:1提供音乐这一块主要是音乐版权购买,各个系统基本都能做到
3、。甚至这块腾讯更有优势,资本布局和产业合作上,腾讯更具优势。版权方不希望被腾讯一家扼住喉咙,所以可先认为,各系统在提供音乐上无差异。2推荐音乐在用户想听音乐时,系统提供用户喜欢的音乐,这是系统该干的,也是各系统差异化的地方。网易云音乐能否甩开音乐,关键在音乐推荐环节。需要在推荐上建立核心壁垒的系统,称之为推荐系统。接下来看音乐系统作为一种推荐系统,为什么说网易很难在其上建立足够深的壁垒。二、音乐推荐的数据壁垒不高1推荐系统的壁垒是数据壁垒,就是有别人没有的东西。技术无法提供壁垒,大部分公司都有能力实现。对于推荐系统,壁垒即数据,有别人没有的数据
4、。以百度搜索为例,百度的技术,腾讯阿里以及其它大部分公司都能实现。差别在于,百度的先发优势,让它先积累了一部分的用户搜索数据,这些数据可以让后来用户的搜索结果更准确,因为更准确就有更多用户来用,如此形成滚雪球的良性循环。后来的搜索引擎,相比百度的搜索结果也就差了很多,再也无法跟上了。根据数据划分,有三类数据:1)商品之间的数据诸如这首歌的旋律跟那首歌较像。这类数据所有公司都能拿到。2)用户之间的数据对于网易云这样的音乐系统,用户间基本没有交互,这部分的数据可以忽略。3)用户与商品之间的数据包括用户收听歌曲、收藏歌曲、分享歌曲等。能不能形成壁垒,
5、就看这部分的数据。音乐推荐系统的差异,主要看用户与商品之间的数据,即用户与歌曲之间产生的数据。接下来,我们分析这部分数据的结构,看其用于推荐能否起到壁垒的作用。2个性化源自于群体需求说到推荐,不得不提’个性化’,推荐依赖于用户需求的个性化,所有人喜欢的都一样就不用推荐了。服装,尤其是女装,需要个性化,这容易观察出来。吃饭呢,吃饭要不要个性化呢,真有不少在个性化上下功夫的饭店。到底什么情况下需要个性化,什么情况下不需要。如果个性化是一种需求,这个需求在哪?当多个美女穿同一件衣服时,她们都不开心,撞衫了。自己没有独特之处。当有人说某个店的东西很好吃
6、时,我们都蜂拥而去。好吃就行,没人在乎跟别人吃的是不是一样。需求源自于个体,个性化程度就弱。以餐饮为例。这时候需求方是我们的身体,而人与人的身体差异很小,所以餐饮的个性化需求弱。需求源自于群体,个性化程度就强。以服装为例。当我们还是猴子的时候,有东西保暖就行,这时候需求方是我们的身体,差异很小。成为人之后,服装是一种沟通。一群人穿同一套衣服,可以表达他们是一个团队。同样的,大部分时间里我们作为独立的个体,这时服装是自我的表达,可以表达很多信息,健康、身材、财富、性格等等。几个人穿同一套衣服,跟没穿衣服一样。明星更是明显,一旦撞衫,甚是尴尬。需求
7、方从个体到群体,个性化由弱变强。个性化主要于群体需求。服装品牌年年季季都要出新款式,老款式只能低价甩卖。一个饭店,有一个招牌菜就够,火个几十年没问题;倘若没一个好吃的招牌菜,天天想着搞新花样,倒闭是迟早的事。3音乐的个性化需求弱听音乐接近于个体需求,就像吃饭一样,听音乐是个人的事。大致来说,普通大众的听觉习惯,大同小异,好听的都觉得好听,不好听的都觉得不好听。个性化需求弱,则大部分数据是重合的,音乐系统在推荐音乐上能发挥的空间就小了很多,难以形成滚雪球效应。这从流行音乐上也能大致看出来。每段时间流行的歌手就那几个,流行的音乐也就那几首。从数量上
8、来看,以一年为例,一般人认识的歌手不会超过100个,每个歌手1年发的歌曲大致10首,一年新增歌曲才1000首。即音乐系统可用于推荐的有效数据少。三、歌
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