经验主义并非总是有效果,在产品中一旦犯了大方向的错误,即使小方向优化也无法扭转局势。

“输入能力,就是你从万事万物中吸收能力碰撞出思考的能力。”感觉这有点装逼,哈哈,但用来描述今天的状态还比较贴切。 前两天早上开车上班,路上在一个岔道口堵了20分钟,引发了思考:论思维惯性对产品经理的影响(人类一思考,上帝就发笑啊……各位看官们,笑吧)。 我还原一下当时的场景: 1. 早上想不看导航直接开吧,所以根据经验决定了一条路线。(经验主义) 2. 到某个岔道口时,看到预设的路线有车在排队,依赖于经验,犹豫了半秒还是拐过去了。排队过程中不断有人想加塞,我使劲跟紧了前车没让他们进来。(努力优化) 3. 即使如此,过第一个红绿灯已经耗费了20分钟,我发现第二个红绿灯依然很堵后果断转了出去,走了条远道反而一路畅通很快就到了公司。(及时止损) 当时我突然想到了近期APP产品上的一些情况:
一、提前预设立场
短视频App(包括波波、西瓜、好看等等)都是视频流+推荐算法模式,我直接照搬了过来。 把原先App的推荐逻辑,直接推翻了,接入了一家第三方的推荐算法,吭哧吭哧跑上线了。傻不拉几的啥也没想,以为AI能战胜一切困难~二、努力优化
上线跑了几天后,发现留存没有提升,纳闷了,找了台新手机下载一试,发现给用户推的视频居然都是什么“皮皮虾”……推荐算法没有用户行为,没法推荐更符合用户口味的视频?
令人发指的皮皮虾
(介绍一下背景,我们是款主打历史人文地理方向的短视频App,但是之前由于这些领域的视频内容少,所以前任们往里灌了很多美食、科技、生活啊乱七八糟的视频来充门面) 所以第一步,我们下架掉了这些不相关的低质量视频…… 同时,反复和算法公司讨论,最终在推荐算法介入前,先固定给新用户置顶推荐50条我们安排好的优质历史类视频,将用户行为上报,随后再根据用户行为,由推荐算法介入。 效果也还不错,次留从之前的19%提升到了22%(当然离我们的预期还差一大截),同时,或许是高质量内容引发了用户传播,日新增从230提升到了280(小公司你说我容易么……涨点是点啊)
三、大方向错误,小方向优化也无法扭转局势
这什么意思?就是我开上了严重拥堵的道路,我再怎么跟紧前车不让人加塞,也就是从拥堵25分钟优化到拥堵20分钟,相当于从30分提高到35分,还是不及格…… 回到我们App上来,一个意思,最根本的问题在于,我们的视频资源少,AI再怎么优化,来来回回也就那点东西可以推给用户,甚至很容易击穿推荐算法只能把保底素材丢给用户,导致用户看到的视频都是渣渣。四、及时止损
想明白就好了,我不是因为沉没成本就拔不出来的人。该调头调头,不能犹豫。于是我做了几个举措: 1. 放弃第三方推荐算法,改为自研算法; 为什么?因为第三方的算法是为了很多客户服务的,尽管对方努力的和我们沟通也帮我们解决问题,但我们的问题我们自己都解决不了:视频素材少。 那与其这样,还不如我直接自己来定义一套简单的算法,保证我能按我设想的逻辑把视频发到用户手上。 下周上线。 2. 社区继续迭代; 这块不多说了,主要是增加互动玩法,增加内容露出,让用户更容易参与进来,再辅助积分&积分抽奖促进活跃。我们主要还是继续快速在微信社群场景下迭代,完了移植到App里。 下月初上。 3. 新增图文资源; 不是视频少么?有人说了,引入PGC呗。嗯嗯,我也在努力找,但是我们不想花钱,别人一听说没钱,就没下文了…… 我们视频不多,更新更少,但图文可能是条路子,每天公号更新2-3条历史相关的内容,微博也要更新若干条图文信息。只要整合的好,对App内容是个好的补充。 用户来希望获得内容,消耗时间。那我们就提供更多维度的内容,梳理的更清楚给他,行不行?(目前没想到更好的路子,有想法的砸过来!) 下月中上线。总结
孙子兵法说了,先胜后战。 我们水平差一些的,就只能战中求胜。而在战中也需要经常看看局势,丢掉之前努力抢下的部分地盘不意味着失败,着眼全局,最终的胜利才是王道。 作者:look,微信公众号:Super黄的念想。 本文由 @look 原创发布。未经许可,禁止转载 题图来自Unsplash,基于CC0协议 新一代大数据用户行为分析与数据智能平台:数极客(https://www.shujike.com),是支持无埋点、前端埋点、后端埋点、API导入四种混合数据采集方式,整合分析用户行为数据和业务数据,可以自动监测网站、APP、小程序等多种渠道推广效果分析,是增长黑客们必备的互联网数据分析软件。数极客支持实时多维分析、漏斗分析、留存分析、路径分析等十大数据分析方法以及APP数据分析、网站统计、网站分析、小程序数据统计、用户画像等应用场景,业内首创了六种提升转化率的数据分析模型,是数据分析软件领域首款应用定量分析与定性分析方法的数据分析产品。
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