Google、Twitter 前員工揭秘:產(chǎn)品是如何讓用戶上癮的?

有一部電影《時(shí)間規(guī)劃局》，里面講述了未來(lái)世界中，時(shí)間就是金錢，辛苦工作就是為了掙時(shí)間，再用時(shí)間去買商品。

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在產(chǎn)品中呢？用戶停留在產(chǎn)品里的時(shí)長(zhǎng)，就變成了產(chǎn)品盈利的手段。（因?yàn)橛脩粼诋a(chǎn)品中的行為會(huì)被記錄成數(shù)據(jù)，記錄數(shù)據(jù)維度越多，用戶畫像群就越清晰，而推薦給你感興趣的內(nèi)容就越多，用戶就越“深陷其中”）電商平臺(tái)精準(zhǔn)推薦商品，社交、視頻平臺(tái)推送廣告……

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于是我們會(huì)覺(jué)得——不管你是否給APP足夠的“監(jiān)控”權(quán)限，總覺(jué)得APP非常了解你的習(xí)慣。

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這里呢？給大家推薦一部Netflix在去年上線的紀(jì)錄片《監(jiān)視資本主義：智能陷阱》（閱讀原文即可看視頻），里面詳細(xì)的說(shuō)了產(chǎn)品通過(guò)哪些策略來(lái)提升用戶停留時(shí)長(zhǎng)的。

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所有的產(chǎn)品都在搶占用戶時(shí)間，比如：YouTube 增加自動(dòng)播放下一個(gè)視頻的功能，來(lái)提升用戶停留的時(shí)間，Netflix 看到后也開(kāi)始自動(dòng)播放下一集，F(xiàn)acebook 發(fā)現(xiàn)后自動(dòng)播放推送中的所有視頻，連用戶按下播放鍵的片刻也要全數(shù)扼殺。

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我們今天不停刷微博、電商平臺(tái)首頁(yè)的信息流，因?yàn)椤笇?duì)方正在輸入……」便在對(duì)話框內(nèi)等待的行為，視頻網(wǎng)站全屏后不顯示時(shí)間、收到反饋后的消息通知等，都是用來(lái)?yè)屨加脩舻臅r(shí)間。

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比如拼多多的游戲化模塊、淘寶的“云逛街”、美團(tuán)最近的“飯小圈”等等，都在用產(chǎn)品功能+運(yùn)營(yíng)體系來(lái)?yè)屨紩r(shí)長(zhǎng)。所以對(duì)于產(chǎn)品經(jīng)理來(lái)說(shuō)，在方便用戶更高效使用產(chǎn)品同時(shí)，應(yīng)該去思考如何提升用戶停留時(shí)長(zhǎng)和留存。

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提升用戶停留時(shí)長(zhǎng)是第一步，接下來(lái)第二步就是核心——構(gòu)建用戶多維度畫像。

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雙十一、618大促，數(shù)據(jù)大屏實(shí)時(shí)的顯示用戶購(gòu)買商品、交易額等整體的數(shù)據(jù)，如果再往下去梳理，實(shí)際上是用戶基本數(shù)據(jù)和在產(chǎn)品中的行為數(shù)據(jù)。所以，基本的顆粒度還是用戶數(shù)據(jù)。在紀(jì)錄片中說(shuō)了一個(gè)很硬核的點(diǎn)——產(chǎn)品相當(dāng)于一塊屏幕，屏那端是一群人在“工作”，每個(gè)人的工作情況實(shí)時(shí)通過(guò)數(shù)據(jù)展示，判斷他們的“工作”效率，一旦效率變低，內(nèi)容實(shí)時(shí)監(jiān)督并鞭策他們加快進(jìn)度。而屏這端的Boss可以實(shí)時(shí)接收結(jié)果。

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嚇人吧~真實(shí)吧~這就是數(shù)據(jù)的力量！那也就是產(chǎn)品在梳理產(chǎn)品階段就需要考慮數(shù)據(jù)模塊，前期做好產(chǎn)品功能埋點(diǎn)。用戶的基本數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)就一覽無(wú)遺了。比如網(wǎng)易云年終報(bào)告、支付寶年終報(bào)告不就是最好的呈現(xiàn)嗎？

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再回頭來(lái)大膽總結(jié)下抖音及其極速版的OKR：

O1：使用時(shí)長(zhǎng)。用戶平均使用時(shí)長(zhǎng)及其各用戶群的使用時(shí)長(zhǎng)，讓用戶一直在滑屏幕；

O2：用戶增長(zhǎng)。讓用戶盡可能多去邀請(qǐng)好友，讓好友再去邀請(qǐng)他們的好友，形成鏈?zhǔn)皆鲩L(zhǎng)；

O3：營(yíng)收。盡可能多的從活躍用戶時(shí)長(zhǎng)得到廣告收入+讓用戶掏錢給主播買單。

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而每一個(gè)目標(biāo)的背后，都是不同的算法。而算法的目的是用戶想要啥，就展示啥，讓整體數(shù)據(jù)上升。

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第一步是提升用戶停留時(shí)長(zhǎng)，第二步是構(gòu)建用戶多維度畫像，那么第三步是個(gè)性化推薦策略。

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個(gè)性化推薦策略是反哺提升用戶停留時(shí)長(zhǎng)，是算法引導(dǎo)“上癮”的臨門一腳。所以對(duì)于產(chǎn)品本身來(lái)說(shuō)——前期提升用戶停留時(shí)長(zhǎng)更多的產(chǎn)品本身是否能抓住用戶需求，并輔以運(yùn)營(yíng)制定的運(yùn)營(yíng)方案；個(gè)性化推薦策略是在通過(guò)算法精準(zhǔn)匹配；而其中采集用戶的精準(zhǔn)數(shù)據(jù)是橋梁。

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對(duì)于向善的產(chǎn)品來(lái)說(shuō)，這三步的確極大便利用戶。比如教育行業(yè)輔助老師提升教學(xué)效果的產(chǎn)品能極大的便利孩子……

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說(shuō)句實(shí)話，產(chǎn)品經(jīng)理先把這三步梳理出來(lái)，就真正的成長(zhǎng)了！

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再回頭看這部紀(jì)錄片，都是曾經(jīng)一手構(gòu)建該模塊的產(chǎn)品經(jīng)理來(lái)梳理整個(gè)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，是值得我們?nèi)ニ伎己蛯W(xué)習(xí)的。建議大家去看看。點(diǎn)擊「閱讀原文」，即可觀看。

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