從場景角度來拆解網易蝸牛讀書:基于場景的優化建議

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在本文中,作者從閱讀場景來進行拆解,并針對3個核心高頻場景,對涉及的功能模塊進行了一些分析,以供參考。

網易蝸牛閱讀一開始是緊跟著微信讀書出來的,用來填補精品閱讀市場的空缺?,F在經過了1年的進化,已經成長為閱讀產品中獨角獸一般的存在。我算是網易蝸牛讀書的老粉了,使用過程中發現很多驚喜,也有吐槽。本文從閱讀場景來進行拆解,并針對3個核心高頻場景,對涉及的功能模塊進行了一些分析,以供參考。

從場景角度拆解閱讀

既然是精品閱讀,就得獨辟蹊徑,切中用戶G點。我把自己代入了一下蝸牛讀書的PM,如果從場景來對閱讀類進行分析的話,主要有使用時間、閱讀狀態、用戶動機三個維度。

時間上,分為碎片時間和整塊時間,碎片時間難以沉浸閱讀,整塊時間是所有App的競爭紅海,但用戶沉浸和付費轉化率也是最高的。閱讀狀態維度上,分為:一本書看到一半、看完一本書,以及沒有在看的書(或者很久沒有打開app的狀態)。而動機維,也就是用戶打開app后下意識的反應,可以分為:繼續看書架上的書、找新書,以及發表感觸/互動。

這三個維度能大致羅列出用戶進入app后的所有情況,把它們分別組合,就得到了18個不同的具體場景:

根據估算的權重,其中出現概率最高3個場景分別是:

  1. 繼續閱讀沒看完的書——從書架進入閱讀界面
  2. 看到一半找新書——退出書架到分類頁/領讀頁
  3. 看到一半發表感觸/互動——從閱讀界面進入問題/評論頁,或者直接進入領讀頁互動

仔細想想確實如此,閱讀的核心功能還是無非是找書、看書。根據二八法則,80%的普通用戶都是在書架/分類搜索頁來來回回,因此“找書”和“看書”也是閱讀優化的重點方向。下面,我對這3個高頻場景和蝸牛閱讀的模塊對應關系分別羅列如下。

場景1:繼續看沒看完的書

這三個場景里,第一個場景(繼續閱讀沒看完的書——從書架進入閱讀界面),產品需要做的是:提高沉浸閱讀體驗,鼓勵深度閱讀。換言之,當用戶進入“繼續看書”的場景時,產品需要盡可能把用戶留在閱讀界面,不斷地讀下去(而不是翻了幾頁就退出去)。為此,需要做的事情主要有:優化閱讀體驗,同時對用戶的深度閱讀行為進行激勵。

閱讀器體驗方面,網易蝸牛閱讀在國內閱讀產品領域絕對是名列前茅,豌豆莢、金米獎之類的設計獎項也是拿到手軟。優質閱讀體驗是沉浸的前提,但光有這一點還不夠,因為精美的設計只會讓人贊嘆把玩,卻不會花費數小時沉浸其中。因此需要人為設計沉浸因素,引導用戶進入閱讀的“心流”狀態。

什么是深度閱讀行為?寫書評、做筆記、提問與總結、用戶間討論等。這是碎片時代的泛閱讀中較難出現的,但也是精品閱讀所必不可少的。現在蝸牛閱讀采取的鼓勵方法主要是境界分閱讀時長兌換蝸牛殼。 境界分類似用戶積分,根據用戶閱讀時長和其他互動行為來累計;蝸牛殼也是閱讀時長,可以直接兌換成書籍。

這兩者本質都是對整體閱讀時長進行累計,但都沒有起到“讓用戶沉浸”的效果?!懊刻烀赓M1小時”讓用戶能在眾多圖書之間無成本切換,而沉浸式閱讀意味著聚焦,只聚焦于當下的一本書,這就產生了矛盾。網易蝸牛閱讀的第一版曾經有過“書架上只能放3本書”的規則,大致也是想減少用戶頻繁地在書籍間切換(不得不說這個規定對于收集癖而言真是反人性),這是用“堵”的方法解決問題,破壞了用戶的原本使用習慣,而若是用“疏”的方法,引導用戶自然沉浸,或許也是一種不錯的思路。

Brian Burke在《游戲化設計》中提到,沉浸的核心,一是目標,二是即時反饋?;谶@兩點,我列舉了幾條優化建議如下:

(1)完善即時反饋系統:

  • 每日讀書報告:針對閱讀超過1小時的用戶,出現讀書報告反饋彈窗:“你今天一共閱讀了182分鐘,超過了87%的讀者”;
  • 顯示用戶當前的“連續閱讀時間”——即沒有中途退出找新書,而是始終閱讀書架上那一本書的時長。這個是為了減少用戶頻繁在圖書間切換

(2)用閱讀勛章體系為用戶構建閱讀目標

  • 從一而終——完整地讀完了一本書
  • 揮斥方遒——寫下書評超過2000字
  • 汗牛充棟——書架上超過20本書(黑勛章)

場景2:看到一半找新書

第2個場景(看到一半找新書——退出書架到分類頁/領讀頁),用戶退出原本的閱讀界面很大原因是讀不下去/沒心情讀,這時候就需要產品來幫助用戶更快地到達感興趣的圖書。因此,產品需要提供的是:

  1. 清晰明確的分類查找路徑
  2. 精準的內容推薦
  3. 優質圖書資源的維護與更新

1)分類查找路徑

分類查找路徑部分主要是分類搜索頁面,目前這部分由榜單、出版社和圖書類目構成。

├── 榜單
      ├── 在讀榜
      ├── 新書榜
├── 出版社tag
      ├── 譯文
      ├── 理想國
      ├── 中信
      ├──  ...
├── 圖書類目
      ├── 小說
      ├── 青春
      ├── 漫畫繪本
      ├──  ...

其中值得一提的是出版社入口。出版社入口一方面能讓合作的出版社得到曝光,另一方面也起到了一定的篩選作用。比如“譯林” = “外文譯著”、“中信” = “優質科技圖書”等。

但問題在于,對于大多數用戶而言,出版社標簽起到的篩選作用并不鮮明。比如理想國、讀客、果麥,普通用戶是沒有清晰的認知區分的。將其放在首屏正中間的位置,不僅造成資源浪費,而且也不利于之后擴展更多的合作機構(因為位置有限)。

因此建議:優化出版社的視覺標簽展現形式,將其壓縮為tag形式,如下圖所示。

這樣做優勢有:

  • 有利于給更多機構展示的空間(比如藍獅子、外研社…)
  • 和普通書籍類目形成視覺區分
  • 增加下面類目的曝光機會

2)精準的內容推薦

現在蝸牛閱讀的推薦體系主要是:

├── 榜單(權威推薦)
      ├── 首頁“安利基本新書”
      ├── 分類頁的在讀榜、新書榜
├── 基于內容tag的推薦
      ├── 圖書詳情頁“猜你喜歡”(推薦同類目書籍)
├── 基于用戶節點的推薦——領讀人

基于領讀人的推薦本意是彌補標簽推薦覆蓋不到的領域,讓用戶節點來代替權威推薦。這其中存在的問題就是領讀內容質量參差不齊,營銷號/大V把領讀當作內容發布平臺,發布大量和推薦閱讀無關的文章。

對此,蝸牛讀書采取的對策是用信息流的正負反饋來調整領讀人賬號的內容權重。用戶每刷新一次會推送兩條未關注領讀人的內容,可以直接×掉并選擇不喜歡理由,這樣就能分辨出低質量賬號并對其進行限流。

除此之外,基于用戶過往行為來進行個性化書單推薦也能幫助用戶到達感興趣的書籍。但因為找新書的頻次遠低于聽歌/網購(聽一首歌幾分鐘,看完一本書幾小時),所以推薦這一塊整體沒必要做的很“重”。

3)優質圖書資源的維護與更新

圖書資源是整個平臺的基礎。這部分一是圖書數量和質量間的平衡,二是圖書的基礎信息建設,包括標簽庫的維護與更新。(想想也是個大工程,難怪個性化推薦不好做)

場景3: 看到一半發表感觸/互動

第3個場景(看到一半發表感觸/互動)其實更準確的描述是“用戶進入app后,并未繼續閱讀書架上讀了一半的書籍,而是進入互動頁面進行瀏覽/討論”,此時用戶已經跳出了閱讀狀態,只是在借此機會度過碎片時間。因此產品主要目標是:構建閱讀社區的討論氛圍,幫助用戶融入和成長

這個模塊主要包括閱讀中互動和領讀:

├── 閱讀互動
      ├── 提問與回答
      ├── 短評論
├── 領讀體系
      ├── 關注領讀人,看書評
            ├── 領讀人推薦
            ├── 用生命點贊
      ├── 寫書評,成為領讀人
            ├── 境界分

用戶融入一個社區,并積極互動生成內容,條件無非是:1) 有感興趣的內容/人,2)有激勵/炫耀價值。比如早期的知乎,能讓用戶“發現更大的世界”,同時又打上“精英社區”的標簽,自然吸引大V爭先恐后發表內容。

而蝸牛讀書的情況在于:作為閱讀類app,社交屬性不能太重,否則會帶偏產品體驗的調性(這也是其與微信讀書的最大區別),因此無法使用普通的促活方法。(同類型app很多都有讀書會活動,實際上有利有弊的)

領讀體系更偏向一個獨立模塊,以領讀人為節點進行用戶——書籍之間的連接。但因為大部分用戶還是以讀書為主,因此它占的權重不是很大。

核心是閱讀互動部分,包括圖書詳情頁的用戶短評論和提問?,F在每本書會有一個默認問題“閱讀此書是一種怎樣的體驗”,除此之外也有不少用戶提出的問題,但回答率都相對較低。

為什么回答率低?因為讀到同一段話,有問題/遇到阻塞的用戶會提出問題,或者點進去看看有沒有類似的問題,而知道問題答案的用戶卻不會主動點進問題界面,最多只會通過筆記/書摘等方式記錄。這就導致大量問題被提出,但回答的人很少。

因此建議:在消息列表中,給用戶定向推送“你可能想回答”,定期將新的問題推送給相關用戶(閱讀完這本書/寫過這本書的書評的用戶),這樣既能提高提問互動,也避免了閱讀體驗干擾。

結語

截至2018年1月,我個人用網易蝸牛讀書也有1年了。自從知識付費時代來臨,好內容的價格就水漲船高,因此我一直覺得蝸牛讀書是一個很公益的項目。我非常感激它的“每天免費閱讀1小時”,讓無數和我一樣的普通用戶有機會接觸大量的優質內容。我想,這也是這個產品的本心吧。

 

本文由 @卓文 原創發布于人人都是產品經理。未經許可,禁止轉載

題圖來自unsplash,基于CC0協議

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  1. 你好!我想了解一下此文的權重是如何估算得到的?

    來自湖南 回復
    1. 想問+1

      來自廣東 回復
    2. 加一

      來自黑龍江 回復