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社区产品三要素:用户属性、交流、关系

所属栏目:设计思想 时间:2013-12-26 来源: 作者:admin 点击:

社区产品一直是我比较关注的产品形式,也一直想谈谈自己对于社区产品的一些看法,拖延至今,愧疚。
俗话说:文部如字,字不如表,表不如图。所以先上一图,后文内容也基于此图发挥。



A、用户属性和话题
UGC是社区活跃的重要因素,而所以的UGC行为都基于其产出者即用户,所以在此我也想强调自己一直秉持的一个观点:社区内容运营的核心是运营用户,因为任何的信息的产生都是基于用户行为。
说到用户,除开马甲,其实每一个用户ID都代表一名现实生活中的自然人,而这些人身上必然带着自己特有的标签,即用户属性。
用户属性包括什么?
社会属性:
籍贯、住所、工作、学习、社团、场所、亲友、亲友的亲友…
自身属性:
身高、体重、容貌、声音、收入、地位…
而通常在网上这些属性又是怎么体现的呢?以豆瓣为例:随便进入一个豆友的个人页面你一般会发现以下信息:常居地、相册、日记、推荐、TA的书、TA的电影、TA小组、TA的同城活动、TA关注的人、TA的线上活动、电台、TA关注的主办方…
我们设想一个用户进入另外一个用户的豆瓣页面时候,ta怎么才能了解这个用户?自然是通过上面这些用户展示出来的属性,豆瓣有一个非常好的产品细节,如下图所示:
为什么豆瓣要列出这些“共同喜好”?我们都知道社区产品的核心在于用户互动,一个优秀的社区中用户都会进行频繁的交互行为,从而增强社区活跃度促进社区繁荣。
而这里我想表达的一个主要观点就是:在用户发现用户的过程中,他们通过页面上本身展示出来的信息,去判断此用户的属性(是否和我有共同话题,是否可以进一步交流),并在此基础上推测是否值得去交流,从而形成社区中的用户关系。
在此基础上我们就不难理解为什么豆瓣在那么显眼的位置给出一个“共同喜好”功能,而这也是豆瓣作为优秀产品的细节处理能力之一。因为相对于其余社区需要用户自己去探索发现一个陌生用户是否值得深入交往,豆瓣通过后台算法去帮助用户识别他们是否具有足够多的相同属性,是否可以深入交流,从而更高效的让用户形成结论。
在以上的基础上我们就不难理解为什么通常带有社会化网络性质的互联网产品都要求用户填写详细的用户资料。如:博客、SNS、微博…
以下是几个小结论:
1、用户基数越大,话题越多,形成关系的可能越大(马太效应相信大家都清楚,如不明白,请点击);
2、合适的话题关联越多,形成关系的可能越大(要求用户完善各种资料,并不惜给予对完善资料的用户进行各种积分或者物质性奖励);
3、对于用户越多的展示机会越多,促成交流的机会越大(这通常需要强大的公共展示中心,或是强大的内容/好友推荐系统,如豆瓣的同城活动、小组和浏览发现,以及新浪微博广场、网易博客圈子、校内用户中心的好友信息feed…)
B、促进用户交流
网络交流:
回帖、评论、留言、消息、邮件、IM…
现实交流:
线下活动、电话、短信、视频、语音…
以人人网为例:其为用户提供了留言(悄悄话)、日志评论、相册评论、分享回复、站内信、应用邀请、人人桌面、线下活动等交流方式。
C、交流基础上的关系
总结:
1、交流是形成密切关系的工具;
2、密切关系的表现和维持是交流(对于一些疏于交流的用户可以适时给予必要友情提醒);
3、合适的交流途径越多,越畅通,形成关系的可能越大(社区产品设计者要尽量提供足够多的用户交流工具和交流渠道)。
源地址:http://www.minijuly.com/?p=875


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