向工具内容复合型产品转型的应用商店

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编辑导语:如今手机里的软件都比较饱和,需要下载新软件的场景和机会变少;所以怎么让用户能看见那些头部应用变得很重要,要让应用自己去找用户;本文作者分享了关于向工具内容复合型产品转型的应用商店,我们一起来看一下。

2017年iOS11AppStore大变革,将原本的精选项目标签页替换为今日推荐,去掉了排行榜页。

重大调整背后,一方面是用户难以发现软件,除游戏外人们需要下载新应用的场景和发现新应用的欲望越来越少;另一方面是在app的下载上,各大应用市场现在没有太大差异竞争点。

如何为用户挖掘新鲜、独特的应用内容,而非在分类中就可以找到的头部应用很关键;应用商店本质是工具型产品,近年可以发现,应用商店在向“工具+内容”的方向调整转型,通过内容向用户推荐优质独特的app进而下载,内容成为突破点。

本文将从用户发现应用场景的搭建、精细化内容运营、推荐策略方面探讨如下三个问题:

向工具内容复合型产品转型的应用商店

一、应用商店如何让用户愿意体验并下载更多app?

Quest Mobile最新调查显示全网用户月人均打开app个数是25个,用户对各个分类的需求已被头部应用满足。

下载更多app需要在等待、安装、允许权限开通、熟悉新应用上耗费时间,还需要占用更多内存,让本来并不充裕的手机空间更加雪上加霜。

(这里想顺便说说苹果和安卓应用权限申请的差异:苹果是当用户需要使用某一功能时,系统才会弹出对应权限的弹窗申请,安卓则是安装打开后逐项申请;从用户体验上个人认为苹果更加合理,每次下载完安卓应用,一下子出现四五个弹窗询问是否允许权限开通,实在是有些烦躁。)

在内存占用上,华为应用市场已经推出了快应用,相当于微信小程序,用户可以在端内无需下载,快速打开快应用体验核心功能。

在减轻用户下载成本方面,手机应用市场能做的有限,在增加下载获得感方面,主要是为用户推荐合适的app,让他们下载有所值。

二、应用商店如何为用户提供更加独特的体验?

对每一个产品,我们都会分析其用户画像,性别、年龄段、阶层、城际分布等要素。

应用商店是一款特殊的产品,它的用户范围更加广,社会身份和角色更加丰富,可以说是全阶层、全地域、全角色的产品。

我们可以从更多维度去了解用户,是普通用户还是新机用户?一二线用户还是下沉用户?消费能力如何?用户画像的刻画对精细化内容运营、推荐策略,应用找用户有重要的意义。

向工具内容复合型产品转型的应用商店

想要提供更加独特的用户体验,从工具向和内容向两个方面出发:

1. 工具向:用户在应用商店里是如何下载新应用的?用户场景是怎样的?

用户发现应用的核心用户场景有搜索、分类、浏览三种。

根据艾媒咨询2018中国移动应用商店用户下载新应用的方式调查,60.5%用户通过搜索下载新应用,45.8%通过分类筛选下载新应用。

搜索和分类都是用户的主动行为,对应带明确目的和半明确目的;当用户场景为明确知道自己想要下载某款应用时,搜索为用户提供直达功能;当用户场景为明确要下载的分类但不确定具体下载哪款时,分类为用户提供筛选功能。

在这两个主动用户场景之外,还有大概10%(统计方式与艾媒报告不同)的用户通过浏览发现新应用,浏览是用户的被动行为,不明确目的,在应用商店中的“闲逛”发现好玩有趣的新应用。

1)搜索

搜索入口的设计,包括搜索框、搜索页和搜索结果页。

搜索框设计:应用商店基本一致,都有做推荐app的提示文字功能。

搜索页设计:各大手机应用厂商的搜索页功能对比,icon样式是用户对app最直观的感受,90%以上用户的注意力会第一时间被icon吸引。

华为和应用宝的搜索页的热门应用都直接以icon样式吸引用户,豌豆荚则将游戏和软件的分类提前到了搜索页中。

向工具内容复合型产品转型的应用商店

搜索结果页设计:应用宝的搜索结果页最为简洁,应用横条只包含icon、名称、副标题、下载次数等元素。

华为和豌豆荚在结果页做了较多相关搜索,百度手机助手把应用详情页的功能(三图、视频)提前到结果列表页中,吸引用户关注,但三图/视频卡片对应的是更少应用能露出;华为应用市场除了应用标签页,还有一个内容标签页,聚合各种内容,为华为阅读、华为视频引流。

向工具内容复合型产品转型的应用商店

2)分类

分类的痛点在于分类名称是否准确可感知、app分类归属重复、分类中app排序不够权威。

华为应用市场每个一级分类下都会有“热门”的二级分类,但热门中的app与其他二级分类头部应用是相同的,造成曝光资源的浪费;可以考虑在热门曝光过的应用,在二级分类外页中不露出,仅在详情页中露出,让更多app可以获得曝光机会。

向工具内容复合型产品转型的应用商店

3)浏览

浏览虽然占比只有大概10%,但相对于搜索和分类是最能做出差异化的场景,也是内容运营的主阵地。

2. 内容向:怎样通过内容向用户推荐应用?

应用商店的分发场景越来越向内容分发、社交分发、娱乐分发靠拢,内容又是时间大杀器,可以提升用户粘性和留存。

下图总结了目前各大应用商店通过内容向用户推荐应用的方式,针对不同内容形式的精细化运营将在第三个问题讲到。

向工具内容复合型产品转型的应用商店

三、如何从“用户找应用”转变为“应用找用户”?

推荐算法让传统的“用户找应用”转变为“应用找用户”成为可能,推荐算法的两端是物与人,物即判断内容特性,人即识别用户喜好,对内容和用户贴标签并匹配。

常见的推荐算法是TOP-N、Trending、基于物品的协同和基于用户的协同:

  • TOP-N:排名靠前的热榜推荐,在召回序列的头部结果中优中选优;e.g.榜单。
  • Trending Now:推荐短期热点,周期性消费或者突发热点;e.g.搜索页的“大家都在搜”、热点卡。
  • 基于物品的协同:确定用户喜欢的物品,推荐相似物品;e.g.某些卡片的推荐理由为“根据XX应用推荐”。
  • 基于用户的协同:找到与该用户某方面口味相似的人群,将这一人群喜欢的物品推荐给该用户;e.g.某些卡片的推荐理由为“文学爱好者看过”。

推荐卡片、推荐图文和短视频的精细化运营:

  • 推荐卡片:从人出发,设想场景、用户群体、兴趣爱好等维度下对物(应用)的需求,把人与物联系起来,组织成应用卡片;设想人在某个场景下可能需要什么,如用户在通勤时间不方便看,更希望通过听来获取资讯,如喜马拉雅FM、每日英语听力、36Kr等;设想某类细分人群的需求,如为宝妈群体推荐宝宝知道、亲宝宝等;设想兴趣爱好者的需求,如为摄影爱好者推荐一甜、马卡龙等。
  • 推荐图文:图文的特点是长内容,适合深度介绍,主题可选应用特色功能,对同类应用功能进行比较,功能教学等。
  • 推荐短视频:在短视频的情境下,更多是视频内容与应用之间的映射。

参考资料:

闫泽华老师:《内容算法:把内容变成价值的效率系统 从算法到应用》

 

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题图来自Unsplash,基于CC0协议

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