用用户自己的数据讨好他们

 邮箱网  0条评论  14748次浏览  2012年12月30日 星期日 07:34

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我们把生活的一部分记忆给了互联网,和朋友的合影,给爱人购买的礼物,自己看过的电影,悄悄的吐槽等等。承载这些数据的站点一般来说会把这些数据用于发掘用户喜好,改进推荐算法等方向,最后变成更精确的广告或商品推荐/增值服务购买。大部分站点会匿名处理数据,但依然让用户有被侵犯隐私的厌恶感。

但是如果换一个角度,把对用户数据挖掘的方向指向用户使用/访问你产品/站点的需求,只要切入点得当,用户是十分乐意的。

本文会通过一些实例来充实这一观点

唤起用户美好回忆

淘宝时光机

双十二的时候,淘宝做一个可以回顾你在淘宝购物历史的“淘宝时光机”,这对于很多老淘宝用户来讲,直接打中了内心最柔软的地方。通过对数据类目、时间等信息的整理,淘宝能够区分出你在学校的生活和工作之后的生活,针对特定类目的商品,淘宝还能给出(服装、母婴、恋爱、旅游等)个性化内容。

 

通过不同商品类目的商品信息和购买时间、地点,淘宝时光机给用户带来了一个新维度的回忆,成功唤起了用户对生活、时光的感叹。尽管这种感情不会让用户多买东西,但是会极大强化用户对淘宝的亲切感:淘宝就是生活的一部分。

购物和生活天生的关联性让淘宝积累了海量用户个人数据,时光机把这些数据挖掘出了购物推荐之外新的价值——感情。

拥有用户生活相关数据就可以打感情牌,facebook 也做了自己的 2012 Year in Review,用户使用时间越长,积累数据越多,回忆的价值就越宝贵。当 facebook 清晰得展现你从上学、工作到成家的全部记忆后,你会舍得离开这个平台么?

让用户找到归属

2012 Year on Twitter

媒体属性较强的 twitter 推出了 2012 Year on Twitter 作为地球的脉搏,twiiter 上记录了无数激动人心的时刻,伦敦奥运会,美国大选,埃及大选等等。每一个 twitter 用户或多或少都参与到了其中,那么这时候推出一个涵盖各个行业,各个国家/语言的回顾就可以让用户回忆起过去一年,你在 twitter 这个媒体平台亲身参与(发推,转推,讨论)多少热门事件,这种行为可以让用户快速找到自己的归属——一个橄榄球迷会很高兴看到回顾里出现超级碗;ACG 爱好者也会乐于想起自己和《夏日大作战》主角一起敲下“Yoroshiku onegaishimasu!”的感觉

“Fuck it NFL.. Fine me and use the money to pay the regular refs.”

来自橄榄球运动员 TJ Lang(@TJLang70),表达了自己对裁判判罚的沮丧之情。随后近 10 万名球迷 RT 了这条推。

@twordapp 【サマウォクラスタへ】サマーウォーズが好きすぎて、Twitterの空気感をオズ風に表示するサイト作りました。よろしくお願いしまぁぁあああす! tword.net #サマーウォーズ #summerwars #

喜爱《夏日大作战》的无数推友在电影中主角向网友求助的那一刻同样发出同样推文,创造出身临其境的现场感觉。

人天生不喜欢孤独,喜欢得到群体的认可和接纳,当一名 twitter 用户看到自己参与、经历过的事情被认可时,他怎么会选择离开这个“认可他”,“接纳他”的平台呢?

充分挖掘数据,让用户找到在你这里的归属感,对于很多不能积累用户个人生活/私人数据的站点来说,是个好主意。那些热门的游戏、社区也正是利用了这点留住人气的。

让用户有理由炫耀

我的2011@豆瓣电影

豆瓣电影曾经做过一个“我的2011@豆瓣电影”,这是一个豆瓣电影的彩蛋,会统计你 2011 年看过多少部电影,平均打分,关键词是什么,配图则用电影海报拼成一个 2011。

在文艺被消费的年代,如果你看过 100 部带有“意大利”,“法国”,“独立制作”这样标签的电影,那么你就有了炫耀的资本。所以这个活动在当时迎来了无数分享,每个人都热衷于将自己的观影记录分享到其他平台,炫耀下自己的“文艺情怀”,或凸显“与众不同”。

豆瓣只用了一条“观影记录”数据就赢得了用户的喜爱。把用户引以为傲的数据打包整理,并给他一个炫耀出去的通道,谁舍得放弃一个能吸引眼球的机会呢?

不是每个人都能有一番成就或开上法拉利,那么为何不去挖掘下用户自己产生值得炫耀的数据呢?人可是天生爱炫耀,4sq 的徽章成就,知乎个人页面上“赞”的数量都是一个道理。

结语

互联网大规模普及已经十多年了,大量的数据沉淀、积累了下来。随着时间的不断推移,互联网上的个人数据将成为人类新的记忆载体,这已经是无法逆转的事实了。所以在发掘数据时,也可以从寻找数据与用户需求、偏好和自身特点的关联性出发,数据背后不仅有充满商业价值星球的脉动,还有用户宝贵的记忆
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标签:大数据

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