拆解網易云音樂用戶運營邏輯：內容標簽、用戶分層、社交生態
作者：Leon，來源：Leon電商筆記
原標題：你曾經有沒有一瞬間被網易云音樂感動過？
“就像手邊落滿了，灰塵的某一本書，它可曾單薄地，承載了誰的酸楚，盡管歲月無聲流向遲暮，他會讓你想起你的歸途”來自毛不易的“無問”一段歌詞。也是我在網易云音樂內最喜歡的歌手之一。每次打開云音樂，總能感覺到一股強烈的人文關懷，文藝氣息，這種情懷感是流行的，是有溫度的，是有共鳴的。
之前跟朋友開玩笑，云音樂都沒什么版權了，你干嘛還不卸載。他的回答是：可以不打開，但不能沒有。一定會有一個時刻打開并安靜的聽歌。
網易云音樂，據悉已經接近3.5億的注冊用戶，用戶自主創建的歌單超過了4億，云音樂原創音樂達人也超4萬用戶以上，其次，強大的UGC評論內容，也超過了5億條，已經是現象級的潮流趨勢，我們來看，如此龐大的用戶數據背后，是網易云音樂強大的推薦算法，極致的產品體驗，有共鳴的社區聲音以及有溫度有情懷的用戶運營，而它們的本質都離不開核心的一個點，那就是音樂的力量。
一
差異化市場競爭，社區化走垂直小眾群體
從當前的音樂市場環境來看，云音樂的市場份額，IP版權，入駐的藝人并不算最大的，相比之下，QQ音樂平臺用戶數至今一度挺進10億大觀，背靠騰訊多樣化的廣告渠道流量資源以及足夠豐富的版權庫，讓網易云音樂的戰略路線在市場競爭中的差異化挑戰越發明顯。音樂社區化平臺戰略是網易云音樂早在13年上線時的萌芽策略，在13-15年的音樂市場環境，各大音樂平臺的核心目的是搶IP、買版權、簽約藝人明星做渠道獨享，當然網易云音樂也不例外的加入到這場戰爭中，但是和其他平臺戰略不同的是，云音樂從初創期就開始關注用戶畫像和用戶需求。對于平臺而言，用戶在個性化和社交化上的強烈訴求才是滿足用戶真實情感最好的表達方式。
對于云音樂來說，核心需要解決的是兩類用戶（A類和B類），A類用戶是有明確音樂訴求的用戶，音樂已經是剛需狀態，這就對音樂庫的豐富性、版權要求、語種的多樣性挑戰就很大，云音樂給的方案是，一方面做內容開放平臺，通過網易原創音樂人、音樂達人、LOOK主播計劃大大引入民間優質原創內容來補充自身版權的短板，其次，云音樂利用集團用戶大數據和云計算的優勢，明確用戶的基本聽歌喜好和風格，設置數據模型為用戶提供更加精準和匹配的音樂算法。這樣一來，使得A類用戶的音樂訴求更加個性化的滿足。
B類用戶是沒明確的音樂訴求，游走在各個音樂平臺之間泛需求用戶。要拉開平臺差異性和留住這類用戶，網易云音樂的解決方案是集中資源構建UGC生態。增加用戶的粘性和對平臺依賴，和平臺的連接互動性，參與感，高質量的內容引導成為UGC營銷的核心重點，從而構建對于用戶長期的吸引力。
二
RFM模型定義北極星指標，構建用戶分層體系
在不同的運營場景下，精細化用戶運營都是做用戶留存和活躍的關鍵路徑，RFM是電商環境下的黃金模型，根據周期內用戶消費的金額、消費的頻率、和消費間隔，從而判定重要級的用戶分層，給予不同的差異化補貼策略。對于音樂平臺而言不以消費為核心劃分依據，網易云音樂給出的分層邏輯是“多廣深用戶成長體系”，據悉，該模型體系涉及到的相關專利已經提交到國家專利局評審，屬于網易云音樂算法專利。
“多廣深的用戶成長體系”和RFM基本類似，根據用戶在平臺內的留存行為進行分層，“多度”是指用戶聽歌的時間投入程度，對應的北極星指標是聽歌的時長、天數、和有效播放次數，這3個核心指標數值越大，多度的分值也就越高；
“廣度”是指用戶聽歌的類型廣泛程度，對應的北極星指標是用戶播放的語言曲風的數量和占比，不同類型的語言和曲風越多，廣度的分數也越高；
“深度”是指用戶在平臺內對于藝人的接受程度，對應的北極星指標是對中尾部藝人或APP內原創藝人的播放/收藏/評論/分享等行為數量越多，深度的分值就越高。
我們通過云音樂的數據分析團隊公開分享的某個用戶樣本來作為參考舉例，有1.5%的用戶行為特征在“多廣深成長體系”下均表現高，是典型的音樂發燒友用戶，也是云音樂核心的忠誠用戶群體。
這類群體，在“多度”上，近30天內聽歌天數30，總音樂播放時長85小時，日均播放時長到達2.8小時且日均有效播放次數達到63次；在“廣度”上，30天總共涉及到的曲風12種，語言5種，曲風上包括流行、原聲帶、二次元、搖滾等等；在“深度”上，近30天播放過的藝人超過1000個，其中有63%屬于尾部藝人。
三
用戶行為標簽體系，搭建推薦算法模型
標簽建設是用戶算法模型的首要前提條件，云音樂的解決方案是將用戶在APP內的行為和音樂的匹配關系，建立模型底層。在模型底層之上，分別劃分三類偏好屬性。第一類屬于純音樂偏好，音樂偏好的算法主要基于用戶播放音樂的曲風、語言、年代、藝人選擇、主題的等不同類型的綜合判斷；第二類屬于行為偏好，行為偏好主要基于用戶的聽歌時間段、渠道、功能使用、場景使用等維度來進行判斷；第三類屬于垂類偏好，垂類偏好主要是基于音樂以外的社區類內容或活動的參與，例如播客偏好、視頻偏好、評論偏好、話題偏好、游戲偏好等。
有了數據標簽的模型，大數據池不斷數據積累和反復清洗過程，用戶的推薦值越發趨同準確，此時平臺可以快速定位到某個用戶的典型特征，并且圈出同類型的人群，便于平臺做精準的觸達和培養計劃。
四
UGC生態日趨成熟，構建音樂社區生態氛圍
云音樂的成功，離不開UGC，像開頭我們所講，云音樂解決的兩類用戶的需求。用戶的標簽建設和推薦算法解決A類用戶的需求，那么UGC社區平臺的打造核心就是解決B類用戶的活躍和粘性。向來注重UGC內容的鼓勵和挖掘，現在的云音樂UGC生態已經覆蓋包括歌單的創建、主播電臺、動態話題創建、評論、圈子、廣場等多個維度，真正做到了讓用戶發聲，給用戶極大的創造力和空間，從側面來看，也能在音樂和內容供給上給平臺做補給。
我們不妨拆解拆解音樂的UGC生態幾個關鍵環節，每個模型都具備差異化的產品功能，整個鏈條閉環形成生命力。
音樂人創作者計劃培養優質的達人，音樂專列/樂評書引導優質的歌曲評論內容，動態話題/圈子培養圈層用戶的粘性，歌房/廣場通過自主連麥，玩法，競技提升用戶的活躍度。
音樂人創作者計劃，是云音樂的內容供給之一，任何素人均有機會加入和簽約入駐，云音樂提供創作內容的點播分成、會員包收益、詞曲交易、廣告分成、贊賞收入、直播打賞等多形式的商業變現，據悉至今為止，云音樂的原創音樂人超過4萬用戶以上，原創音樂內容超過10萬+的音樂單曲。對于大多數有著音樂夢想和音樂條件的用戶而言，是一個天然的表達窗口。
樂評書評論內容的創造，和早期的網易論壇/網易新聞一樣，都是通過優質的評論吸引用戶的互動參與，往往對于用戶而言，瀏覽和參與有意思的評論內容比瀏覽內容本身更加有趣。云音樂的社區氛圍調性是文藝情感，這個調性也決定了評論的內容方向。
早期的云音樂評論從主題專欄切入，音樂專列、樂評書以及后續的音樂專欄，以活動專題頁的形式，用情感氛圍、利益刺激引導用戶接觸，在APP內形式“文化雛形”；第二階段引入篩選大量的優質用戶和達人，以PGC的形式逐步覆蓋頭部藝人歌曲；第三階段逐步規模化，配合線上線下立體式的營銷策略，爆款朋友圈H5、線上情感專區、線下地鐵站廣告、公交站臺、校園墻體廣告，讓云音樂的評論內容扎根滲透到目標人群心智。
網易云音樂在整個市場競爭中更像是一股清流，移動網絡的飛速發展使得年輕人接觸內容的形式更加多元和豐富，藝人經濟的熱度同樣高漲，以周杰倫為舉例而言，在云音樂失去杰倫版權的前提下難免會流失大批量重度用戶，但對于平臺而言，能做的不是燒錢搶版權，而是鼓勵創造第二個周杰倫，鼓勵更多有夢想的音樂人，同時幫助用戶找到匹配更多優質的音樂。或許這才是一個具有生命力的平臺的內核。
作者公眾號：Leon電商筆記（ID：Leonnote123）
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