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「博彩塔防隐藏合成公式」陌生人社交产品的3个组成要素:筛子、信息、人(一)

2020-01-11 17:35:10 10:28 来源:互联网 
本文以“soul”app为依托,分析了陌生人社交产品的3个组成要素,并对其进行了梳理总结,与大家分享。本文以“soul”app为依托,分析陌生人社交产品的3个组成要素:先贴一句罗素的话:不管你是在研究什么事物,还是在思考任何观点,只问你自己:事实是什么,以及这些事实所证实的真理是什么。)一些结论:个人疑问:上图为:2017.11-2019.10,网民搜索soul的频率变化(可代表下载数?

「博彩塔防隐藏合成公式」陌生人社交产品的3个组成要素:筛子、信息、人(一)

博彩塔防隐藏合成公式,本文以“soul”app为依托,分析了陌生人社交产品的3个组成要素,并对其进行了梳理总结,与大家分享。

本文以“soul”app为依托,分析陌生人社交产品的3个组成要素:

先贴一句罗素的话:

不管你是在研究什么事物,还是在思考任何观点,只问你自己:事实是什么,以及这些事实所证实的真理是什么。永远不要让自己被自己所更愿意相信的、或者认为人们相信了,会对社会更加有益的东西所影响。只是单单地去审视,什么才是事实。

主观因素总会插入对数据的获取以及对数据的分析上,每个人都或多或少会这样,希望能极力避免。

下面的用户数据都是我自己在soul上测来的,每个数据的人数都会上百,所以与真实数据相差无几:

前100天的四段分别是0-10天(共10天),11-30(20),31-60(30),60-100(40)。

假定每月新来的用户是变化不大的(除非每月新来的保持较大加速度):

(蓝色为文字;橙色为图片;灰色为人照)

与直觉不同的是:

先说明app里男性数量应该是高于女性的,然后可预先想想:

(柱状图:蓝色为男,橙色为女; 圆饼图:蓝色没互动、橙色只有赞、灰色有评论 )

一些结论:

那么,双方钓上来的鱼儿就是异性吗?

(左图:蓝色代表动态数(第一个蓝是总的,第二个蓝是男动态),橙色代表男性评论,灰色代表女性评论;右图:是系统推荐动态里男女比,令我不解的是为什么同性占比会这么高?)

一些结论:

个人疑问:

上图为:2017.11-2019.10,网民搜索soul的频率变化(可代表下载数?)

上图为:2017.11-2019.10,关于soul的资讯热度(可代表营销推广?)

筛子包含两种,一种是系统的匹配机制,一种是用户自己的筛选。前者往往在最相遇时发生,然后用户再自己深入了解筛选人。(系统筛选可不可以在后半程也出现?)

筛子是两个陌生人从相遇到成为好朋友或者恋人之间必然存在的东西,且存在好几道筛子,只有完全通过的人,最终才能成为你的熟人。

(歪歪斜斜的细线表示筛子在不同路径下属于排名也稍有不同)

注解:

对比线上与线下:

问题来了:为什么线上可以碰到那么多异性,但依然比线下更少的找到对象呢?

这个问题应该就是指引产品优化的方向。这个问题很复杂,很关键。可以说:对这个问题解答的水平代表着你的薪资水平。(你能为用户解决多少程度的难处)

(1)深、淡蓝块:

每一层里深蓝块与淡蓝块差别在哪里?各自的里面也分为不同情况,这些差别都是什么?

(2)筛子:

每一个筛子都不同,如何根据它下面的蓝块改造?

a.筛子的失败有两方面

b.筛子的成功有两方面

(3)总结

深蓝块里有一部分应该在浅蓝;浅蓝块里也有一部分应该在深蓝。

是不是过于在意合适了?每个人合适的人很多很多?等等欢迎讨论。

系统自动筛选:星球-灵魂匹配机制是什么?(语音、脸基尼呢);广场-推荐动态机制是什么?

用户人工筛选:广场-关键词搜索;广场-通知里的互动内容;广场-动态内容;人的主页内容(置顶功能)

两个问题:

本篇完,下一篇继续下面的内容

作者:北方,近期求职中;公众号:红色的筛子

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题图来自 unsplash,基于 cc0 协议

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