B站用户反馈需求分析--三节课作业

一、收集用户反馈

(*本次用户反馈需求基于移动端-非UP主用户展开讨论与分析)

1、用户反馈来源

以下用户反馈内容来源于:豌豆荚、AppAnnie、bilibili用户反馈论坛、新浪微博。

2、用户反馈内容统计

本次用户反馈样本数据为81条,其中,好评内容40条,差评内容41条。通过对用户反馈内容进行简单的问题概述,以及将反馈中出现的共性问题,进行合并同类项,完成了针对反馈的分类。

好评内容统计

差评内容统计

3、用户反馈内容详细信息

二、反馈内容分类与整理

1、差评反馈内容整理

【反馈分类策略】

在差评内容反馈中,将整体反馈分为业务场景和问题两大类。因为用户反馈表最大用途是锁定问题并进行分析解决。用户日常遇到的问题呈海量,故我认为从用户反馈中锁定用户使用业务场景为第一要务,方便PM对此场景下的功能进行定位分析。其次对该场景下用户遇到的问题进行分析,抓取用户需求并配合BI进行技术讨论。最后,作为实习生,所产出内容应便于其他部门同事直接调用,此案例中按照以上分类方法可以直接被产品、BI技术部门调用。综上所述,对差评分类我总分为四个板块:

1、在业务场景大类下,根据业务大类细分为UP主、账号、社区、综合;

2、在业务场景子类下,根据用户使用场景细分为Push、播放页、标签页、推荐页、搜索页、全站、首页、我的页面等子类;

3、在问题一级分类下,根据需求细分为UI交互、功能迭代、技术、内容审核、认证变更;

4、在问题二级分类下,根据问题一级分类需求细分为十个子类。

【反馈内容信息】

2、好评反馈内容整理

【反馈分类策略】

在好评内容反馈中,我将整体反馈分为一个一级类目,一个二级类目。一级类目包括功能体验、内容资源和人工服务。二级类目根据所属一级类目细分为无广告、体验流畅、内容丰富等。以此分类的依据是,评判一个APP好在哪里的初等依据是其硬件、软件、和配套服务三大件。通过对海量的好评数据进行分析,B站的硬件方面包括其优质的用户体验(无广告、不卡顿、高清等),软件方面包括其优质的PGC、UGC内容(弹幕内容丰富、教育内容丰富等),配套服务方面包括其优质的人工服务(举报反馈迅速、客服24h在线值班答疑等)。

【反馈内容统计】

【反馈内容信息】

三、用【用户-场景-问题-现有解决方案】的方法,描述还原反馈中出现的,比较共性的问题场景

根据表格中梳理具体的反馈分类内容,挑选出了其中比较有共性的,用户频次比较高的问题,并对其做一个比较细致的问题场景还原。

*其中部分反馈内容涉及反馈用户较少,数量为1,可能为偶发性问题,本次暂不做讨论和分析。

*B站的用户需求可分为四大类,即内容需求、体验需求、社交文化需求、创作需求。本次所收集的40条差评反馈中,暂未收集到涉及纯社交类问题反馈(除UGC弹幕内容外)和创作需求,故下图中暂且只讨论内容需求和体验需求。

四、对以上差评反馈需求进行优先级排序

1、本次反馈由于搜集数据时侧重于移动端非UP主用户,故以下需求本身带有侧重性;

2、下文中涉及到的用户需求为通过从40条用户反馈中筛选可通过技术或运营策略解决的问题,并合并归化同类问题后得到的需求列表。

Step1:梳理用户画像

通过行业内相关公开数据(艾瑞咨询)和内容分析,梳理出B站目标用户群体如下:

受众属性——二次元爱好者/御宅族:希望能够有个平台,能够观看新番动漫,了解二次元资讯。

传播属性——UP主:希望能够有平台能够让自己分享内容,吸引粉丝,从而获得认同感和成就感。

受众属性——网络视频爱好者:希望有个内容比较丰富的平台,能够满足自己日常消磨时间的需求。

互娱属性——直播爱好者:希望有平台能够观看到自己喜欢的UP或直播内容。

社交属性——社交爱好者:希望能够有个地方,能够认识很多有共同兴趣的人。

其中核心用户为:二次元爱好者(受众属性)、网络视频爱好者(受众属性)和UP主(传播属性)

Step2:用户需求分析

B站主要用户需求分以下四种:

内容需求:除了及时的新番更新,丰富的二次元资讯,原创的二次元视频等,还要有其他的,类似与音乐,时尚,搞笑等的综合性内容,供应给二次元爱好者及非二次元爱好者观看。

体验需求:无广告、无卡顿、可发送弹幕实时评论、界面交互的布局设计友好。

社交文化需求:能够找到共同爱好的人,可以一起针对共同的兴趣一同讨论,找到共同的精神家园。

创作需求:能够输出自己的创作内容,吸引到大量的粉丝,实现流量变现。

根据用户量和发生频率,分析以上需求的各自影响面:

最后得到用户需求程度排序:内容需求>体验需求>社交文化需求>创作需求

Step3:优先级分类依据

建立横向对比维度:预估用户数量、需求类别、实现难度

预估用户数量:通过对目标群体的熟悉程度,将所需功能的预估用户数量分为高、中、低,三个数量级。

需求类别:通过用户需求分析,了解到四类用户需求,并根据需求描述选定需求类别。

实现难度:通过需求描述来预估开发实现难度,通常新增功能>UI优化>技术问题>内容审核。

各横向维度之间优先级排序为:用户数量>需求类别>实现难度。这个结论由布老师的视频中得出,即先考虑大用户量的问题,再考虑需求高频次的问题(需求类别),最后考虑开发实现难度。

Step4:将各条需求进行横向匹配,得到最后排序分布序列

需求总排序

各需求级别Top3问题及可能的所需协同资源解决方案

需求级别划分:

P0 -重要且紧急

P1 -重要

P2 -中等

P3 -一般


五、总结&思考

关于用户收集反馈渠道

用户反馈来源:豌豆荚上的用户反馈来源多为异常行为(水军刷榜、恶意评价),有效反馈内容较少。AppAnnie上的用户反馈多来源于港澳台、海外地区用户,针对性功能建议较多,具有参考性和针对性。微博上的用户反馈多来源于国内深度用户,对B站本身依赖程度较高,其反馈内容真实性较高。bilibili用户反馈论坛上的反馈bug技术性、功能性建议较多,可靠程度极高。

关于用户反馈分类

1、通过对用户反馈内容进行细分整理后,我发现,在差评反馈中,有接近50%的用户希望在现有产品上增加功能,进行迭代。产品业务部门可以对这些新增功能需求进行多维评估来确定可行性。

2、通过数据分析发现,播放页面差评反馈最多,其次是全站的差评反馈,这两部分反馈内容达到全部差评反馈的53.5%,主要问题涉及功能迭代、UI交互两方面,分别占比54.5%和27.2%。

3、通过数据分析发现,V2.3.3版本问题较为突出,现有大量的播放页面异常卡顿、UI交互异常等问题反馈,需要引起相关同事注意进行及时解决处理。

产品功能优化建议

根据需求优先级列表排序和用户需求程度排序,基于对目标群体的认知和日常使用,总结出以下几点优化建议:

1、在内容审核方面:加强内容审查,完善基础体验。针对UP主上传的视频内容,可提供用户评分功能,对低分视频进行及时审查,删除。针对弹幕等UGC内容,通过技术手段加强内部审核,并激励外部用户举报反馈,打造清朗的社区文化环境,满足用户的优质的内容需求和社交文化需求;

2、增强用户体验,完善进度条、播放轨迹记忆、清晰度记忆等功能,满足用户的体验需求,增强用户良好体验;

3、完善推送机制,拓宽口碑体验,增强用户黏性。建议推送机制是3个关注UP主相关内容(推送用户未观看内容,最近更新优先展示)+4个用户标签相关内容(推送高评分内容)+2个二次元相关内容+1个直播/文字/信息流广告(参照youtube)。这样做鼓励用户和UP主之间建立更紧密的社交关系,使得原创内容得以展示,保证UP主的利益。进一步满足用户的优质的内容需求和社交文化需求。

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