作者：五星小兵

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一年一度的春季招聘季又來了，俗話說工要善其事必先利器其，這在筆試面試中也適用。要想在眾多競爭者中脫穎而出，提前準備考試的技巧，甚至是答題模板是必不可少的。

下面我們來看一道產品筆/面試中經常出現的一種介紹類題目他的解題思路，並以網易雲音樂為例，進行解答。

一、題目形式

此類題目的出題形式多種多樣如：

1. 介紹一款你認為不錯的app

2. 平時都會使用一些應用和網站？覺得有哪些點設計的比較好？

3. 最近半年有沒有遇到特別感興趣的新產品？

4. 推薦一款APP，並說明推薦這款APP的原因？

大意都是介紹一款你熟悉或者覺得不錯的產品，並介紹他的相關情況。

想象一下：如果沒有提前準備，我們可能會糾結到底哪款產品，從哪些方面介紹，是面面俱到還是著重一點等等，磨磨蹭蹭考試時間和麵試官的耐心都所剩無幾了。

其實類似這種題目是完全可以提前準備好答案，並且每次問到都可以使用的。

我們以2017年騰訊產品筆試題：

分析一款你最喜歡的app，他的產品定位，目標使用者，競爭優勢，還有哪些可以改進的地方？

這道題為例，並結合網易雲音樂這個爆款音樂軟體回答此題。

二、解答形式

比較流行的解答方式有幾種：

1. 以使用者體驗要素模型進行拆解

這種方式的問題主要在於：原本模型的提出是為了幫助同學理清邏輯，但在此類問題中，應用此模型還要想模型中5層分別對應的點，對於不熟悉該模型的同學可能反而會被模型的條條框框限制，束手束腳。

2. 以SWOT分析法進行介紹

SWOT分析法主要用於市場分析中，從巨集觀角度上對一款產品或者公司的內部環境和外部環境進行分析，我在大二企業管理一門課中第一次學習到他，是為了公司制定戰略目的而使用。

當時他還不想現在由於產品經理職位的興起，炒的如此火爆，各處都用。

但是它主要用在巨集觀戰略上，缺點是大而空，有時不夠具體。

3. 以產品設計流程介紹

這種是針對此類問題我比較推薦的解題方法，從產品本身的設計流程中可能涉及的點進行分析，一一介紹。也可以根據題目或者喜好著重挑選幾點介紹。

其中包括：產品定位，目標使用者，滿足需求，核心功能，超預期功能，互動設計，盈利模式，競爭優勢，未來發展，問題改進等。下面就以網易云為例回答此類題目。

三、網易雲音樂產品分析

1. 產品定位

產品定位的目的是一下讓人知道產品是幹嘛的，又什麼特點，所以注意簡明扼要。

網易雲音樂的定位是“移動音樂社群”，並以歌單為核心的組織方式強化使用者UGC社交屬性。

個性化推薦讓使用者找到合適的音樂並分享，讓使用者不在孤單。

2. 目標使用者

由於網易雲音樂相對於其他競爭對手進入市場較晚，所以面對紅海市場，挑選合適的目標使用者尤為重要。

當時發現，市場中並沒有一款針對喜好音樂程度中等偏上，年齡比較年輕的消費者和音樂生產者的產品。所以把他們選為雲音樂的目標使用者。

1）消費者：

年齡：年輕使用者。

喜好音樂程度：中等偏上。

2）音樂生產者：

原創音樂作者，業餘音樂作者等。

3. 滿足需求

1）聽音樂

• 快速切換音樂，快速顯示歌詞

• 可以檢視某一音樂詳情

• 可以聽相似的音樂

• 建立私人歌單

• 從其他媒體匯入音樂

• 正版音樂購買

2）找音樂

• 定製化歌單推薦

• 私人fm，並支援每日歌曲推薦

• 支援排行榜找音樂

3）音樂社交

1. 支援檢視附近的人的聽的音樂，發現志同道合的人

2. 支援加好友，聽好友歌單

3. 支援對音樂、歌單的評論、分享

4. 核心功能

圖為轉載

5. 個性化推薦

雲音樂個性化推薦功能：私人FM、每日歌曲推薦、推薦歌單。

網際網路時代是懶人時代，人們越來越傾向於使用智慧化的產品來減少選擇成本和時間成本，個性化推薦的商業價值也就顯現了出來。

雲音樂面向的使用者群體並不侷限於高階且年輕化的人，不排斥其他特性的使用者使用雲音樂，從而擴大市場。

但眾口難調，雲音樂是如何把個性化推薦功能設計得儘可能完美呢？於是雲音樂打出了私人FM+每日歌曲推薦+推薦歌單的組合拳。

需求：

個性化推薦使得雲音樂曲庫中的長尾音樂得以曝光，盤活了整個產品曲庫，也為使用者減少了選擇成本，成為最懂Ta的音樂產品。

演算法：

協同過濾在音樂產品應用上分為兩類，一類是Base使用者，一類則是Base音樂本身。

Base使用者：

如果使用者A和使用者B相似性高，那麼使用者A喜歡的很可能使用者B也喜歡。

舉個栗子，使用者A喜歡聽周杰倫的《告白氣球》、薛之謙的《演員》、趙雷的《成都》，而使用者B喜歡薛之謙的《演員》、周杰倫的《告白氣球》、李榮浩的《模特》。

那麼由於兩個使用者音樂口味相近，就可以將《成都》推薦給使用者B，將《模特》推薦給使用者A。

Base音樂：

根據音樂眾多因子（節奏、感情基調、歌詞、歌手等）判別不同音樂之間的相似性，如果使用者喜歡一首歌，則將這首歌相似性較高的音樂推薦給他。

功能：

私人FM基於個性化推薦演算法，為使用者推薦符合其口味的歌曲，由“刪除、喜歡、下一首”來判斷使用者對推薦結果的喜好程度。

雲音樂給出的官方功能介紹“根據你的音樂口味生成，媒體6：00更新”，說明每日推薦歌曲是根據近期聽歌習慣每24小時生成一次的。

將UGC歌單進行分類打上標籤（歐美、日韓、輕音樂、影視原聲等），再把使用者聽歌習慣進行分析獲得三個最傾向的標籤型別，使用者可點選自己所屬標籤快速獲得UGC歌單。

綜述：

由於推薦演算法存在較多缺陷，需要靠多元化的個性化推薦功能來彌補，雲音樂用私人FM+每日歌曲推薦+推薦歌單的功能組合在一定程度上解決了不同使用者對於個性化推薦的不同需求。

私人FM還能給使用者帶來驚喜感，由於完全沒有進行選擇歌曲的操作，系統推送出一首很久之前聽過卻再也找到的歌的時候，你會有驚喜的感覺，覺得雲音樂很懂自己——能激發使用者情緒的產品更能獲得使用者芳心。

而UGC歌單是雲音樂個性化推薦和社交的複合物，它是雲音樂曲庫利用率高達80%的重要因素之一，建立屬於自己的歌單不僅能獲得關注，還能展現自己獨有的音樂品味，獲得成就感和裝逼的感覺。是雲音樂口碑較好的功能之一。

因為音樂是無法精準定性的文化產物，一個人可能喜歡這首歌的歌詞，另一個人卻只是喜歡這首歌的曲調。所以音樂的個性化推薦演算法優化仍有待提高。

6. 音樂社群（分享）

需求：

社交需求一直是市場上永恆的需求，社交形式有很多，像基於熟人社交的QQ、微信，基於KOL社交的微博，基於陌生人社交的陌陌、探探，還有基於垂直領域的社交如赤兔、豆瓣等，如何結合自身根據使用者切入社交市場形成使用者沉澱就顯得尤為重要。

雲音樂以音樂為興趣基點加入了社交元素，有別於其他音樂產品，雲音樂的社交做得更徹底，使用者能直接私信交流，而不只是流於表面。

雲音樂入駐的明星與粉絲的直接互動，不僅直接增長了明星人氣，也讓更多的使用者認可平臺成為重度使用者

雲音樂社交功能：樂評+朋友+話題+歌單

樂評：

在雲音樂播放器介面點選評論按鈕進入當前音樂評論列表，使用者可以發表評論，為評論列表中喜愛的評論進行點贊、回覆、分享等操作，點贊數越高排序越靠前。

朋友：

朋友功能位於產品一級導航中，是一個類似微博的功能，使用者可以看到關注人的動態訊息，不同的是雲音樂的內容輸出形式強調文字+音樂的形式，也契合雲音樂是一款音樂產品的核心，新版雲音樂可以釋出短視訊，豐富了動態內容形式，讓互動更有趣味性。

基於LBS的附近功能可以發現周邊的陌生人並瞭解他最近聽什麼歌，讓使用者更易結交相同音樂品味的朋友。

話題：

以自定義話題的形式形成一個個討論組，使用者可以在熱門話題中選擇熱度較高的話題並參與話題討論。話題內容為一段話配上一首歌的形式輸出。

綜述：

雲音樂和其他產品設計上最大區別就在於它對於音樂社群建設的重視，社交形式豐富且能有效的帶動使用者參與社群互動中，社群活躍度較高，使用者注意力停留在平臺上的時間遠高於功能性產品。

7. 歌單

為什麼要用歌單？

• 歌單對使用者成本的降低是不言而喻的，藉助歌單可以輕鬆管理自己喜歡的音樂，並進行雲端同步

• 網易雲音樂的推薦演算法會為使用者的聽歌“口味”打上一系列的標籤，然後根據這些標籤匹配符合使用者口味的歌單

• 使用者自建ugc歌單，擊中偏高階使用者。通過歌單連線起來，提高參與感與粘度。

• 簡潔，以歌單為核心內容，吸引使用者。

8. 超預期功能

• 每日歌曲推薦，精準的音樂推薦演算法，推薦的歌單、歌手和歌都是使用者愛聽的。方便懶人使用者。

• 使用者互動社交，對歌單的評論分享

• 自己建立歌單，參與感

9. 互動設計

• 高度統一的介面色彩運用，大氣而簡潔。QQ音樂採用的紅綠色調搭配的配色風格，沒有保持一致性，同時紅綠兩色對衝式的運用有點不討好眼球，整個介面效果看起來就要遜色幾分。

• 率先採用模仿留聲機的播放介面設計，非常有逼格。隨即也引來了競爭對手的爭相模仿。

• 所有呼叫選單都保持一致的色調、圖示大小和排列方式，整個設計的一致性非常高。網易雲音樂對細節的一絲不苟。

10. 盈利模式

1）票務收入、虛擬貨幣：線上演出實時互動直播門票收費。

為歌手、音樂人提供線上演出舞臺，通過使用者購買門票獲得收入；通過使用者給喜歡的歌手、音樂人送花打賞等獲取收入。

2）品質收費：試聽免費，下載收費，高品質服務收費。

數字音樂行業對付費下載的盈利模式已經達成共識，付費下載在國內環境比較陌生， 國內使用者對於網際網路免費已經習慣了，這個模式需要一定的市場成熟度和產品的粘度來促成，長期卻是被看好。

3）增值服務：與運營商合作，推出包月下載、包量下載等節省流量的使用者體驗服務收費。

增值服務主要是像使用者提供更好的音樂服務，使使用者願意為音樂埋單。

4）廣告

5）音樂周邊產品，或者引流到線上商城

11. 競爭優勢

• 音樂推薦演算法，龐大的音樂曲庫，方便使用者發現新的、好聽的音樂；

• 網易本身的品牌效應和使用者群

• 引入音樂社交的概念，當用戶基數達到一定數量並且運營到位可以形成很強的使用者粘性

12. 未來改進

• 發展付費無損音樂並擴大無損音樂的數量，吸引音樂發燒友進入

• 引入更多著名歌手和音樂大v入駐，多進行線上運營活動，並通過激勵機制實現音樂分享、歌單建立並分享等互動行為，真正實現音樂社交，一旦形成音樂社交，使用者增加速度便得以保證

• 通過音樂電臺入口培養一批優秀的音樂自媒體人，並通過音樂社交的入口，引入更多的使用者流量，營造粉絲經濟

• 結構改進。訊息模組包括：通知、評論、私信和@我四部分內容，這些內容的產生幾乎都與社交行為有關，然而從資訊架構上來看，之前的設計將訊息功能放置更多中，這顯然是不符合邏輯，也是不合理的

• 功能改進。提升私人FM功能的黏性和使用時長，建議增加搖一搖切換曲風功能

• 弱點改進。根據時點，建立緊跟流行事件的歌單，弱化網易在好聲音之類音樂節目版權簽約中的劣勢，提升使用者找歌的產品體驗

• 社交改進。目前基於音樂基礎的形成的社交關係還不明顯，可以通過使用者喜歡的歌，收藏的歌單、歌手、DJ節目等形成一個匹配系統，在“朋友”頁面根據陪陪程度給使用者推薦朋友；歌單的收藏者頁面，可以檢視使用者之間的匹配度

13. 討論

關於個性化推薦目前還存在哪些問題？

1.面對新使用者如何快速獲知使用者興趣所在？（冷啟動問題）

根據跨平臺資料整合，提前獲知使用者閱讀偏好、購物偏好和觀影偏好等從而預測使用者的音樂口味。

2.如何判別使用者當下狀態有選擇的推送音樂？（傷心的時候別聽慢歌、睡前別聽快歌）

根據時間、GPS定位獲知使用者當下狀態進行推送。

3.如何避免特殊情況下音樂加入使用者口味的判別資料庫？（跑步不得不放快歌、讀書不得不防輕音樂）

設計一個隔離模式，一切操作不影響系統對使用者的口味判別。

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