第3节 快速划分用户群

互联网音乐产品中有哪几类用户？

这应该是做音乐App的产品经理第一个要考虑的问题。用户群细分是最常见的用户研究手段。一下子理解所有用户是很难的，但是分而治之则会容易很多。这同时也是市场营销课程的基础，理解细分市场是每个营销人员的必备技能之一。在这点上，产品经理与市场营销是相通的。

划分用户群直接产生的作用就是能更好地理解产品的目标用户和市场竞争情况，包括：

● 有哪几类用户群？

● 这些用户群的特点是什么？用户群数量大致是多少？

● 竞争对手们覆盖了哪些用户群？

● 哪个细分领域是市场空白？而哪个细分领域又是长期目标的必争之地？产品从起步到成熟的竞争策略是什么？先做哪个用户群，再做哪个用户群？

可以看到，产品经理心中的整个大盘其实都与划分用户群有关，将划分用户群称为一个产品自始至终的关键点也不为过。传统用户研究方法中的用户画像，最终会产出不同用户群的典型特征。那么在立项之初，产品经理要自己快速划分用户群的时候，应该怎么做呢？

在网易云音乐立项时，我们为了快速划分用户群，做了以下几件事。

● 利用身边的资源进行定性的用户访谈，覆盖不同类型的用户。

● 根据访谈的结果分析出划分用户群的因子。

● 利用因子来划分用户群。

● 通过问卷调查等方法来进行初步的验证。

下面就通过这个流程来详细介绍快速划分用户群的方法。

1．通过定性访谈，分析出划分用户群的因子

我在做网易云音乐之前，对内容社区型的产品有过积累，了解UGC（User Generated Content，指用户原创内容）的基本用户群体——内容贡献者和内容消费者。我通过这两条线访谈了身边不同的用户，并将用户分为以下这几种（每种需要区分性别、年龄段，大致三四名用户）。

● 用户A，资深的虾米音乐用户，创建过很多精选集，也有很多粉丝（因为虾米音乐的总部就在杭州，所以比较容易找到这样的用户面谈）。

● 用户B，音乐互联网产品从业者，主要做社区运营。

● 用户C，独立音乐人，不红。

● 用户D，大学生/高中生，喜欢买打口CD、听欧美摇滚乐。

● 用户E，白领，上下班听音乐，喜欢的音乐风格以国内的流行音乐为主。

● 用户F,35岁以上的资深乐迷，家藏非常多CD。

我总共花了两周时间访谈了大约20名用户，每次访谈的时间从半小时到三小时不等。有的用户很善于聊天，能够提供很多想法，就会边喝咖啡边聊且很畅快；有的用户不健谈，半小时之后的对话就很枯燥了，只能草草结束。但只要用心去寻找目标用户、用心去聊，就会获得很多有价值的信息，不仅可以用于分析划分用户群的因子，还可以给自己带来很多产品上的灵感。

这个信息收集过程非常重要，是产品经理了解用户的第一步。我认为不管职位高低、工作年限长短，在面对一个新产品时，产品经理都要亲力亲为地做这件事情，这样才能对用户群有直观的了解，才能看清楚血肉所在，而不是看似清醒实则糊涂。访谈时，应尽量选择面对面交流，谈话间的语气、神情、用词都是有帮助的，并且往往面谈才能真正提高被访者的兴趣，从而挖掘到更多的信息；实在没办法时，才选择通过电话、视频或IM（即时通信方式）来访谈，并且要选择你认为重要性一般的用户进行这样的访谈。

在访谈过程中，我了解到音乐喜好程度是一个很重要的因子。音乐喜好程度决定了用户看待音乐的态度。有人将音乐看作职业，有人将音乐看作最大的爱好，有人将音乐看作消遣，有人将音乐看作背景音乐。不同的态度决定了用户在已有音乐产品上不同的使用行为——发现音乐的方式、听音乐的方式、分享音乐的方式、为音乐付费的方式都会有所不同。同样，也决定了不同的用户最终选择使用哪个音乐产品。

另一个重要因子是年龄。这是通过我自身的经历得出的结论（可以看到我在选择访谈对象时就区分了年龄段），通过访谈也验证了这个结论。音乐是人类精神世界的消费品，人类从出生起就会对音乐、节奏有反应，甚至在母亲肚子里时，大人们会给小宝宝听莫扎特、贝多芬的传世名作。每个人的音乐口味则是逐步形成的，大部分人形成音乐口味的过程如下。

● 一开始听歌，并没有固定喜欢的歌手。从中学开始，逐渐有了喜欢的歌手，甚至将其视为偶像（得益于互联网，如今这个趋势可能从小学就开始了）。

● 大部分人会受到同学的影响，开始接触更多的流行音乐。80、90后学生中的意见领袖，则很早就开始受到网络的影响，继而影响自己的同学。

● 到了大学，接触面更广了，这时会更加明确自己的喜好，开始逐渐形成自己的音乐口味。对以前喜欢的一些歌手感觉淡了，而有些歌手变成了自己一生的偶像，也有些新接触的歌手打开了自己音乐新世界的大门。

● 毕业后参加工作，越来越忙，音乐口味逐渐定型，这时很难再接受新的音乐类型，因为没时间、不去主动地了解，除了熟人和朋友推荐的歌曲、大街小巷都在放的歌曲等。

可以看到对于不同的年龄段，即用户形成音乐口味的不同阶段，用户行为很不同。因此我选择了年龄作为另一个因子。

总的来说，因子可以分为两类：基本的人口属性（如年龄、性别、教育程度、职业等）和垂直领域属性（在音乐方面就是音乐喜好程度）。用一个二维坐标系划分用户群，使用两个因子就足够了。

2．利用因子划分用户群

利用年龄和音乐喜好程度，最终我们划分的用户群如图2-3所示。

各种用户的简单画像分别介绍如下。

学生中的意见领袖：在中学、大学时就先于周围的同龄人接触新鲜的音乐趋势，受欧美、日韩，乃至小语种的音乐影响很深，会积极地给同学们推荐自己喜欢的音乐。他们兴趣爱好广泛，有很强的表达欲，尤其是在互联网传播发达的今天，他们能在网络上与同好聚集在一起，不再像80后喜欢欧美摇滚音乐时那么孤独。音乐是生活中除了学习外很重要的事。

普通学生：音乐口味刚形成，喜欢年轻人中流行的音乐。但如今的学生与80后做学生时又不同，现在他们有更多的偶像可以追。虽然喜欢的音乐以流行音乐为主，但也分了很多“派别”，而80后在学生时代几乎清一色地喜欢周杰伦、王力宏、陈奕迅、孙燕姿、梁静茹……另外，音乐也是缓解学习压力的好帮手。

意见领袖：多存在于一二线城市的高收入人群中。从CD时代就家藏很多，不少人有一书柜的CD，对喜欢的音乐流派和歌手如数家珍。虽然有固定的音乐口味，但也经常接触新的音乐风格，听过的歌曲数量以万首计，音乐是生平最大的爱好。

大众用户：音乐口味普通并且已经形成，对新的音乐风格不感兴趣。接触音乐的渠道主要是排行榜、娱乐综艺节目、周围朋友的推荐，偶尔听一些小众的音乐，但记不住歌手。要求音乐好听即可，并不在乎音乐背后的意义，音乐是一种伴随性的消费。

行业从业者：不仅是歌手、词曲作者，也包括乐评人、电台DJ等。值得注意的是，现在行业从业者的年龄显著降低，很多中学生已经开始电子音乐的创作。因为电子音乐创作门槛低，一个人也能做到。音乐对他们而言是自己的事业。

行业精英：占据金字塔顶端的人，在音乐行业中拥有巨大的号召力，比如，流行偶像、实力唱将、乐坛祖师、唱片业大佬……掌握了传统音乐行业中最好的资源，拥有最大的话语权。音乐对他们而言是事业，能够获得财富和名望。

下面介绍网易云音乐在音乐市场上的竞争对手，这样能看清楚市场的竞争状况。

QQ音乐、酷狗音乐、酷我音乐、天天动听：这些是当时市场上用户量排名靠前的产品，基本都经营了7～10年，拥有很坚实的市场基础，产品知名度很高。这些产品都是围绕大众用户群来做的，但其中也有区别：QQ音乐由于背靠QQ平台，用户群相对年轻（QQ的接触点是年轻用户）；酷狗音乐和酷我音乐由PC时代积累的用户群发展而来，用户的年龄相对较大；而天天动听主打音质好，在Android市场上耕耘多年，拥有不错的用户黏性。

虾米音乐：产品定位于高端用户，音乐内容由用户上传，曲库相当完整、丰富，在Web时代其流量一度增长得很快，吸引了很多高端用户。其用户群年龄相对豆瓣音乐要大一些，在当时它是一个小众音乐圈子。

豆瓣音乐：如果说虾米音乐的用户是文艺青年、摇滚青年，那么豆瓣音乐的用户则是“小清新”。其用户群没有虾米音乐那么高端，同时年龄也相对小一些。它也是一个小众音乐圈子。

多米音乐：在音乐产品中其创建时间较短，是专注于移动端发展的产品，定位于音乐口味相对高，同时更年轻的用户群体。多米音乐在Android手机厂商预装红利的时期发力，短时间内聚集了大量的用户。

用户群和竞争对手划分如图2-4所示。

通过以上分析可以看到，虽然当时在线音乐市场是一片红海，但是还有一定的细分市场机会。于2010年成立的多米音乐，就是选择了一个细分市场并取得了不错的初步成绩，尽管在2012年时其还没能挑战行业大佬，但已经让嗅觉灵敏的人闻到了机会。

3．通过问卷调查来验证

经验非常丰富的产品经理有相当敏锐的判断力，能够在初期做出准确的用户群划分。这种判断力取决于经验，而经验其实来源于之前的失败——在不断的失败中积累对问题的逻辑分析方法和对用户群的感性认识。

然而，就算是再有经验的顶级产品经理，也会遇到自己不是很熟悉的用户群和市场。我们面对的市场和用户群是复杂而多变的，在快速划分用户群之后，如何能够同样快速地进行验证呢？毕竟互联网行业对于速度的要求很高。

这里介绍一种办法，通过问卷调查的定量研究来验证之前定性研究分析的结果，从而以较低的成本鉴别判断的正确性。问卷调查主要需要考虑以下部分。

● 问卷的目标用户和投放渠道。为了达到定量研究的效果，研究的每一个类别的用户群都需要有足够多的样本，最好不低于50个。在资源充足的情况下，问卷用户数量自然是越多越好；但在大部分情况下，资源是紧张的，因此需要提前计算好所需的最少用户数量。同时要考虑问卷的投放渠道，即渠道是否匹配想要调研的用户群。渠道并不是看上去用户数量越多越好，而是与调研的用户群越匹配越好。

● 问卷的大纲。首先，利用发散思维，尽可能全面地列出想通过问卷获得的结论。然后，由此展开，形成一个树状结构的大纲。最后，根据对重要性的判断，剔除一些不需要的问题，并将重要性高的问题标注出来。例如，在网易云音乐案例中，我会在大纲中重点考虑以下几个方面。

■ 希望通过问卷了解产品知名度——最常用的产品，以及年龄、性别、职业、收入等人口属性问题——来验证QQ音乐、酷狗音乐、虾米音乐、多米音乐等产品的用户群特征猜想，以及各个产品的市场占有率。

■ 通过用户听音乐的频次、听音乐的风格流派、喜欢的歌手、评价用户自己喜好音乐的程度，以及用户使用不同音乐App的频次，来交叉分析和验证不同用户群的特点。

■ 通过让用户选择自己常用的发现音乐的方式、分享和交流音乐的频次、养成听音乐习惯的年龄和原因，结合之前的人口属性，来验证不同用户群对发现音乐、分享和交流音乐等观点。

● 问卷题目的设计。大纲设计好后，就可以着手设计题目了，这需要一定的用户研究的专业知识，跟随有经验的用户研究员学习、看专业书籍无疑是最快的学习方法。在设计题目时，需要注意如下几点。

■ 题目数量能少则少。默认用户都很“懒”，而填写问卷通常很枯燥，因此没有人愿意花5～10分钟来填写问卷，就算提供很丰厚的奖品也无济于事——因为即便如此，用户也只会为了奖品而尽快完成问卷，而非认真思考后填写，这样拿到的结论不会准确。所以，思考设计题目的逻辑、尽量减少题目是唯一可行的办法。每道题目都要判断是否必要，是否能与别的题目合并，而这个过程需要重复两三轮，直到确实没有可以删除或调整的题目了。

■ 题目的顺序很重要。不要一开始就问性别、年龄、职业、收入等问题，这些问题涉及隐私。同时应让用户在开始答题时接触那些不太需要思考、浅层次的问题。从易到难，让用户逐渐进入状态，投入时间和精力来思考问卷后半部分复杂的问题，这对绝大多数用户来说更加友好。

■ 题目的文案要精简、选项不要过多、尽量让用户做选择题并且控制开放式问题的数量……这些小窍门会随着经验而积累。作为产品经理，你需要时刻注意抓住重点，设计问卷时也是这样的，在问卷中设计足够多的问题来验证你想了解的最重要的信息，而对于最重要的问题，则要保证逻辑严密，进行反复测试直至没有问题。

这些方法可以让产品经理自己或配合用户研究员进行一次没什么大差错的问卷调查，但由于问卷用户并不是100%地控制在自己手中的，因此难免会有偏差（一般愿意花几分钟回答问卷的用户，通常是对这个领域感兴趣的用户），会和市场的真实情况有所差别。例如，在问卷调查中询问用户对网易云音乐的喜好程度，这个问题的答案多半会让产品经理过于乐观——网易云音乐的真爱粉更倾向于回答问题，因而导致这些用户相比真实情况占比偏高。

在问卷调查的分析结论出来之后，就可以验证之前的用户群划分了。如果经验证是对的，那么可以结合定性研究和问卷定量研究的结果做更深入的分析——至少你掌握了初步的数据，而且很可能获得一些有意思的结论。例如，当时我通过问卷得到一个信息：QQ音乐与豆瓣音乐的用户重合度没有想象中那么低，而QQ音乐与酷狗音乐的用户重合度也没有想象中那么高。这也许是因为用户更倾向于同时安装一个搜索曲库方式的产品和一个电台方式的产品，而非同时安装两个搜索曲库方式的产品。

如果问卷得出的结论与用户群划分不相符，那也不必气馁，至少在产品开发之前就发现了这个问题。在明确产品目标用户和定位前，走再多的弯路都是值得的，因为一旦产品进入设计、开发，甚至线上运营等环节，再去调整目标用户和定位，难度与成本便会成倍增加。

一般而言，数据结果更有说服力。从数据中可以捕捉到划分用户群的关键，也许之前选取的因子和分析得出的用户特征有误，那么从头来过吧。根据数据重新思考，并且再度进行用户访谈。在得出新的用户群划分之后，我们再用问卷调查的方式验证一遍，记得不要将问卷发给同一批用户。