无线平台需要怎样的音乐推荐功能？
来源：百度文库 编辑：神马文学网 时间：2024/10/02 00:45:51
无线音乐平台的发展最大的追求是：实现长尾。而搜索功能、推荐分享等都是实现长尾最佳的功能业务。
在音乐的推荐方面，互联网走在了无线音乐平台的前面。
目前已经有几家运营商在无线音乐平台做这方面的尝试。但是遗憾的是，无线平台的音乐推荐不能照搬互联网经验，更不能照搬国外互联网音乐推荐经验。其实国内的音乐推荐分享网站的处境也是雾里看花，并非外人想象中那样神奇。
国内互联网推荐模式不能照搬国外
我在06年的时候就推理出，国内推荐网站的用户会是哪一类人，进而推断出推荐网站中试听量最多的是哪一类的歌曲。
在推荐网上，试听量最大的其实都是外文的非主流音乐。
为什么用户没有使用推荐功能来听中文歌曲？这要从使用推荐网站的用户群体的特征说起。
几个原因：首先喜欢推荐的都是白领上班一族。他们是互联网的高端用户，也是音乐的高端消费者，他们不喜欢“肤浅”的国内音乐，他们这个群体的特征是比一般的网民更喜欢国外歌曲。
其次，从音乐下载途径来说，喜欢中文歌曲的用户在一般的网站和百度已经很方便地得到满足。
另外，中文歌曲本来就没有多少种风格，只那么几种，所以中文歌曲用不着多此一举使用推荐功能。
有几个做音乐推荐网站的朋友说，越做越害怕！因为跟预先设想的用户群体不一样。他们希望的是中文歌曲为主的推荐分享，结果全部都走偏了，偏到英文歌，更惨的是，居然还都是英文歌曲中的非主流歌曲类型。这也验证了我的推理：一般的主流英文歌曲百度都可以搜到，但非主流的英文歌曲才是百度搜不到，而不得不使用推荐分享网站，因为有用户会把自己的CD上传到网站上。并且越是小众的音乐类型爱好者越有分享交流的需求——好不容易才能找到知音。
所以从几个方面正方向推理，和反方向推理。都可以得出这个结论。
那么国内最适合什么样的推荐方式呢？
我们知道，推荐有基于社会化的，比如LAST.FM；有基于个性化的,比如潘多拉。国内更适合社会化。当然也有个性化的，但是社会化推荐这个权重很重要。
这个现象是因为国内外的不同情况而导致的。大部分人不明白这个差异，所以音乐推荐模式误导了一大批人。国内一年只推出300多张唱片，一共才3000多首歌曲，并且风格类型都大同小异，所以一般人是没有必要使用推荐功能的。互联网这么发达，在百度和其他网站可以很方便地找到所有中文歌曲的相关信息。
在国内如果做中文推荐不容易行通的话，而英文歌曲受众又小，这样情况下，其实专著做日韩歌曲的推荐是一个不错的选择，最起码比目前欧美歌曲的人数要大。但是，对于推荐网站来说，既然推荐功能的用户已经是小众了，那么日韩歌曲也解决不了问题，并且需要对日韩歌曲非常了解才可以做的很好。但是IT公司不懂音乐，所以会很困难。而目前推荐模式形成以非主流的英文歌曲为主的饿状况，是消费者自发形成的，不用IT公司人员自己有多深的音乐经验。
总之，音乐推荐这个功能，不是懂技术就可以做的好，也不是懂模式就可以做的好。最重要的是需要懂流行音乐市场，懂主流消费者的喜好，才能把推荐功能在互联网最大化。推荐分享怎么说都是一个小众生意，而不是大众生意。目前国内一批做推荐分享的公司，更多迷恋于技术，而不是在意消费者的喜好，结果导致水土不服。
那么，怎么样才能做成大众生意呢？可以有几个方式，不过涉嫌商业机密在这里先买个关子。
无线音乐推荐模式不能照搬互联网
既然互联网的音乐推荐模式很难做成大众生意，那么在彩铃是不是就更用不上了？因为彩铃的风格更单一，就那么10几首口水歌卖的最好。
其实不是，推荐功能在彩铃市场是最需要的，因为无线音乐的用户和互联网用户特征有很大区别。互联网的音乐用户不需要推荐功能，但是无线音乐用户大多是很低端的用户，他们需要推荐，并且从一些业务实践来看，推荐模式能实实在在带来50%以上的增量。
推荐模式之所以能有效的提示和刺激用户一次性购买更多的音乐。是基于以下原因：
彩铃跟互联网用户听音乐的特性不一样，用户对这两种音乐形式的需求也不一样。
有些歌曲是不适合做彩铃的，因为彩铃是一种全新的音乐表现形式。CD和随身听来听音乐都是用户自己赏心悦目；但是彩铃是主要给打来电话的人听的。用特定的音乐来向朋友展示自己个性，并把欢乐传达给别人。音乐在这里已经不仅仅是自己来听的作用了，而是与好朋友来分享，是一种利他的音乐形式。
所以单独为自己听的互联网的音乐推荐模式在这里并不适用。用户下载彩铃是有讲究的，首先用户不会把朋友都没有听过的彩铃让朋友通过给自己打电话来听，要挑大家都熟悉的；其次，就像要参加晚会要选主旋律的歌，和去唱卡拉OK要选其他人也尽量熟悉的歌。
用户不会贸然选一首自己以前没有听过的歌来代表自己的个性。一定是自己熟悉的歌手演唱的，或者自己听过的歌曲。
由于无线平台就是为了销量，所以推荐一定要能够刺激消费，并不是推荐得越多类型的歌曲就越好。而是要少而精。就好像你去卖一台电脑，售货员给你推荐了很多种，你都看花了，更难以做决定了，倒不如就着重给你推荐一个到两个，你更容易做出购买决策。
无线音乐的推荐是做减法，一长串的推荐名单会干扰推荐效果。无线音乐业务不要去过分追求花哨的应用——游戏、社区、播客等等；而要傻瓜、简单。因为无线音乐的用户大部分是互联网操作能力不太高的低端用户。
一次跟杭州网间公司的何军强聊天时候，谈起他们公司所做的手机音乐推荐业务，是目前是走的比较远的，在很多省级运营商都有应用。这家公司所做的手机音乐推荐业务是通过数据挖掘的方式，需要有庞大的手机用户彩铃消费记录为基础数据库，数据库越大，推荐结果越准确，目前的推荐准确率已经达到70%左右。
从这次聊天中，尽管各自保留了很多观点，同时也有一些共同的看法：音乐推荐业务绝不是一个简单的数学模型和计算机程序，而是以以下理论或思想为依据的：精细营销、病毒营销、社会心理学、系统相关性原理、传播学、商业智能、数据挖掘、聚类分析。用何军强的话说：“别人都以为我们网间公司是一家技术型的公司，其实我们公司里学统计的、学心理学的比学编程的人要多”。
对于彩铃业务，目前运营商遇到最大的问题是沉默用户的比例太高，其实沉默用户有两种，一种是资费敏感型，大约占65%，另一种是懒惰型，懒惰型的用户虽然没什么兴趣去下载彩铃单曲，但是对音乐盒的业务却似乎情有独衷。根据著名瑞典心理学家荣格的人格类型理论，人大概可以分为16种，而音乐是表达人类情绪的东西，所以音乐盒的产品种类也不用太多，16种就够了，如果能设计出内容准确的16种音乐盒，理论上可以消灭20%左右的沉默用户。
在音乐的推荐方面，互联网走在了无线音乐平台的前面。
目前已经有几家运营商在无线音乐平台做这方面的尝试。但是遗憾的是，无线平台的音乐推荐不能照搬互联网经验，更不能照搬国外互联网音乐推荐经验。其实国内的音乐推荐分享网站的处境也是雾里看花，并非外人想象中那样神奇。
国内互联网推荐模式不能照搬国外
我在06年的时候就推理出，国内推荐网站的用户会是哪一类人，进而推断出推荐网站中试听量最多的是哪一类的歌曲。
在推荐网上，试听量最大的其实都是外文的非主流音乐。
为什么用户没有使用推荐功能来听中文歌曲？这要从使用推荐网站的用户群体的特征说起。
几个原因：首先喜欢推荐的都是白领上班一族。他们是互联网的高端用户，也是音乐的高端消费者，他们不喜欢“肤浅”的国内音乐，他们这个群体的特征是比一般的网民更喜欢国外歌曲。
其次，从音乐下载途径来说，喜欢中文歌曲的用户在一般的网站和百度已经很方便地得到满足。
另外，中文歌曲本来就没有多少种风格，只那么几种，所以中文歌曲用不着多此一举使用推荐功能。
有几个做音乐推荐网站的朋友说，越做越害怕！因为跟预先设想的用户群体不一样。他们希望的是中文歌曲为主的推荐分享，结果全部都走偏了，偏到英文歌，更惨的是，居然还都是英文歌曲中的非主流歌曲类型。这也验证了我的推理：一般的主流英文歌曲百度都可以搜到，但非主流的英文歌曲才是百度搜不到，而不得不使用推荐分享网站，因为有用户会把自己的CD上传到网站上。并且越是小众的音乐类型爱好者越有分享交流的需求——好不容易才能找到知音。
所以从几个方面正方向推理，和反方向推理。都可以得出这个结论。
那么国内最适合什么样的推荐方式呢？
我们知道，推荐有基于社会化的，比如LAST.FM；有基于个性化的,比如潘多拉。国内更适合社会化。当然也有个性化的，但是社会化推荐这个权重很重要。
这个现象是因为国内外的不同情况而导致的。大部分人不明白这个差异，所以音乐推荐模式误导了一大批人。国内一年只推出300多张唱片，一共才3000多首歌曲，并且风格类型都大同小异，所以一般人是没有必要使用推荐功能的。互联网这么发达，在百度和其他网站可以很方便地找到所有中文歌曲的相关信息。
在国内如果做中文推荐不容易行通的话，而英文歌曲受众又小，这样情况下，其实专著做日韩歌曲的推荐是一个不错的选择，最起码比目前欧美歌曲的人数要大。但是，对于推荐网站来说，既然推荐功能的用户已经是小众了，那么日韩歌曲也解决不了问题，并且需要对日韩歌曲非常了解才可以做的很好。但是IT公司不懂音乐，所以会很困难。而目前推荐模式形成以非主流的英文歌曲为主的饿状况，是消费者自发形成的，不用IT公司人员自己有多深的音乐经验。
总之，音乐推荐这个功能，不是懂技术就可以做的好，也不是懂模式就可以做的好。最重要的是需要懂流行音乐市场，懂主流消费者的喜好，才能把推荐功能在互联网最大化。推荐分享怎么说都是一个小众生意，而不是大众生意。目前国内一批做推荐分享的公司，更多迷恋于技术，而不是在意消费者的喜好，结果导致水土不服。
那么，怎么样才能做成大众生意呢？可以有几个方式，不过涉嫌商业机密在这里先买个关子。
无线音乐推荐模式不能照搬互联网
既然互联网的音乐推荐模式很难做成大众生意，那么在彩铃是不是就更用不上了？因为彩铃的风格更单一，就那么10几首口水歌卖的最好。
其实不是，推荐功能在彩铃市场是最需要的，因为无线音乐的用户和互联网用户特征有很大区别。互联网的音乐用户不需要推荐功能，但是无线音乐用户大多是很低端的用户，他们需要推荐，并且从一些业务实践来看，推荐模式能实实在在带来50%以上的增量。
推荐模式之所以能有效的提示和刺激用户一次性购买更多的音乐。是基于以下原因：
彩铃跟互联网用户听音乐的特性不一样，用户对这两种音乐形式的需求也不一样。
有些歌曲是不适合做彩铃的，因为彩铃是一种全新的音乐表现形式。CD和随身听来听音乐都是用户自己赏心悦目；但是彩铃是主要给打来电话的人听的。用特定的音乐来向朋友展示自己个性，并把欢乐传达给别人。音乐在这里已经不仅仅是自己来听的作用了，而是与好朋友来分享，是一种利他的音乐形式。
所以单独为自己听的互联网的音乐推荐模式在这里并不适用。用户下载彩铃是有讲究的，首先用户不会把朋友都没有听过的彩铃让朋友通过给自己打电话来听，要挑大家都熟悉的；其次，就像要参加晚会要选主旋律的歌，和去唱卡拉OK要选其他人也尽量熟悉的歌。
用户不会贸然选一首自己以前没有听过的歌来代表自己的个性。一定是自己熟悉的歌手演唱的，或者自己听过的歌曲。
由于无线平台就是为了销量，所以推荐一定要能够刺激消费，并不是推荐得越多类型的歌曲就越好。而是要少而精。就好像你去卖一台电脑，售货员给你推荐了很多种，你都看花了，更难以做决定了，倒不如就着重给你推荐一个到两个，你更容易做出购买决策。
无线音乐的推荐是做减法，一长串的推荐名单会干扰推荐效果。无线音乐业务不要去过分追求花哨的应用——游戏、社区、播客等等；而要傻瓜、简单。因为无线音乐的用户大部分是互联网操作能力不太高的低端用户。
一次跟杭州网间公司的何军强聊天时候，谈起他们公司所做的手机音乐推荐业务，是目前是走的比较远的，在很多省级运营商都有应用。这家公司所做的手机音乐推荐业务是通过数据挖掘的方式，需要有庞大的手机用户彩铃消费记录为基础数据库，数据库越大，推荐结果越准确，目前的推荐准确率已经达到70%左右。
从这次聊天中，尽管各自保留了很多观点，同时也有一些共同的看法：音乐推荐业务绝不是一个简单的数学模型和计算机程序，而是以以下理论或思想为依据的：精细营销、病毒营销、社会心理学、系统相关性原理、传播学、商业智能、数据挖掘、聚类分析。用何军强的话说：“别人都以为我们网间公司是一家技术型的公司，其实我们公司里学统计的、学心理学的比学编程的人要多”。
对于彩铃业务，目前运营商遇到最大的问题是沉默用户的比例太高，其实沉默用户有两种，一种是资费敏感型，大约占65%，另一种是懒惰型，懒惰型的用户虽然没什么兴趣去下载彩铃单曲，但是对音乐盒的业务却似乎情有独衷。根据著名瑞典心理学家荣格的人格类型理论，人大概可以分为16种，而音乐是表达人类情绪的东西，所以音乐盒的产品种类也不用太多，16种就够了，如果能设计出内容准确的16种音乐盒，理论上可以消灭20%左右的沉默用户。