笔者是一名从大三上学期开始自学产品经理的学生，对于本专业而言互联网算是一个非常大的跨界。在2018年3月—4月参加网易游戏和腾讯的实习生春招，都倒在了复试。虽然春招结果不太理想，但是这些失败的经历也加深了自己对产品经理这份岗位的认知，并且也知道与大型互联网公司还是有非常大的差距。本篇文章为春招失败后自己反思的成果，并且也为下一段旅程而做的努力。

体验环境：Ipone6s

版本：酷狗音乐8.9.6

一、当前音乐APP分析：

1.1市场分析：

图1 音乐APP排名

在现今的音乐APP市场，酷狗、QQ音乐、网易云、虾米分别为这类APP的领头羊。

其中在活跃渗透率中，酷狗以及QQ音乐，这两个在Web1.0时代的老牌音乐产品凭借自己PC端的流量优势以及歌曲的资源优势占据了较高的市场份额。

而虾米与网易云虽然其渗透率并不高，但是通过市场细分，精准的为目标用户打造属于其品味的音乐社区氛围，所以其周人均打开次数都比酷狗和QQ音乐要高，说明用户对于该APP的粘性非常的高。

1.2定位分析：

图2 音乐APP年龄分布图

由图可见，QQ音乐与酷狗音乐的用户群体对于音乐喜爱程度并不高，并且覆盖比较大的年龄跨度。而网易云音乐以及虾米音乐对应的用户群体音乐喜爱程度比较的高，并且年龄跨度相对的比较集中。

所以QQ音乐与酷狗音乐更多的是解决用户在听歌方面的基础要求，而网易云与虾米都针对于听歌这个需求进行体验上的升级，通过在冷启动阶段吸引一大批优秀的乐评人、音乐领域的UCG为用户输出优质的音乐领域的内容，包括软文、评论、视频等等。

从而满足那些音乐喜爱程度较高，愿意为之付出时间的用户，并且形成了具有产品特色的社区氛围。（如网易云音乐的每一首歌背后都有一段故事，以及虾米对于国外音乐资讯的普及）

现阶段主流的音乐APP分别在不同的市场占据自己的核心地位，那么酷狗音乐究竟是如何保持着自己的核心竞争力的呢？请看下文。

二、结合酷狗音乐产品结构脑图与产品信息分析图对于APP的分析

2.1 产品定位：

  图3 酷狗音乐

作为音乐市场最早一代的产品，酷狗音乐已经从听歌这一简单的工具逐渐的加入“看、唱“的功能。以音乐作为中心点打造成成一个解决人们在音乐需求的泛娱乐平台。

Sloagan：酷狗音乐—就是歌多

酷狗音乐为中国互联网音乐市场最早一批的音乐产品，“hello 酷狗“也陪伴着绝大部分用户成长。

首先关于对于音乐APP的核心功能而言，能够搜索到用户所想要搜索的内容是非常重要的功能点，而酷狗音乐经过14年的沉淀，拥有最全面的曲库，以及丰富的音乐版权，能够非常好的满足用户对于歌曲搜索的需求。

在听方面，其大量歌单与电台为用户提供优质的内容，以及对于音效的不断提升。

并且酷狗音乐在听的基础上接入”看” 与“唱”这两大功能，拓展了用户娱乐功能的维度，形成以音乐为基础的生态圈。

整体而言：酷狗音乐是一款能够满足大多数用户对于基础功能体验的APP，并且在音乐的基础上成为“大众”泛娱乐平台。

2.2 产品功能结构图与信息结构图：

图4 酷狗音乐产品功能结构图

在酷狗音乐的产品功能结构图中，我们可以看出其大致分为三大功能—”听”、”看”和”唱”三大功能，其中每一个功能的结构都相对比较的完整并且独立。

用户的信息管理功能与可以往社交发展的功能主要集中在”听”的功能结构当中，”看”与”唱”现阶段定位更多是完成某个用户需求的工具，对于用户之间的交流仅仅停留在评论以及分享功能中。

相对而言，酷狗音乐APP能够非常容易的满足用户比较明确而又非常基础的需求。但是对于普通用户之间的联系，以及UGC社交圈的构建都比较的浅，并没有很好的引导用户从满足基础功能后，往社交需求的发展。

图5 酷狗音乐产品信息结构图

在产品信息结构图中，我将酷狗音乐分为5个信息模块，这也有点区别于整个酷狗音乐的功能结构，主要是上文也有说，酷狗音乐的功能结构相对的独立，完整。

在每一部分，都有关于该部分用户的信息，所以在信息模块的分类过程中笔者将用于完成”听”、”看”和”唱”三大基础功能必要的信息结构进行归类，而将用户的信息结构与用户之间互动的信息结构进行归类。

下文也会在酷狗社交功能需求分析解析这样分类的原因。

2.3接下来我们来谈谈酷狗音乐为什么这么的“臃肿”？

无论是外面对于酷狗的评论还是在自己做酷狗的产品功能结构分析，我都在想：为什么一个音乐APP它还能像全民K歌一样具有唱的功能，也像直播平台的秀场直播一样具有直播内容，甚至最近短视频了，在看的方面加了看短时频的功能。

年轻用户越来越追求功能精细化，所以就会觉得酷狗音乐对比于网易云音乐围绕音乐社区进行设置的APP而言，其功能结构太多、太臃肿，甚至还会形成一种用网易云音乐的优越感，从而看低使用酷狗音乐的用户。

那么面对这种现象，作为想要成为产品经理的我们而言，则要用产品的思维来思考这一点。

首先，我们如何定义一款产品是否为一个好产品，很大的一个关键点为产品的功能是否可以满足用户的需求。从上文可以得知，酷狗音乐更多的是解决用户基础需求的产品，而网易云音乐，它的定位则是在满足用户听歌的需求同时，让用户用更少的精力与时间发现更多的歌曲，让用户沉浸在由音乐社区圈意见领袖（乐评人，小众独立歌手等）营造的听音乐分享故事，心情等等的氛围。从简单的听音乐到通过音乐找到自己的归属，形成以音乐为中心的社交圈。

所以，网易云音乐的核心用户是无法从酷狗音乐获得自己的需求，甚至会对酷狗音乐一些看似与音乐具有偏离的功能产生厌恶感。

但是如果说以网易云核心用户的需求来定义酷狗音乐的功能这是很不公平的，因为，在用户的需求方面，其实酷狗和网易云的差别是挺大的，甚至网易云的一大部分用户是酷狗原来的用户。

首先是音乐产品的发展历史，酷狗音乐是在2004年就诞生了，当时还没有一个很明确的互联网音乐市场，所以酷狗音乐通过自身歌库全，音质好等特点吸引了大量不同年龄、不同音乐品位的用户。而网易云则是在互联网音乐市场接近饱和时，针对于某一明确的群体进行设计的产品。

就好像，酷狗音乐陪伴着我们90后的成长，同时它也同时配着一部分人变老，而对于音乐的追求，希望通过音乐来丰富自己情感，来获取陌生人给予自己肯定的用户是少数的。大多数的用户对于音乐APP的需求还是停留在能不能让我听到我想听的歌，能不能找到我想要的歌。

所以要求已经拥有海量用户的酷狗音乐来像网易云音乐一样进行某一细分用户进行功能的设计是不太可行的，也很有可能会得罪另外一部分用户。所以进行功能的扩展则是一个不错的思路，因为用户基数足够大，新增一个功能，总会有用户喜欢。

三、关于酷狗音乐功能需求的优化

3.1 关于听方面的需求的优化

有一句话：就是人类之所以会发明这么多的工具其实源于一个字“懒”。那么对于音乐的获取也是如此。

一般用户对于想要获取新的歌曲有三种场景，分别为：明确型、模糊型、没有目标型。

那么音乐APP对于这三种情况分别有三种解决方案，对于前面两种：明确型、模糊型，通过对于歌曲的搜索功能以及听歌识曲等功能满足用户需求。那么到第三点没有目标型，酷狗音乐则是使用让用户到“海里捞鱼”的方法。如图：

图5 酷狗，网易云与QQ音乐页面对比图

对于没有目标的听歌场景，酷狗音乐直接给予了6个途径让用户自身去寻找他们喜欢的歌。而在这一点功能上网易云、QQ音乐、虾米音乐都具有明显的功能推荐优级。

如在页面的最上方，会有解决当用户有明确或者模糊目标歌曲的搜索功能。而在用户不知道听什么歌时，网易云的推荐歌单栏则为用户选择的优先级，而QQ音乐的个性电台和为你推荐歌单同样在比较明显的位置。

所以在听的功能上，酷狗并没有发挥出自己的优势，也没有实现让用户变“懒”。

以下为我对于听页面的改进：

图6 改进后听的页面原型

在这一页面中，我选用心情电台作为区别于其余APP的功能，这是由于“每个人打开音乐APP都会代表着他某一天的情绪“。那么我希望通过酷狗音乐的心情电台能够推荐出切合人们当时情绪的歌曲，并且每首歌播放之前给予一句歌词或者一条走心，有营养的评论增强与用户之间的互动。

3.2 关于酷狗社交功能的优化

虽然在上文笔者为酷狗音乐的”功能多”的特点进行原因的分析，但是在其功能结构与信息结构我们可以看出：酷狗音乐有关于社交功能的设计，但是相互之间没有太大的联系。

下图为关于酷狗音乐社交功能的总结：

图7 酷狗音乐现阶段社交功能图

首先在起到酷狗用户获得用户之间信息的功能主要为：酷狗号，音乐圈与“唱”中的“我的”。

但是我们会发现：酷狗号是具有某些门槛的，并且分享的内容比较高级，对于用户的需求比较的高，而关于”唱”方面的“我的”与音乐圈则是用户对于听的和唱的歌的一种距离上的分享，所以就会缺乏用户对于自己生活的记录与分享。

所以针对于这点，我将以音乐圈为原型，进行修改。形成下图的原型：

图8 音乐圈改进原型图

修改后的酷狗圈主要分为对于入住酷狗号用户内容的获取与类似于微博一样的普通用户生活内容的获取，以及通过附近的功能了解附近的用户在听什么歌、唱什么歌，他们的动态信息，从而达到一个陌生人的弱社交。

四、总结

虽然现在网易云音乐非常的火爆，但是酷狗音乐依然拥有着最大的用户数量与最多的用户种类。不过，在对于未来核心用户（即白领、学生）而言，其产品特点以及用户粘性都弱于网易云音乐。所以要在未来继续保持音乐市场榜首的位置，需要在产品上进行优化。

笔者建议应该在”听”和”唱”功能间的联系更为紧密，从而通过音乐达人的优质歌单和”唱”功能中一些优秀的素人的作品作为优秀音乐内容的输出点，从而针对UGC或AGC进行音乐圈功能的互动与短时频的制作与开直播，从而形成一个以音乐为中心点的酷狗生态圈。

最后来个帅帅的结尾： 以上！

本文由 @Better 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。

题图来自网络