老早老早以前，不知道天高地厚的時候，面網易的時候，很誠懇的提了一個建議：做評分。當時網易的PM簡單的問了我幾個問題：

一， 做評分對用戶來說有什么好處？

二， 做評分這個功能對產品來說有什么好處？

三， 參考過其他作評分功能的app嘛？想想他們為什么做評分？

昨天在寫另外一篇內容的時候突然想到這個問題，于是再把當時的脈絡整理出來，yy一下網易云音樂為什么沒有做評分這個功能。因為第二部分的內容過長，故把對產品本身影響放在第一部分。

一， 對產品有什么好處？

所有范圍層面的東西都是為戰略層做服務的。網易云音樂的產品定位是發現和分享音樂，而要做到這一點，社交和UGC是很好的切入點。評分是一個還不錯的基于社交和UGC的產品，用戶通過自身的對音樂的認知與感受去做評分本身就是一個UGC的過程，而通過評分這個UGC內容再做延伸，用戶和用戶之間可以形成一種自傳播，這種自傳播本身就是一個帶有社交屬性的行為。并且從消費者的行為學上來說，如果網易云音樂在評分這個信息收集的過程結束之后提供購買方案，方便用戶做最后的購買決策，那么消費者的消費行為決策可以在網易云音樂這個app上形成一個完整的閉環，產生經濟效益。這部分還沒有想清楚可以怎么做產業鏈的延伸。

二， 對用戶來說，做評分有什么好處？

每個人都有自己的音樂喜好，基于自己對于不同音樂的認知與喜好通過評分這樣一種形式來做記錄和標記。在我看來，做評分可以滿足用戶的兩個需求：1，對于陌生的音樂提供一個可衡量的標準，以便更方便快捷的聽到想聽的歌； 2，滿足用戶使用產品過程中的參與感和自我價值的實現

先拋開這些需求看一下用戶，根據易觀千帆實時監測數據顯示，2017年2月網易云音樂的用戶

a， 以年輕群體為主

24歲以下的用戶占比56.88，24歲到30歲的占比8.91，31歲到35歲的用戶占比14.51，基本35歲以下的用戶占比超過八成。而折算年齡，網易云音樂用戶85后中至少占比超過八成。

b，以女性為主

女性用戶占比62.41，男性用戶占比37.58，以女性用戶為主。

C，超一線，一二線城市為主

網易云音樂的用戶主要集中在超一線，一二線城市，占比將近7成。而在城市分布中主要集中在廣州，北京，武漢，上海，成都，深圳等全國中心型城市。而烏魯木齊，貴陽，蘭州，鄭州，南昌，天津，重慶，石家莊等城市的環比增幅較大，甚至一度出現10%以上的大增幅。這說明網易云音樂的用戶群在逐漸由東部沿海地區像中西部內陸城市擴散，并且烏魯木齊的用戶數沖到了全國第六，這說明網易云音樂在一二線城市用戶幾近于飽和的狀態下，二三線城市有巨大的市場潛力。

d，用戶使用設備相對高端

網易云音樂的用戶使用蘋果的比率為42.99%，機型相對高端。這部分用戶對于電子產品的更新換代具有較強的感知能力，有較強的電子產品的消費欲望和傾向。

e，用戶聽歌時間和空閑時間相吻合，使用場景多為上下班途中，工作空閑時間，午休和睡前。

網易云音樂的的分時活躍人數早上6點開始有一個明顯的人數攀升，這個人數在中午13點-14點的時候達到峰值，之后一直保持相對穩定的活躍人數，直到21點-22點達到另一個小高峰，之后開始回落。

（以上數據來源均為易觀千帆對于網易云音樂2017年2月份的實時監測數據）

通過以上數據可以得知，網易云音樂的用戶是一群主要活躍在超一線和一二線城市，對電子產品有明顯的消費傾向，以女性為主的85后用戶。再對這部分人群做一個小的洞察，這部分人群相對學歷較高，收入處于中高等水平，對于音樂有自己的喜好和態度。此時我們再回到評分對滿足用戶的兩個需求。

1，對于陌生的音樂提供一個可衡量的標準，以便更方便快捷的聽到想聽的歌；

陌生的音樂也有兩種使用場景，

（1）一種是用戶已經明確的產生了想要聽某一首歌的需求：

這里參照豆瓣電影的評分的使用場景做一下倒推。用戶使用豆瓣評分的時候其實是符合廣義上的消費者購買決策的。從內外部兩種影響上了來看用戶的消費行為路徑。

第一種：用戶在收到外部刺激的影響下，如朋友推薦，網站推薦，營銷活動的影響等，產生看電影的需求，于是上豆瓣看評分和評價，這部電影值不值得看。

第二種：用戶在自身內部因素的影響下，如自身對片型的喜好，明星的好感度等，產生看電影的需求，于是上豆瓣看評分和評價。

信息收集以后會產生兩種行為結果，值得看和不值得看。不值得看，用戶的消費行為路徑就到豆瓣為止，值得看會產生后面的評估方案和購買決策兩個行為，但是可惜的是豆瓣并沒有把用戶的消費行為路徑形成閉環，在此處出現了斷點，于是便有了貓眼的加入來在用戶的消費行為路徑上完成最重要的購買決策一環節。

評分其實是屬于消費者信息收集的部分，以便最后做出購買決策。而影響我們在信息收集時投入的最大因素，便是我們在消費產品時的投入。當消費者在消費產品時需要耗費大量的時間精力金錢，那么他在做信息收集時投入的時間精力金錢就會越高。我們反過來看豆瓣和網易云音樂，當我們產生看電影的需求時，很明確的直到自己消費產品時將要付出一到兩個小時的時間和精力成本以及50左右的金錢成本。這樣的成本讓用戶花費較少時間去做信息收集，他是愿意的。但是當我們產生聽歌的需求時，盡管現階段用戶的付費習慣正在養成，但是大環境下諸多音樂APP的音樂資源是免費的，也就是說最后產生消費行為時，用戶的消費成本僅僅是3分鐘左右的時間成本。那在這個時候其實用戶做信息收集主要有兩種方式：1，評分；2，聽前奏部分。后者是用戶在消費產品時做的信息收集，此時不論是從付出成本來說，還是從用戶的心理層面來說，直接聽前奏都是更為方便快捷的選擇。

（2）另一種是，用戶只是產生了聽歌的需求，但是不知道聽什么歌：

這個時候評分能夠滿足用戶的需求是，根據評分的高低來給用戶推薦評分高的歌曲。但是這里產生了一個較大的問題，評分高的歌曲不一定是適合用戶的歌曲。這種時候用戶的行為路徑是這樣的：

有聽歌的需求，但是自己喜歡知道的歌又已經聽了太多遍的影響，產生聽新的好聽的歌的需求，但是自己沒有辦法完成這個信息收集工作，此時需要產品團隊提供這個信息收集工作。這個時候我們來看用戶提出的需求：聽好聽的新歌。兩個需求點：1，好聽；2，新。評分可以解決這個問題嘛？不可否認，評分歌單一定程度上可以滿足用戶的這些需求。但是是最好的解決辦法嘛？剛剛我們已經提到評分高的歌曲不一定是適合用戶的歌曲。第一，每個人對于音樂的喜愛是不一樣的，甲之蜜糖，乙之砒霜。這部分群體認為好聽的歌另外一部分群體不一定認為好聽，所以在好聽這個需求上就會打折扣；第二，再來說新。前面我們對網易云音樂的用戶做了一個簡單的分析，網易云音樂的用戶是一群主要活躍在超一線和一二線城市，對電子產品有明顯的消費傾向，以女性為主的85后用戶。再對這部分人群做一個曉得洞察，這部分人群相對學歷較高，收入處于中高等水平，對于音樂有自己的喜好和態度。有就是說這部分用戶是有自己的音樂興趣和偏好的。他們跟得上音樂的潮流，對于音樂的市場和趨勢是相對了解的。那這樣，其實評分體系的新在某些程度上也是打折扣的。

我們再看看現在的網易云是怎么解決這部分使用場景下的用戶需求問題的：1，根據用戶曲庫和聽歌行為，分析和把握用戶的聽歌行為偏好，利用數據分析來為用戶精準推薦歌曲；2，為各類偏好用戶提供個性化和高質量的推薦內容。在這里，精準的把握了好聽和新兩個需求。

2，滿足用戶使用產品過程中的參與感和自我價值的實現

當用戶在聽一首歌時，根據自身聽歌的感受對這首歌做一個分數上的評定，是一個簡單的交互過程。這是一個用戶投入成本很少的互動，用低成本的互動滿足用戶高需求的實現。但是同時也由于投入的低成本，這種需求的實現也是低實現。遠不如評論更能激發用戶的創造性和參與性。

以上，評分對于用戶需求實現的層面是一個雞肋的存在。

三，參考過其他作評分功能的app嘛？想想他們為什么做評分？

當時面的PM給的兩個參考產品就是前面提到的豆瓣，大眾點評和淘寶。不贅述了，三者的用戶使用場景與需求相差太大了。

寫在最后：在進行一二級領域APP數據對比的時候發現一個很有意思的現象，網易云音樂的日啟動數高于其他app，但是用戶日均使用時長卻小于其他app。希望各位大佬多指出問題呀呀呀呀~~~~