問題：詳細分析產品冷啟動的運營策略可能性，以及核心用戶的聚類分析。

一、產品簡介

荔枝 FM 是一款集錄音、編輯、上傳、收聽、下載于一體的播客應用。創立于2013年，它不僅節省了創建播客繁瑣的準備和操作，更將創建播客的門檻從專業DJ降至普遍用戶人群，讓每個人都有機會創建自己的播客頻道，正如荔枝FM的口號，“人人都是播客”。

1.市場變化

2013年移動互聯網已經如火如荼了，各種手機app鋪天蓋地而來。音樂類的app已經有網易云音樂，蝦米音樂，酷我音樂，酷狗音樂。FM這只有從互聯網開始就有的豆瓣FM，而針對播主的工具類應用還沒有很成熟的app。

2.了解用戶

很多人都有一個播客夢，荔枝FM通過技術手段來降低播客的門檻，讓有播客們能在荔枝的平臺展示他們的聲音和才華。

二、用戶數據分析

1.用戶屬性定義

基本屬性：主要是使用荔枝FM用戶的一些基本人口學屬性信息，包括年齡、性別、地域、職業。

興趣愛好屬性：用戶在荔枝FM的興趣偏好屬性，根據產品音頻分類，收集每一類別的核心文檔用戶數據，這些類別包括情感、娛樂、脫口秀、音樂、親子、文化、生活、二次元、語言、廣播劇、汽車、科技、體育。

2.核心用戶的聚類分析

在這里，主要對荔枝FM的音頻類別，對用戶進行一個聚類分析，在本文中，由于這部分數據難以收集，為此只提供了一種分析的方法和思路。

數據收集：以每一個音頻類別的核心穩定數據，即UV數作為基本因子，在這里把每一個類別下，長期穩定收聽該類別的節目作為穩定用戶，在此定義為一個星期至少收聽5次該類節目的用戶。

統計方法：可采用統計學里的k-means聚類分析方法。

分析軟件：SPSS統計分析軟件里的聚類分析，得到降維后的轉置因子。

結果分析：在經過軟件處理后的結果，把音頻類型進行聚類，可得到不同的用戶類別。例如：通過分析得到，類別一包括：娛樂、脫口秀、音樂、二次元、語語和廣播劇，由此可知，該類型用戶主要為娛樂偏好型的用戶，喜歡用荔枝FM收聽娛樂相關的節目；類別二包括：情感、親子、文化和生活，此類用戶為休閑生活型用戶，更關注與自己生活密切相關的事物；類別三包括：汽車、科技和體育，此類用戶為科技偏好型用戶，關注科技的發展，了解時事科技動態發展。

用戶分析：通過聚類得出的用戶類別，進行基本屬性的分析，可以看出每一類別年齡、性別、地域、職業等不同的信息，從而得到一個基本的用戶畫像。

三、冷啟動

1.種子用戶的獲取

針對內容生產者播主們：

發現在 Podcast 和豆瓣小站上的中文播客只有兩千多個，其中有持續更新節目且活躍的，約五百個。邀請這批播客來到荔枝 FM。找到這群播客有兩個痛點：

第一、當時的 Podcast 推廣服務都是收費的，且大部分是國外提供的服務器，需要翻墻操作，既慢又很難操作。同時還需要申請信用卡來支付。

第二、錄音難，要錄制一檔網絡電臺節目需要主播搭建錄音室，還要學會 Audition 等專業的錄音剪接軟件來后期。

針對收聽愛好者們：

1.一百萬的種子用戶來自于荔枝FM的微信公眾號。在想驗證音頻產品這個方向是否可行時，恰逢微信推出公眾號，荔枝FM精選了當時中文博客最火的 500 家，協商后把節目放到公眾號上，用戶通過輸入關健詞來收聽或隨機聽。

2.爭取到第一批使用公眾號底部菜單功能的機會，再通過 H5 去做收聽界面，帶來第一波的增長暴點，依靠這個傳播的功能在約 3 個月時間內獲得超過 100 萬訂閱。

2.用戶留存的方法

針對博主們

1.推出終生免費 Podcast 推廣的服務。主播們就通過這個服務來使用我們的播客管理平臺，再通過該平臺上傳，分享，察看節目的數據跟效果。荔枝FM為主播們提供了一個專業服務的平臺后，他們就主動留下了。

2.在錄音工具的混音跟降噪上做技術優化，直至錄音效果可以跟麥克風錄制與剪接的效果相當。

針對收聽者們

1.采取榜單加智能推薦結合的方式，現在還加入人工推薦跟同城LBS的方式。荔枝FM的榜單分為熱榜、新進榜還有男生榜、女生榜，還擴展了很多榜單用來解決內容推薦的問題，使收聽用戶達到了較好的體驗。

2.智能推薦上，根據搜集用戶的播放、訂閱等操作行為，經過精確算法去分析，利用產生的數據，將更多符合用戶興趣愛好的內容優先定向推薦。