如何理解预判一款 App 能否大红大紫？

作者:课课家更新于： 2015-11-09 23:34:33

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苦心开发出来的 App 能在一夜之间火遍全网吗？这个问题不停在 Mint.com 创始人 Aaron Patzer 的脑海中盘旋。他带着自己的团队来到了一个地铁站，询问那些毫无防备的等车人是否有兴趣使用他们开发的 App。Patzer 不仅仅会记录下「是」与「否」的答案，同时也会记录下那些给出肯定答复的被访者态度是否积极热情。
Shane Walker 是一名连续创业者，本身也是一名资深 App 开发者，他对于 Mint.com 使用的调研方法做出了简单的改动，经过改造的新测试方法不仅能够收集人们对于一款 App 感兴趣的程度，还能评判一款 App 能否迅速走红网络。
为什么口碑传播如此重要？
想想你最近下载安装的那一款 App, 问问你自己为什么要点击下载按钮。对于很多人来说，下载一款 App 通常是因为看到了朋友或者家人都在使用，因此自己也想要尝试一番。口碑传播的能够让 App 进入到人们的视线当中。
对于移动应用来说，能否形成口碑传播是决定了其能否大红大紫的重要变量，这已经不是什么新鲜事了。事实上，亲朋好友之间的口口相传是移动 App 最大的推荐来源。在 Ofcom 做出的调查当中，有 77% 的用户表示他们下载移动应用是因为曾经听家人朋友提到过。超过 38% 的用户说他们之所以下载 App，是因为在应用商店的顶端推荐栏里发现了它，口碑现象已经从线下转移到了线上 App Store 之中。还有 20% 的用户表示他们下载一款 App 是因为曾经看过相关广告，或者是听媒体提到过。
因此，如果想让你的 App 迅速传播开来，你就需要让人们愿意讨论它。
你应该知晓的病毒营销测试
现在问题来了，像被人们谈论这种事情是很难追踪监控的，你要如何去衡量这种口口相传并且从中得到启发改进自己的 App 呢？很多开发者认为推荐邀请下载链接或者是推荐信息可以作为参考，但是这种方式使得分享行为变得更加费解：人们为什么会自发地使用一款 App？朋友们为何渴望了解一款你在使用的产品？在移动应用市场当中，这种自发的人际传播效果非常显著，然而却很难量化分析。
在 2014 年 6 月，Walker 的团队针对手机修图 App 设计了几款早期原型产品，他们对于如何继续完善 App 有很多概念与想法：有一些想法试图让这款 App 仅在原有的基础上稍作修改，而另一些想法则为其增添了多种疯狂的创意。
团队试图找出一种绝佳的方式来判断哪一种设计概念会更有前途，他们与 Zynga 的前产品经理，同时也是 BlueLight 的创始人 Preet Anand 一道想出了一种新型测试方法，这种测试可以衡量出不同的移动产品概念的口碑传播价值。
与 Mint.com 采取的车站提问方法类似，Walker 让实习生与员工去往旧金山的 Caltrain 车站，向在那里等车的乘客们做调查。他们分别为乘客们描述各不相同的 App 设计概念, 然后向其演示如何操作，最后会要求用户进行几分钟的试用，并且回答用户提出的问题。
这听上去是一个简单直接的方法，但是 Walker 与其团队玩了一个小花招：在介绍 App 与邀请用户试用的过程中完全不提该应用的名字。
如果在调查中被访者主动询问这款 App 的名字或者是想要知道从哪里可以下载，那么进行调查的实习生就会在口碑传播价值表中为其打一个勾。这个简单且有效的测试快速将不同的移动 App 设计概念按照口碑传播的价值高低排出了等级。
在将所有的设计概念都面向用户测试了一遍之后，团队发现那个最为疯狂的创意引起了被访者的好奇心，在经过一整天的调查之后，它在口碑传播价值的得分上远超其他概念。
有超过 70% 的被访者询问了 Doublie.com 的名字以及下载地址，这款 App 帮助用户往照片上添加名人、流行文化图标以及贴纸。更为高端的 App 设计概念比如照片的数据可视化，就输给了非常简单但是极易传播的为照片添加流行元素的修图 App。
Walker 的团队之前没有料想到会是这一结果，通过这一简单的匿名测试，该团队找出了最有可能会被用户进行口碑传播的设计理念。
如果用户在看到别人使用之后也想要找出这款 App 试用一下，那么你的 App 就是具有口碑传播吸引力的。如果在测试当中用户能够主动向你询问 App 的名字与下载方式，这就意味着他们很有可能会向朋友推荐这款 App，这也就意味着你成功地打造了一款具有分享价值的产品。
对于那些想要让自己的 App 快速被用户接受、进入病毒式传播快车道的开发者来说，这种在传统的用户反馈收集方式当中增加小小创新的做法是非常值得借鉴的，它能够助你揭示一款移动应用能否大红大紫的秘密。
文章来源：TNW News，本文由 TECH2IPO/创见陈铮编译
推荐必须让用户发现新价值，发现自己搜索、查找所不能发现的东西，否则推荐没有意义。推荐很多时候很难给用户提供价值的，因为每个用户所想要的都不同，所以推荐有时也会是骚扰。
　　说得最多的是精准推荐，利用大数据了解用户后进行推荐，但是我一直对这个报有怀疑态度，有时候连人自己都不了解自己，不知道为什么自己会做出某些行为，大数据所积累的就很难满足一个人的心思，况且现在的数据也没有做到大的地步。根据数据精准推荐是一定程度上能让推荐的东西更符合用户的口味，但效果不绝对是好的。就拿音乐app来说，豆瓣会推荐用户喜欢的同类音乐，吸引了大批用户，但推荐越精准，曲风越雷同，用户一直听同一个曲风的人也会腻，所以有些用户慢慢地离开了豆瓣fm，转向有歌单的qq音乐和网易云音乐
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　　友人推荐，这是最具杀伤力的，但却最容易引来反弹。友人发自内心的推荐是想要的，但是友人出于盈利目的的推荐也许招来恶感。
　　总之，推荐一定要让用户发现新价值，而不是给用户干扰和无意义的东西。

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作者:课课家更新于： 2015-11-09 23:34:33

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