「趣头条」基于用户内容方面反馈做需求分析

1. 收集问题:围绕用户对于内容的抱怨进行反馈收集

App Store与应用宝用户评论

收集App Store和应用宝用户关于内容的反馈共32条,分类:标题(2条)、内容不真实(4条)、内容重复&老旧(3条)、内容没营养(7条)、评论(3条)、金钱&色情(1条)、广告&视频(5条)、其他(4条)

对全部反馈进行词云分析,见下图:

百度、微博等

在百度微博搜索“趣头条”、“趣头条 差”、“趣头条 内容”、“趣头条 投诉”、“趣头条  质量”、“趣头条  垃圾”等关键字

对反馈进行词云分析,见下图:

2. 分析问题:还原抱怨出现背后的真实问题,并进行优先级排序

2.1 用思维导图的形式,以【用户-场景-问题-现有解决方案】这种思考方式展开分析:

2.2 5个当前最需要被解决的内容方面用户问题

内容质量差、没营养

资讯更新不及时、重复率高

错别字、逻辑等文字功底

评论审核时间长且效果不理想

广告太多且杂乱

以用户量和发生频率的方法,对以上用户问题进行优先级排序:

因此优先级排序为:

1.内容质量差、没营养

2.错别字、逻辑等文字功底

3.广告太多且杂乱

4.评论审核时间长且效果不理想

5.资讯更新不及时、重复率高

解决方案:

1.内容质量差、没营养:

邀请官方号入驻,如人民日报等

加强审核力度,对不合格内容进行驳回

强化“不喜欢”乃至“差评”的机制,让推荐内容更符合读者口味

选取文章质量和标题党的一些行为特征,如:阅读量很高、文章很长但停留时间很短

增加认证强度,建立发布者信用体系

增加对抄袭的打击力度,更好的保护原创者的积极性和权益

2.错别字、逻辑等文字功底

加大审核力度

配合信用机制,让用户举报错别字问题

3.广告太多且杂乱

提升广告推荐算法,在不影响用户核心体验的前提下适度加入内容更符合用户喜好的广告

优化广告形式,如小游戏等

对广告进行筛选,对低俗、劣质广告进行过滤

4.评论审核时间长且效果不理想

完善审核机制,明确审核流程、相关标准等

加入评论点踩模式,让用户自发监督评论

对恶意留言的用户进行相应惩罚,如禁言、封号等处理

5.资讯更新不及时、重复率高

优化推荐机制,避免相同内容重复出现

鼓励加入更多发布者,配合信用机制、奖惩措施、审核制度以制造更多及时的优质信息

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