时间:2023-01-19 | 标签: | 作者:Q8 | 来源:网络
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产品概述:猫眼电影的O2O形式我觉得应该跟接近实际生活中的电影票务活动,他的定位应该是普通用户,说的直白点就是满足普通消费者网上购票选座的基本需求。他们的用户就是那些拿电影当作日常休闲的真正的“电影消费者”。 同时他还解决了另一个问题,是美团本身没有解决的问题,美团电影给消费者团购券服务印象是有局限性的:因为可能美团只是购买电影团购券的渠道之一。一旦大众或者其他渠道的价格比你低上一两块钱,用户可能就跑了,因为团购可能只是比价购买渠道之一,没有忠诚度。但是猫眼电影现在做的事情,是建立一个完整的品牌体系,提供更完整的服务实现闭环,实现了观影需求消费点评的闭。这可能是我看到目前猫眼电影想到的几点吧。
产品策略:产品切入点当你想到美团的时候,是否会第一反应就是团购,那美团电影就是团购电影。当一个品牌不能在支撑起快速增速的市场时,就需要重新定位。 其次,团购的用户体验有两点超级不爽:
这两点都是致命的,当然对于价格比较敏感的用户是有巨大的诱惑的,但这些不是猫眼的潜在用户群; 最后,猫眼更多的是要改变电影市场的格局,做电影的重社区,也非常符合王兴的T型战略,美团吸引大部分用户,然后再针对细分领域、细分人群做子品牌,需求更大的增速。同样的例子还有58同城旗下的58到家子品牌(别人家的分析,觉得比较靠谱)。 功能分析:如下图所示:为登陆APP应用后的具体页面,我只简单描述了一级目录和二级目录的具体功能,标注为橘黄色的我认为是整个APP的核心功—-完成网上选座购票的整个流程。 因为我认为整个APP中最主要解决的问题是:
这是我们整个应用的核心需求。其余功能都是基于这个基础上加工完善的,而且每个很小的功能后面其实都存在着一套逻辑,可能具体分析下来比较复杂了。 针对购票,具体的流程如下: 上面是咱们应用的核心流程。 其他功能我都没有仔细分析,其实每一个模块都有挺复杂的逻辑存在里面的,比如说榜单的模块,其实用“榜单”来形容的话,其实更侧重的是一种竞争关系,像歌曲的新歌榜单,华语榜单等等,其实这类榜单的产生都是有一定的逻辑在其中的,存在数据支持的。还有其实针对榜单推荐的电影,进一步的思考,他其实在猫眼电影或者电影院有可能看不到,那这些好看或者我们想看的电影该如何获得?通过什么途径去看,其实这其中就存在更多需要解决或者完善的地方了。 用户分析:我觉得用广义定义用户:就是把看电影当做消费来的一类人。其实这样的定义对于我们分析用户不大。所以我就细分两类人群,描述一下我对于他们的理解,然后分析一下可能建立的用户模型及建立原则。 第一类:大学生(年龄在19-24周岁之间)这类人的综合消费水平一般,但是看电影的频率其实会更高一点(PS:其实如果细分细细研究的话,我觉得我可能写不完了)。因为学生首先从消费观念,我会根据他们的出身,分为两种:城市大学生;农村大学生。这两类人的消费观念是不一样的。可能从小生活在城市的大学生,是完美符合完美产品对于用户的定位的,把看电影当做一种消费,而且有网上订座购票的趋向。但是来自农村的大学生,就不一定符合我们的产品用户了,他们有些人从小其实没有看电影的习惯,很多的是在上大学培养起来的,这个时候吸引用户的需求就是价格便宜,这个时候最便宜的电影票其实成为他们最直接的需求了(即刚需)。像猫眼的9.9电影票就会吸引一大部分非猫眼用户使用猫眼。 第二类:上班族(年龄在24-35周岁之间)其实我很想说这类人是从大学生转换过来的,但是其实不是,因为移动互联网发展才几年,这些人从年龄上讲就不符合了,但是我觉得这些人接收新鲜事物较快,而且目前大部分人的生活其实已经离不开移动互联网或者互联网了,而且这类人的消费时间,都是在黄金时间,他们可能不在像学生,为了便宜我可以看午夜场,他们更多的是黄金时间消费。所以这个时候,电影票便宜十块钱还是贵十块钱,他们不在乎,但是提前有位置,这点对于他们来说是比较重要的。我能够提前购票,并且购票有保证,我认为这个对于这类用户来说是刚需。 同时,这两类用户的共性都是如果有女朋友的话,看电影的频率企业品牌形象维护会比较高一点,实际上我认为大概百分之八十的看电影的都应该是情侣吧(没有数据依据,只是猜测)。而且我估计猫眼的核心用户就应该是年轻的情侣和年轻的夫妻。 我觉得这个用户分析就分析上面两种人吧,如果完全细分有点多,我们应该建立用户模型去分析(据说建立21个用户模型就可以完全涵盖所有的用户特性,当然用户模型越细分,我认为越准确,在不考虑时间和人力成本的情况下: 大学生: 根据年龄四个维度,家里的手指情况分为贫穷,一般,中等,富有四个维度,出身来源两个维度,排列组合出所有的情况,2*4*4=16,建立十六个模型,然后排除一些可能与产品无关的角色,对用剩余的角色进行用户建模。分析他们对于我们的产品可能产生的需求。 上班族: 年龄应该划分为五个维度,然后根据收入情况,是否单身,工作类型这些维度划分,然后进行排列组合,选出我们需要的用户模型进行分析。其中,为什么要根据工作类型划分,主要是针对不同工作可能对于手机应用的使用情况不同,所但是我认为初期可能不考虑这些细节。或者我觉得可能 竞品分析:与豆瓣的一些对比分析:美团以交易为核心,依托很强的地推能力,首先把影院的覆盖度,影票的价格做到行业领先的程度,这样美团电影就拥有了大量的电影方面的用户流量,然后以大众点评怎么做推广这样的大流量为核心,提供用户/商户评论区,可以快速累积大量新鲜的点评促进交易。而豆瓣以社区为核心,希望用户通过社区聚拢形成流量,这些流量中能有部分用户点击豆瓣的购票链接。 而豆瓣的流程逻辑是很弱的,只是希望,希望用户在看完影评后顺便从一旁的购票通道买票。但由于豆瓣太弱的地推能力,导致无论是价格还是覆盖度上,都无法比上美团,而用户明显对这些因素很敏感,所以很多用户在读完购票影评后,只有很少一部分用户走了这个流程,大多数用户还是通过美团交易了影票。 SWOT模型分析:Strengths:
Weakness: 新型产品,我觉得是从团购和时光网等身上挖肉。与其他的产品相比,用户使用猫眼的用户习惯其实还没有形成。 Opportunity:
Threats:
如何与团购产品区分开来是指我们在美团上也可以买到电影票,我们要明确时候是完美独有的,而团购做不到的事情。
本文由 @never and ever 原创投稿,并经编辑。,。 |
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关键词:app, 产品分析报告, 猫眼电