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從 4 個(gè)角度,,聊聊長尾效應(yīng)是如何幫助產(chǎn)品進(jìn)行提升的

 小雨又來襲TSG 2021-12-29

編者按:長尾效應(yīng)不是一個(gè)陌生的詞匯,。長尾效應(yīng)(The Long Tail)最初是由連線雜志總編 Chris Anderson 在 2004 年發(fā)布于連線雜志中,。這個(gè)詞反映的是網(wǎng)站,、產(chǎn)品,、商業(yè)模式中經(jīng)常被忽略的量小,、品類多、但是總量巨大的「被忽略的部分」,而在互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字產(chǎn)品領(lǐng)域,這個(gè)現(xiàn)象尤其明顯,。

今天這篇文章來自著名的 NNGroup,,詳細(xì)探討一下,在數(shù)字產(chǎn)品的領(lǐng)域,如何借助長尾效應(yīng)發(fā)現(xiàn)新的機(jī)遇,。

在很長一段時(shí)間以來,,大家在生活中獲得信息的渠道是相對固定的。你需要去品牌門店瀏覽新出的衣服款式,,去書店查看新到貨的圖書,。而你了解一個(gè)新樂隊(duì)的方式,則通常是借助廣播,去參加演唱會(huì),,去買磁帶或者CD 的時(shí)候聽到店員的介紹或者從海報(bào)上看到,,又或者你會(huì)有那么一兩個(gè)品味不錯(cuò)或者有小眾音樂口味的朋友,聽他們介紹,。大家對于信息的了解方式,,渠道,,其實(shí)總體上是多樣,,但是相對固定的,。而這些也可以很好的反映到銷售數(shù)據(jù)當(dāng)中。

當(dāng)你查看銷售數(shù)據(jù)的時(shí)候,,你會(huì)發(fā)現(xiàn)它們通常是符合冪律分布的。也就是說,,少量處于主導(dǎo)地位的頭部產(chǎn)品明顯占了大頭,,而大量的銷量較低的產(chǎn)品則占據(jù)了長尾。

長尾的定義,,通常指的是符合冪律分布靠近尾部的數(shù)據(jù)總量,。長尾效應(yīng)迷人的地方在于,,這些數(shù)量碰到銷量稀少的產(chǎn)品或者項(xiàng)目,實(shí)際累積的總量其實(shí)代表著極其巨大的綜合收益,。

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隨著時(shí)間的推移,,一般位于頭部的條目或者產(chǎn)品會(huì)發(fā)生變化,隨著新內(nèi)容的增加,,長尾部分的內(nèi)容和商品也會(huì)增加和延伸,,而這種延伸通常會(huì)讓這些銷量較少的商品或者內(nèi)容的總額在總體里占據(jù)更大的份額,變的更加重要,。

在數(shù)字革命到來之前,,由于商品在獲取、銷售,、分發(fā)等環(huán)節(jié)都受到嚴(yán)格的物理和經(jīng)濟(jì)條件的限制,,企業(yè)需要在一切開始之前盡可能準(zhǔn)確預(yù)測哪些商品更好賣,促使企業(yè)瞄準(zhǔn)更廣闊的市場,,希望借助更靠近頭部,、權(quán)重更高的商品,來確保整體銷量,。

流行的商品會(huì)隨著正反饋循環(huán)而更加容易變成爆款(也就是「成功孕育成功」效應(yīng)),,而爆款的誕生相應(yīng)地會(huì)將更多的其他商品推到長尾的位置。社交媒體其實(shí)也非常類似,,名人會(huì)擁有更多更好的人脈,,也會(huì)比絕大多數(shù)用戶更容易積攢人脈,更快獲得資源,,而這些則歸功于之前已有的人脈和資源的迭代,。

在 2000 年之后,電子商務(wù)革命出現(xiàn),,連線雜志記者 Chris Anderson 觀察到亞馬遜,、網(wǎng)飛、iTunes 等數(shù)字平臺更容易從長尾當(dāng)中獲益……因?yàn)樗麄兏蝗菀资艿轿锢淼南拗?,他由一系列的案例推?dǎo)出這樣的一個(gè)結(jié)論:在線渠道可以將長尾內(nèi)更加晦澀小眾的內(nèi)容和產(chǎn)品推送到全球用戶的面前,。充分利用長尾的戰(zhàn)略就意味著,盡管單個(gè)商品和項(xiàng)目覆蓋的用戶數(shù)量不多,,但是這類商品的總量非常之大,,為廣闊的用戶群體提供服務(wù)是非常可行的,。

這種長尾效應(yīng)在互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字產(chǎn)品領(lǐng)域更加明顯:

  • 在電子商務(wù)和社交媒體領(lǐng)域帶來更多收入

  • 推動(dòng)流量發(fā)展并且降低營銷成本

  • 提升網(wǎng)站和APP的整體影響力

  • 提升機(jī)器學(xué)習(xí)的準(zhǔn)確率

 01 

提升電子商務(wù)和社交媒體的收入

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在 Anderson 提出長尾效應(yīng)之后的幾十年當(dāng)中,物流,、搜索,、網(wǎng)絡(luò)托管,、需求預(yù)測、電子商務(wù)等領(lǐng)域都有著穩(wěn)步的增長,,并且有所創(chuàng)新,。這些領(lǐng)域的改進(jìn)讓很多企業(yè)逐漸將對于爆款產(chǎn)品的關(guān)注度,一部分轉(zhuǎn)移到對于多樣性,、定制化和內(nèi)容的創(chuàng)建,。許多網(wǎng)站和 APP 會(huì)允許用戶對產(chǎn)品本身進(jìn)行自定義的設(shè)置。Youtube 和 Instagram 等社交媒體平臺依靠用戶來貢獻(xiàn)長尾內(nèi)容,,亞馬遜,、天貓等在線購物平臺則通過強(qiáng)大的搜索和過濾功能來匯集上百萬不同品類的商品。

不過,,長尾策略在電商和社交媒體上僅適用于:

  • 幫助用戶成功找到,、定制、購買相對小眾的需求和商品

  • 幫助用戶更快速,、成功地參與到內(nèi)容創(chuàng)作中

不過,,為了對這些需求進(jìn)行支撐,UX 團(tuán)隊(duì)必須監(jiān)控整個(gè)信息架構(gòu),、搜索結(jié)果,,做好用戶引導(dǎo),了解自定義工作流的各種可能性,,與產(chǎn)品部門合作,,調(diào)整產(chǎn)品路線圖,努力將這些功能融入到產(chǎn)品核心,,而不僅僅用于實(shí)施新的功能,。

讓用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)更好創(chuàng)造收益的要點(diǎn):

  • 增強(qiáng)內(nèi)容的可檢索性和可發(fā)現(xiàn)性,并基于此來完善信息架構(gòu)和導(dǎo)航

  • 提高搜索功能的可用性,,幫助用戶可以篩選到更加適合他們的特定產(chǎn)品

  • 對產(chǎn)品定制工作流程進(jìn)行定性可用性測試,,確保用戶可以自定義出更加獨(dú)特有針對性的產(chǎn)品

  • 使用定量可用性分析對內(nèi)容創(chuàng)建流程進(jìn)行基準(zhǔn)測試,以監(jiān)控效率

  • 通過上下文幫助幫助用戶更快契合整體用戶體驗(yàn),,從而簡化用戶引導(dǎo)

  • 使用「電商最佳實(shí)踐」來檢查現(xiàn)有的設(shè)計(jì),,按照今天的標(biāo)準(zhǔn),絕大多數(shù)的電商工作流程都有改進(jìn)的余地

 02 

提升流量降低營銷成本

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絕大多數(shù)的網(wǎng)絡(luò)搜索結(jié)果都不成比例的一小部分熱門關(guān)鍵詞所帶來,。

長尾效應(yīng)在搜索引擎優(yōu)化(SEO)和搜索引擎營銷(SEM)中同樣有著不小的影響力,。確實(shí)會(huì)有一部分關(guān)鍵詞不成比例地獲得大量的查詢,而另外一部分大量關(guān)鍵詞則共同構(gòu)成網(wǎng)站搜索結(jié)果的長尾,。不幸的地方在于,,激烈的競爭會(huì)導(dǎo)致流行的關(guān)鍵詞的廣告成本會(huì)極具增高,而使用多個(gè)長尾關(guān)鍵詞能夠有效地減少競爭,,降低廣告成本,,并且能夠滿足用戶的特定需求,。

UX 和營銷團(tuán)隊(duì)可以共同努力來挖掘長尾關(guān)鍵詞的價(jià)值,吸引和留下用戶,。通過研究用戶習(xí)慣和個(gè)性化的需求,,和市場部門協(xié)同,對用戶提供量身定制的內(nèi)容,,控制成本也更加精準(zhǔn),。

  • 通過分析站點(diǎn)的搜索日志來獲取用戶的長尾關(guān)鍵詞

  • 通過用戶做定性研究,揭示企業(yè)如何針對擁有特定興趣的用戶進(jìn)行研究

  • 使用更優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容策略來貼合搜索引擎,,從而獲得更高的排名

 03 

降低網(wǎng)站延遲的影響

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大多數(shù)的頁面請求和頁面加載時(shí)間有直接的關(guān)聯(lián),,當(dāng)整個(gè)網(wǎng)站流量非常大的時(shí)候,相對較慢的長尾請求會(huì)增加用戶流失,,會(huì)減少收入,。

網(wǎng)站的延遲狀況也同樣會(huì)呈現(xiàn)出長尾的模式,盡管網(wǎng)站的響應(yīng)時(shí)長和請求數(shù)量有直接的關(guān)聯(lián),,但是性能不佳的頁面積累的長尾,,會(huì)轉(zhuǎn)化成大量的用戶損失,會(huì)直接影響到網(wǎng)站的收益,。

建議設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)和 IT 部門合作,,優(yōu)先考慮降低整體的延遲。通過服務(wù)器優(yōu)化或者服務(wù)器升級的方式來提升網(wǎng)站的整體響應(yīng)能力,,這可能比起實(shí)驗(yàn)性的設(shè)計(jì)方案,,能帶來更多的收益。

解決延遲提升UX的策略:

  • 借助網(wǎng)站分析工具,,檢查網(wǎng)站的響應(yīng)速度,,并且注意到頁面加載中的速率的異常值

  • 監(jiān)控用戶的信息反饋渠道,搜集整理各種問題的報(bào)告,。請記住,,反饋并不代表著只有這幾個(gè)問題,因?yàn)橛写罅康挠脩裘鎸υ愀獾捏w驗(yàn)的時(shí)候,,會(huì)選擇直接離開,,而不是反饋。

 04 

提高機(jī)器學(xué)習(xí)的準(zhǔn)確性

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降低算法的錯(cuò)誤率,,既需要常見的范例,,也需要罕見的案例,并且兩者構(gòu)成的訓(xùn)練集要盡可能多,。

長尾數(shù)據(jù)在機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練集當(dāng)中有著重要的作用,。機(jī)器學(xué)習(xí)需要大量的數(shù)據(jù)來培訓(xùn) AI,并且在這些數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上構(gòu)建出更加準(zhǔn)確的模型,,來預(yù)測未來,。項(xiàng)目早期,,公司可以使用公開的數(shù)據(jù)集來培訓(xùn) AI,,這種數(shù)據(jù)容易獲得,,也足夠經(jīng)濟(jì)。但是隨著準(zhǔn)確度要求的提升,,想要繼續(xù)減少 AI 失誤的概率,,就涉及到越來越多的罕見和不尋常的案例,而這些就屬于長尾的數(shù)據(jù)了,。

不夠準(zhǔn)確的 AI 是會(huì)逐步遭到用戶拒絕抵觸的,。這種情況下,長尾數(shù)據(jù)的重要性就不言而喻了,。但是,,想要獲得長尾數(shù)據(jù)是一項(xiàng)重要的挑戰(zhàn)。這個(gè)時(shí)候,, UX 設(shè)計(jì)師需要和數(shù)據(jù)科學(xué)部門的同事通力合作,,共同部署和設(shè)計(jì)出優(yōu)質(zhì)的測試環(huán)境——盡量減少用戶提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)時(shí)候的不佳狀態(tài),讓用戶信任,,不被無關(guān)因素影響,,更加專注于提供幫助 AI 提升的數(shù)據(jù),而不是被咄咄逼人的數(shù)據(jù)搜集需求而影響,。實(shí)際上,,設(shè)計(jì)師是需要提醒數(shù)據(jù)專家們,用戶始終的需求核心是達(dá)成目標(biāo),,而不是為他們訓(xùn)練模型——非入侵式的數(shù)據(jù)搜集就是關(guān)鍵,。

這個(gè)時(shí)候,用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)的價(jià)值主要體現(xiàn)在:

  • 遵循推薦系統(tǒng)的最佳實(shí)踐,,推動(dòng)平臺的長尾內(nèi)容的發(fā)現(xiàn)和用戶參與度

  • 隨著時(shí)間推移,,盡可能和用戶之間建立起信任,以合適的方式提升搜集數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度,,在新用戶引導(dǎo)階段,,盡量不要提出請求獲取個(gè)人數(shù)據(jù)的需求。

  • 當(dāng)機(jī)器學(xué)習(xí)的準(zhǔn)確度因?yàn)閿?shù)據(jù)不足而無法做得足夠好的時(shí)候,,盡量借助設(shè)計(jì)和文案來維持和用戶之間的信任感,。

  • 參與定性研究,了解用戶對于機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)用性的看法,。

  • 通過降低用戶向系統(tǒng)提交反饋的交互成本,,來更快更好獲得有效的用戶反饋。

  • 用戶完成任務(wù)的時(shí)候,,通過更優(yōu)秀的識別機(jī)制來進(jìn)行判斷,,跟蹤用戶行為,,來增強(qiáng)隱式的數(shù)據(jù)搜集。

 05 

帕累托原則和長尾效應(yīng)有矛盾嗎,?

一般而言,,帕累托原則關(guān)注的是結(jié)果當(dāng)中80%的部分,而非額外的 20%,,這主要是因?yàn)樗氖褂脠鼍笆菚r(shí)間緊迫和資源稀缺的時(shí)候,。

這兩個(gè)概念和功能是完全不沖突的,兩者可以協(xié)同共同制定短期和長期的策略,。而主要的區(qū)別在于,,兩者能夠幫你篩選出你當(dāng)前需要關(guān)注的不同類型的項(xiàng)目類型,到底是影響大局的少數(shù)幾個(gè),,還是大量的長尾部分,。相比之下,大量的長尾小項(xiàng)目確實(shí)能夠帶來足夠大的影響,,但是其中的單個(gè)個(gè)體其實(shí)并不那么重要,,所以它們需要視作為一個(gè)整體來進(jìn)行處理。


 06 

結(jié)論

長尾理論對于對于業(yè)務(wù),、營銷,、落地實(shí)施以及機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能而言,都是不可或缺的重要組成部分和戰(zhàn)略契機(jī),。但是值得注意的是,,單個(gè)設(shè)計(jì)師和 UX 團(tuán)隊(duì)是無法單獨(dú)處理長尾問題的,需要抓住契機(jī)和其他的部門通力合作,,才能制作出經(jīng)濟(jì)且極具延展性的解決方案,。

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