facebook用户调研（facebook用户研究报告）

微信公众号运营分析为什么用户不愿意内容分享

您好！很高兴能为您解答， 　

1、71%的用户不愿意分享内容。

根据最近的一项研究，71%的Facebook用户会审查他们发出的评论或者文章。在为期17天的研究中，他们发现153亿的评论和文章在分享前一刻被删除了。

在这个审查过程中，用户会考虑到很多因素。用户会关心这条评论或内容所反映出的他们是怎样的人。另一个因素是在不同的社交圈中信息的适当性，那些在同一个联系列表中的人，范围会从朋友到家人、同事，他们也将因此看到同样的内容。

无论何种原因，这个普遍的自我审查行为让内容编辑意识到，观众在向好友们传播内容的时候，会对内容本身进行高度的选择。

2、显性身份有利于我们采取行动

社会科学认为，我们自身的五个方面决定了我们是怎么表现的。

关系身份、个人身份、社会身份、表面身份、集体身份

在不同社会情境中，我们会评估每个要素的重要性，并在当前的情况下优先考虑这些方面。集体身份关注的是组织的一部分，可能在一场足球赛中成为显性身份，而在一次工作面试中，个人身份(围绕价值观和目标)就会成为最重要的因素。

这些身份的排名对于我们理解网上分享是很重要的。用户在社交媒体上最显著的身份决定了他们最可能分享什么类型的内容。你的内容越是帮助用户彰显他们所希望被认知的身份，你的内容被分享的次数就会越多。

3、用户希望被看作一个好朋友

在我们的调查中，84%的受访者表示，"做一个我在乎的人的好朋友"是他们使用社交媒体时考虑的一个重要因素;20%受访者认为人际关系对他们来说是"极其重要"的。调查发现，不同年纪的人都很关注"关系身份"，尤其是那些65岁的人。

当人们分享的内容帮助他们与另一个人建立起联系时，内容的创造者将会获得很大的鼓舞。

4、分享的目标和价值观

63%的社交媒体用户认为他们的价值观、目标以及梦想(个人身份)，是仅次于友谊影响他们网上分享的重要因素。这在年轻人一代尤为普遍，年轻的和年长的千禧一代对"个人身份"因素的排名都高于老年群体。

值得注意的是，当价值观排名很靠前时，宗教却被认为是最不重要的因素。事实上，55%的受访者在他们考虑是否要分享内容时，将这个因素列为"不重要"。内容营销人员可能需要从鼓舞人心的角度来提及有关"个人身份"的内容，而不是从宗教信仰、政治倾向的角度来说。

5.影响用户分享传播的因素

从Facebook的这份用户调查反馈来分析微信运营，用户在分享一篇文章时，会考虑诸多因素，从而影响最终的分享结果。

1、用户分享心理。我们在做内容运营的时候，往往忽略了用户的心理，这可能就是“当局者迷”的道理吧。以用户的角度来看，我们在分享一篇文章时，更多考虑的是为什么分享?把文章分享出去能够表达自己的哪些想法。身边的人看到这篇文章，又会产生怎样的看法，对自己的形象是否会产生影响?这些，都是取决我们是否分享一篇文章的重要因素。

2、受众群体分析。公众号推送一篇文章，想得到用户的分享转发，得明白你的受众群体是哪些人，得抓住哪些人的心理特点。在内容运营的角度上，也是同样的道理。针对人群所出产的内容，更能达到精准传播的效果 。

3、意见领袖。名人说的话是名言，成功之后放的屁也是香的。何为“意见领袖”，有一大批拥护自己的粉丝，认同自己观点的人，就是意见领袖!像现在许多微博、微信上面的名人所发布的内容，其实并没有多大价值。但还是有很多人乐意去帮他们分享，因为他们所发表的观点能够吸引迎来许多人的评论。

意见领袖本身就是一个舆论点与传播点，如同现在的明星、微博大V、各界名人等等。

4、文章内容价值。回到本质上看问题，我们作为一个微信运营者，所针对用户提供的内容也是重中之重。一篇具有内容价值的文章，能引起读者的欲望与共鸣，自然更乐意去分享给更多的人看到。

我在面试产品经理时被问到的问题

产品经理需要经常关注系统新版本发布了哪些功能，从而让自己的产品也紧跟时代的前进步伐。这里只需可以回答上主要的跟我们产品需求会有挂钩的即可。

iOS12:

①新增屏幕使用时间；②照片新增“为你推荐”；③通知消息按应用分组。

安卓 9.0 ：

①支持全面屏；②电源省电管理。

需求分析的步骤：

①判断需求的真伪（5W1H法：What、Why、Who、Where、When、How）

②分析需求的业务价值（从三个角度考虑：商业角度、用户角度、项目角度）

③评估需求的可行性

④给出需求的优先级（四象限法则和KANO模型：基本需求、期望需求、兴奋需求、无差异需求、反向需求）

商业思维、需求分析、产品规划和设计能力、项目管理、沟通协调、学习能力、抗压能力

优点主要突出工作上需要的优点，如：细心、耐心、责任心强、善于沟通、执行力高、做事有始有终等；缺点最好要自己能圆回去，如：因为细心，所以有时会过于追求细节；或者因为责任心重，有时可能会有些固执，坚持自己的想法。但是，我的出发点，都是为了把产品做到更好。当然，我绝大多数时候，还是能衡量权重、听取别人建议的。

敏捷开发的对立面是“瀑布式开发”，所谓的瀑布式开发就是经典的软件工程方法，包含需求分析、设计、编码、测试和维护，他的局限性很大，比如对市场变化和用户需求的响应慢，更改成本高，有可能产品一推出市场就宣告失败。

而敏捷开发则是以用户的需求进化为核心，采用迭代、循序渐进的方法进行软件开发的一种方法。在瞬息万变的互联网时代，我们也看到越来越多的互联网产品出现了一周发一版本的快节奏，就是为了快速响应市场与用户的需求。

敏捷开发的几个特点：

①小步快跑，尽早交付；②有项目计划，但也“拥抱变化”；③版本周期内尽量不加任务；④团队配置也要敏捷；⑤敏捷也需要反思

①确定迭代的节奏。

迭代周期决定周期内做多少需求，在前中期，为了配合敏捷开发，一般迭代周期定为两周或一月。

②建立需求池

③需求优先级

判断优先级最基本的原则就是向钱看——对商业负责。需求的价值等于“产品在单位时间内创造的利润增幅”。

搜索功能、商品展示页、购物车、我的订单、在线支付、产品推荐分享、商户管理、商品管理、权限管理、订单管理、配送管理等

前台偏向2C，后台偏向2B一些，区别是前端更注重页面、交互等用户体验，后台在满足用户需求的前提下，更多的是侧重于产品的逻辑、规则等。共同点是都要给人来使用，坚持以用户为中心的设计，都要坚守产品的核心思想，都要兼顾用户体验和业务之间的平衡。

经典的主要分为七步：

①市场调研

市场调查：分析行业现状和市场规模，发现并掌握目标市场和用户需求的变化趋势；

用户调研：通过用户访谈,可用性测试,调查问卷,数据分析的方法对用户需求进行挖掘和分析；

竞品分析：剖析产品的竞争对手,对其产品进行用户体验分析。

盈利分析：估算产品成本,验证产品需求。

②需求管理

产品规划：确定目标市场、产品定位、发展规划及路线图；

提炼需求：由市场或运营部门收集的需求来进行分析，提炼核心功能；

优先级：根据竞品分析，市场调研来对功能进行优先级排序；

版本规划：每个版本重点开发什么，预估研发进度，上线日期。

③产品设计

④产品研发

⑤产品测试

⑥产品上线

⑦项目跟进

简述需求从开始到发布的过程：

需求调研和分析—需求整理—技术调研—需求评审—需求同步—需求评估—原型设计—设计沟通—需求发布—功能跟进—提交测试—测试进度—预生产发布—正式发布通知—功能回验。

初级产品经理主要关注的是产品本身以及其对用户的策略制定。在这个阶段，主要锻炼的是需求收集、处理的技能。产品经理需要成功识别产品目前的问题并分析真实需求。

而高级产品经理，他们要关心的东西绝不仅限于产品之内。除了上面产品经理要做的事情，他们还需要关心整个业务单元的策略，甚至是事业群乃至于公司整体。产品定义与产品生命周期管理是基本技能。高级产品经理们需要平衡当前的战术需求与长远的战略需求，他们还需要做成本收益分析和大型项目的投资回报率计算。他们更多的关注商业策略并确保商业需求不会触及产品底线。这项工作受组织结构影响比较大。

当然，面试官可能就会问，那么初级产品经理就不需要关注产品战略层面的东西了吗？初级产品经理肯定也需要关注，且责任心强的初级产品经理也会时刻关注业务、战略层面，只不过因为工作经验及个人阅历等局限，初级产品经理不如高级产品经理更具前瞻性。

人机沟通：设备和用户之间信息的传递和翻译

操作与反馈：当交互发生时一切是如何发生和展开的

状态：不同的状态的存在，确保用户了解正在发生什么，以及应用为何进入这种状态

工作流：让用户明白谁可以做什么，以及接下来会发生什么

故障：故障是必然会发生的，必须纳入考虑范畴以内

①市场分析、用户研究（战略层级）

市场分析文档、用户研究文档、竞品分析文档，这三个文档可以组合成为一个文档——MRD文档（市场需求文档），对于目前产品的市场份额、市场利润空间等进行分析

②需求采集、产品规划（范围层级）

需求采集表、需求池、BRD文档（商业需求文档）、产品会议记录

③产品设计（结构层、框架层）

PRD文档（产品需求文档）、用例文档

④需求实现（表现层）

Kick Off文档（项目启动大会）、项目WBS（工作分解结构）、产品开发计划表、开发进度跟踪表

⑤产品上线、迭代优化

测试报告、产品验收文档、产品白皮书、数据分析报告、版本更新计划说明书

产品经理就是以解决问题为核心，整合和管理各种人力、物力等资源，高效的将解决方案变成实际产品输出的领导者。——王淮，《打造Facebook》作者

产品经理就是能发现问题并能描述清楚，把问题转化为需求，把需求转化为具体要做的任务，争取到支持，发起一批人，将这个任务完成，并持续不断以主人翁的心态去跟踪、维护这个产物。

一般有因为需求细节描述不到位造成的反复沟通；让开发人员预估时间计划，产品经理判断不了真实。

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息（Heterogeneous Information）连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。

知识图谱的应用场景很多，除了问答、搜索和个性化推荐外，还有信用卡申请反欺诈图谱、企业知识图谱、交易知识图谱、反洗钱知识图谱、信贷/消费贷知识图谱、内控知识图谱。

①简单——客观务实

②严谨——技能基础

③热爱生活——用户画像

④谦逊健谈——良好的沟通技巧

⑤经历丰富——思维模式

⑥头脑清晰——逻辑思维

⑦孤独的心——想象力

每一个基本品质也代表了产品工作所需要具备的一种能力。

尽量往产品经理的能力上边去说，比如雷厉风行（执行力强）、像素眼（仔细认真）等。

技术说需求做不了，可能有如下原因：

①根本做不了。市面上并没有类似的功能，做不了的功能你逼也没用，先想自身的产品设计是不是有问题。

②时间不允许。一个月的活，你让人家一个星期做完，不可能的，此时需要分阶段处理或者增加人力。

③目前任务多。如果正在开发其他功能，无法腾出时间，那就要找项目经理重新梳理优先级。

④技术人员水平问题。这个功能是能做的，不过你家的技术人员做不了而已，如果是能力有限，完全做不了，那就考虑换人开发，如果是有经验的开发，可以给他时间去学习调研。

⑤不想做。这类人你就直接找他领导说去。

归根到底，产品经理需要懂点技术，别被忽悠。

老板、客户、设计、开发人、测试、运营

比如项目会议上对于需求或者设计争议颇多，解决方式是会议前提前和“意见领袖”达成一致。

产品效果与设计不符，解决方式是开发过程中多跟进进度和质量。

项目延期，解决方式是更细致的项目进度表，及时跟进，及时调整。

希望能发现一群人在用着自己设计的产品，并且津津乐道的那种自豪感；希望能施展自己的抱负和想法；自己的兴趣爱好。

对于把一个作品从无到有做出来这件事特别着迷，不管是写文章、做视频、还是设计一个大家都使用的产品，都能给自己带来巨大的成就感，为了这种成就感我甚至忘记吃饭、熬夜通宵都没问题。我觉得这才是产品经理最能吸引我的地方。

产品经理如何做用户行为分析？

在这个每个互联网人都在谈论数据，每个产品经理都在谈论数据分析的时代，用户行为分析的重要性也越来越凸显出来，那么产品经理如何做用户行为分析呢？接下来将为大家进行分享。

一、为什么要做用户行为分析

观点一：有些功能整个平台用户都希望做，是没有必要耗费人力评估的，只要做了就可以了。用户行为分析是形式，不能为了分析而分析。观点二：我都在这个行业做了这么多年了，用户需要什么难道我不知道吗？我本身就是用户，我可以代表他们，我的需求就是他们的需求目标。观点三：只需要做充分的调研分析就可以了，比如需求调研，产品使用调研，多找找目标用户，多让他们提一些反馈意见，根据反馈来做修改即可。观点四：不要总是顺着用户的意思去做产品。产品设计的核心是产品经理的想法，而不是用户的看法。

以上观点其实都是错误的，如果产品经理有这样的想法，会对自己极为不利。下面我们来看两个案例：

案例一：Growing IO 改版前后对比

视频介绍功能是所有用户都想要的，于是Growing IO毫不犹豫地把视频放在了首页，然后注册转化率下降了50%，持续观察两个周，注册转化率仍然没有显著增长，回滚到上个版本，注册转化率逐渐恢复。结论：

部分用户的观点无法代表全体用户的真实感受，视频介绍可能是伪需求。产品经理的主观感受无法代表用户的真实体验，任何人都无法代表用户。视频介绍分散了用户的注意力，导致首页注册转化率大幅度下跌。

案例二：Facebook改版之后再回滚

Facebook经过改版之后，页面更清爽了，展示面积更大了，突出了图片以及视频，展示信息更丰富，Facebook的产品经理、交互设计师都对这一版本非常有信心。然而10%灰度发布之后，用户平均在线时长降低50%，一个月后，数据仍然没有好转。

互联网产品要以数据为导向，而不仅仅凭借自己的主观感觉。产品设计过于超前了，产品版本迭代版本之间没有一定的过渡，用户无法习惯。

因此可以说，数据分析在日常工作中起到的是必不可少的作用。1、用户行为分析不是形式化，不是为了分析而分析，哪怕是核心用户提出的需求，也要通过数据来验证，任何人都无法代表真正的用户。2、产品经理要有自我革新，自我否定的意识。用户的需求是变的，不能太过于依赖过往的经验，过往的经验不可靠，只有数据最可靠。3、用户分析调研是一方面，只是为产品提供思路，但是是否有利于产品长期发展还是要通过数据来说话。4、用户端产品要以用户体验为核心，以数据为导向。

二、数据指标与名词含义

1、流量来源：流量来源的意思是网站的访问来源，比如用户来自于知乎，来自于微博等等。主要用来统计分析各渠道的推广效果。

2、PV：PV（page view）即页面浏览量或点击量，指页面刷新的次数，每一次页面刷新，就算做一次PV流量。

3、UV：UV（unique visitor）即独立访客数，在同一天内，UV只记录第一次进入网站的具有独立IP的访问者，在同一天内再次访问该网站则不计数。PV与UV的比值一定程度上反映产品的粘性，比值越高往往粘性越高。

4、IP数：IP数即独立IP的访问用户数，指1天内使用不同IP地址的用户访问网站的数量。IP数字与UV可能不同（可大可小可相等）

5、日活/月活：每日活跃用户数（DAU）/每月活跃用户数（MAU），反映的是网站或者APP的用户活跃程度，用户粘性。

6、次日留存/次月留存：次日留存、次月留存反映的是网站或者APP的留存率。

7、用户保有率：指在单位时间内符合有效用户条件的用户数在实际产生用户量的比率，也叫用户留存。

8、转化率/流失率：转化率一般用来统计两个流程之间的转化比例。其中流失率也是重要的数据指标。用户流失率=总流失用户数/总用户数。

9、跳出率：指用户到达网站上且仅浏览了一个页面就离开的访问次数（PV）与所有访问次数的百分比。跳出率越高说明越不受欢迎。

10、退出率：对某一个特定的页面而言，从这个页面离开网站的访问数（PV）占这个页面的访问数的百分比。跳出率适用于访问的着陆页（即用户访问的第一个页面），而退出率则适用于任何访问退出的页面。

11、使用时长：每天用户使用的时间。对于游戏或者是社交产品来说，使用时间越长，说明用户越喜欢。一般来说，使用时长越短说明产品粘性越差，用户越不喜欢。

12、ARPU：Average Revenue Per User，每用户平均收入在一定时间内，ARPU=总收入/用户数。

三、如何做用户行为分析――三大理念

1、要树立以数据为驱动的价值观

要树立以数据为驱动的价值观，充分认可数据的价值。工作定位：统计、助力、优化、创新。商业变现是最根本目标：用户使用产生数据商业变现

2、要有用户行为分析方法论

在用户行为分析中，越底层产生的价值越低，越顶层产生的价值越高。做用户行为分析应该把重心放在最有价值的分析和决策两个层面。将更多的时间放在分析以及应用上，而不是数据采集上。

AARRR模型，我们在做用户行为分析的时候，应该考虑用户正处在AARRR模型的哪个部分、关键数据指标是什么、对应的分析方法又是什么。

当我们对产品有一个idea的时候，采用MVP的方式将其构建，功能上线后，衡量用户和市场反应，从而不断学习优化

3、要用功能强大的用户行为分析工具

比如Google analysis、神策数据、Growing IO等等

四、如何做用户行为分析――八大方法

1、内外因素分析

该方法有助于快速定位问题。例如一款金融类产品UV下降，快速分析相关原因。内部可控因素：渠道变化、近期上线更新版本、内部不可控因素：公司战略变更、外部可控因素：淡旺季、外部不可控因素：监管。

2、事件分析

事件维度：用户在产品中的行为以及业务过程。指标：具体的数值，访客、地址、浏览量（PV、UV）、停留时长。趋势分析：分析各个事件的趋势

通过事件分析，比如分析用户的在线时长、点击事件、下载事件等等，然后分析用户的行为。并且通过各类图标来分析用户的行为趋势，从而对用户的行为有初步的了解。

3、试点分析

说白了就是，当发现一个问题之后，不要那么着急去解决，而是只想一个解决办法，然后灰度发布，如果灰度发布的人群数据比较好，那么就推往整个用户群。

这是一种从一个具体问题拆分到整体影响，从单一解决方案找到一个规模化解决方案的方式。

4、漏斗模型

漏斗模型是最常用的分析方法，可以广泛应用于流量监控、产品目标转化等日常数据运营工作中。要根据实际需要来确定是否有做漏斗分析的必要，比如用户注册过程、下单过程这些主要流程，就需要用漏斗模型来进行分析，尤其是需要分析用户在哪个环节流失最严重。

5、留存分析

通过留存分析，分析用户的次日留存、次周留存、次月留存等等，次日留存率能够说明用户对这款产品是否有持续使用的兴趣，对于社交、游戏类产品来说，次日留存率非常重要。

6、行为轨迹分析

只通过PV、UV 分析以及退出率分析是无法找到大部分用户是怎么去使用这款产品的。只有通过记录用户的行为轨迹，才能够关注用户真正如何去使用这款产品的。用户体验设计是对用户行为的设计，通过行为轨迹分析，能够帮助产品经理设计出来的产品直达用户内心。

例：通过用户行为轨迹分析发现，大部分用户支付转化率不高并不是退出了，而是返回了上一个页面，猜测：当前页面信息不足，用户在犹豫，想返回上一个页面再了解一下产品。

7、A/B test

A/B test是一种产品优化方法，AB测试本质上是个分离式组间实验，将A与B两个不同的版本同时发往两个几乎一致的用户群，来观测这两个用户群的数据反馈。

A/B test是一种“先验”的实验体系，属于预测型结论，与“后验”的归纳性结论差别巨大。A/B测试的目的在于通过科学的实验设计、采样样本代表性、流量分割与小流量测试等方式来获得具有代表性的实验结论，并确信该结论在推广到全部流量可信。

8、点击分析

通过点击分析，能够直观地看出来在这个页面中，用户的注意力都集中在哪些地方，用户最常用的功能是什么。方便产品经理对用户行为形成整体的了解，有助于产品经理引导用户往自己想要的方向去操作。

以上就是我个人总结的产品经理用户行为分析的方法，欢迎大家来补充、交流。

作者：秦时明月，互联网现金贷产品经理、互联网保险产品经理。

本文由@秦时明月原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。

题图来自 unsplash，基于 CC0协议

如何分析活跃用户和留存用户？

做产品和做运营经常会遇到一个难题——辛辛苦苦把用户拉来，却发现大部分用户再也不打开产品，更谈不上会在这里继续消费。

这种只来一次的用户，是几乎没有多少商业价值的，也就意味着投入在这些用户拉新上的投入全部浪费了。

有的用户，继续使用了几次之后，也成为流失用户。

相反的，那些在一定时间段里，能够持续活跃使用的用户，我们称之为留存用户。

留存用户占这批次新增用户的比例，我们称之为留存率。

考量留存的时间，一般会有次日、第7日、第30日等，分别对应着次日留存率、第7日留存率、第30日留存率。

比如，某个产品新增了100个用户，其中次日、第7日、第30日分别有30个、15个、5个用户再次使用了该产品，那么对应的：

次日留存率就是30%

第7日留存率是15%

第30日留存率是5%

有的没有做过运营的人，看到上面所举的数据，可能会有疑问——你举的例子，怎么留存数字用这么小，100个用户第30日只留下5个？

然而事实上，经过30日之后，当天还有5个用户登录的产品已经属于正常。而大部分留存低的产品，留存率比这个低很多。

作为一名运营，不要简单地以为用户拉进来就算是你的用户了，也不要总把「用户总数」作为洋洋自得的指标，而应该更关注活跃用户数和留存率。

因为，只有真正活跃的用户，才能产生商业价值。

比如一个产品各平台下载量是1000万，后台数据看到活跃用户有10万，只有这活跃的10万用户才有可能创造利润。

提升留存的魔法数字

在国外提升留存率的案例中，会经常提到一个概念——魔法数字。

Twitter发现它的留存用户与流失用户相比，留存用户会在第1次使用时多挑选5-10个用户关注（另外一个版本说法是留存用户首月内会关注30个用户)；

Facebook发现10天内添加7个好友的留存率高；

Linkedin的留存用户特征是，是一周内会添加5个好友；

Dropbox里使用了1次Dropbox的用户，会成为更活跃的用户。

上图的这些数字，就成为了这些产品的魔法数字。

魔法数字的方法论本质是通过分析、调研找到活跃用户和非活跃用户之间的行为差异，并通过产品设计和运营尽可能地让所有新用户体验到产品价值。

比如，当Twitter发现活跃用户有挑选5-10个用户关注的行为特点后，在产品设计上简化流程、突出重点，在运营上加强引导、优选推荐关注人等，让新来的用户非常轻松地关注5-10个用户，这样留存率就提高了。

为什么这样做留存率就会提高了呢？

因为Twitter的产品核心价值，就是看值得关注的用户发送的更新消息流，如果新用户刚开始关注的用户很少，也就很难体验到Twitter好在哪里，于是放弃使用的可能性就大幅提高。

一旦通过产品和运营，让用户能够更好地体验到产品的核心价值，更好地满足了用户的需求，产品的留存率也就提高了。

这种魔法数字是怎么被找到的呢？

找魔法数字的本质在于找到活跃用户和非活跃用户之间的行为差异，找到这种差异一种是通过数据分析找到的，另一种是通过用户回访找到的。

数据分析的方法是，通过看哪些用户行为特征与用户活跃是有正相关的，当正相关的程度很高，就说明这种差异性很可能就是影响活跃的关键。

理论上用户与App发生的所有交互行为都是可以被记录下来的，这种分析是能够发现一些问题的。

如果有能力的公司自己可以去建这种数据分析系统，现在市面上很多数据平台支持做这些分析，初创企业也可以以较低的成本使用。

明星纷纷要“失业”，网红要来补位？

不久之前，有媒体机构专门做了一个选题：明星失业以后，会去做什么？

Angelababy脱口而出：“去卖馒头。”

（TFBOYS成员）王源是重庆人，最喜欢吃火锅，他说“不做艺人，会去开火锅店。”开火锅店不仅自己想吃就吃，朋友来了也能弄一个包间玩个尽兴。

王俊凯的回答很务实，表示想开一家服装店做老板。

毛不易说自己想做房东，因为房东不用工作，睡觉，都有睡后收入。

岳云鹏说自己想做淘宝店主，卖特种内衣。

......

你以为这些一线明星是说着玩儿？

2019数据显示：一年近2000家影视公司关门， 65%的演员无任何影视剧播出。

迪丽热巴在8月的一档综艺节目上说：“今年我已经8个月没有拍戏了。”同样的，上一代的偶像霍建华也自嘲“我失业很久了”。明道在参加《演员请就位》时透露，已经大半年没有演过戏。

一线明星的纷纷失业，背后原因很多：有年纪偏大的，被新人替代；有绯闻伤害人设的，影响主角地位；有的因为非科班出身，演技一般；有的因为片酬期望过高，等待观望；有昔日童星，渐渐被人遗忘......

不过，今年最普遍的说法是“网红打败明星”。真相是这样吗？

01、明星正在丧失“流量红利”，网红正在赢得“品类红利”

网红已经加速“明星化”，李佳琦“带货”流量远超过一线明星，淘宝主播薇娅、“抖音歌王”刘宇宁也活跃于热播综艺。

相反，“失业潮”当中的明星不断寻求新出路，比如主动进入直播带货领域，商业能量反而不敌一些TOP网红。

明星是否真的被网红打败？这不是重点。你我没有必要随波逐流，“宁愿被当作猪，也一定要挤在风口。”

我认为，明星艺人正在丧失“流量红利”，网红和KOL（意见领袖）正在赢得“品类红利”。

什么是“流量红利”？流量，即用户时间。

官方数据显示，中国内地互联网用户数超过10亿规模，日均在线时间接近6个小时（流量触顶）。

影视剧、明星八卦不再是用户花时间最多的地方。现今，国内用户6个小时的日均在线时间，大约1.5-2个小时社交聊天，1个小时浏览资讯，短视频和网红直播占了1.5-2个小时，留给明星艺人发挥的，只剩下一点时间空白。

什么是“品类红利”？不断有新兴品类的网红和KOL被发掘出来，成为新的流量中心。

过去KOL主要是大众网红，很多是锥子脸、白富美，擅长即兴表演、讲话特别好玩；最近几年，网红已经从最初的大众网红向美食、母婴、美妆、体育等等细分领域扩展，比如KOL营销在美妆、母婴等等行业已经是主流手段；近一两年，诸如网红客服、网红导购、网红厨师、网红教师等等成为亮点，360行“职业”逐渐被网红化，李佳琦曾经也是起步于网红导购，逐渐成了大众网红。

流量红利正在过去，品类红利仍在持续。网红和KOL的内容输出，越来越有信息量、越来越接近商业变现需要。

目前，国内有几百万人做了“职业网红”，成为品类红利的真实受益者。

有关数据显示，2019中国网络直播用户接近5亿，20%以上的职业主播月收入过万元。快手旗下电商数据显示，拥有100万以上粉丝的快手主播，去年交易量增长了9倍，而拥有20万以上粉丝的快手主播，同期交易量增长了34倍。

《广告学》有一句名言：大众的关注所及之地，即财富之源。

各个层次的KOL借助新经济、新媒体手段快速崛起，并持续发掘品类红利，将激发出来的网络流量迅速、精准赋能给消费品牌，他们构成了现代商业绕不过去的关注中心。

那些网红和KOL（意见领袖）更好玩、更有亲和力和感染力，也就更加适应这个时代的社交商业变局，逐渐赢过了传统影视明星，赢得了“势能”上的优势，也就像黑洞一样将所有资源都吸过来，成为压倒性的赢家。

02、明星是CPU，网红是专用芯片

重点不是明星、网红谁将胜出，而是新的品类红利由何而来？

假设用孵化一个林志玲（一线明星）的代价去孵化网红，效果会怎样？

林志玲不可能始终高贵知性，也要下沉亲民，明星要兼顾各个不同粉丝群体的感受，就像一个通用芯片（CPU）那样，功能强大，但成本昂贵。

如果将这个代价用于孵化网红，可以针对不同细分的粉丝人群，培育各个层次的KOL，即实现大面积、多品类覆盖，相当于将一个CPU的功能拆解成为多个专用芯片，每个专用芯片（针对每个细分粉丝人群，覆盖这个需求品类）都可以独当一面——品类红利。

传统影视明星，可能要星探、可能要选秀，要有电视媒体进行包装、打造人设。

网红大V，是去中心化的，不用专业包装，你可以在街拍时看到TA，在夜店演出里和TA互动，甚至购买网红主持设计的服饰，这是有温度的零距接触。

明星并不代表高贵，网红并不代表乡土。

欧美国家以往高贵冷艳的奢侈品牌，越来越倾向于找网红和KOL代言。欧美一线的时尚达人，收入已经高达百万美元，你有一定高消费力粉丝，你在instagram上传一张穿着品牌服饰的照片，就有几千到几万美元的收入。

03、明星应该向网红学营销

明星卖货的早期尝试，是韩寒（文学明星）和徐静蕾（影视明星）开淘宝店，结果，以两人的高知名度，年销售额不过万元。

近期，一些明星CEO、投资人也想试试自己的带货力，结果，销售额微不足道。

如此看来，那些带货KOL必有其独到之处。那么，哪些事情网红做得到，明星做不到？

（1）、网红赢在感染力、营销力

明星主要经营的，是曝光、是人设以及演技定位，他们瞄准的，是人们想象力当中的位置。相比之下，很多直播网红特别实际，就是瞄准电商变现，重点经营那种感染力、营销力。

比如，李佳琦最高日销售额10亿+，但他不是靠什么机器智能，而是每天中午12点到下午5点选品，晚上7点到次日凌晨1点直播，之后卸妆、夜宵、总结、复盘、看各种美容资讯，凌晨4点睡觉，那些业绩完全是用诚意、熬体力做出来的。

线上的感染力可以靠脸、靠表情、靠动作，线下的营销力也要专门去做。

有人做了用户调研，问用户为什么选择那位口红男主播卖的货，而不是直接上天猫、京东商城去买？

第一个答案是“周围人都在讲”，第二个答案是“多数人都在看”，第三个答案是“身边人都在买”......这就是势能上的优势，打多少广告也换不来的。

（2）、明星适合代言品牌

影视明星给一些品牌代言，主要不是带动销售，而是定义品牌调性。网红完全不一样，很多是直接控货、控价。

控价：

TOP带货网红往往能给用户带来最大优惠尺度—— 因为量大，可以拿到更多的优惠福利，同样的一个品牌产品，别人来卖，可能没这个规模经济，没这个折扣。

控货：

在2019年天猫“双11卖货王争霸赛”中，快手上带货的“第一主播”辛巴依旧一骑绝尘，而背后是四家自己的公司，直播卖的毛巾、牙膏、面膜甚至加湿器等等产品，都是自家生产的。女装网红Anna最厉害的一点，为了解决网红店“发货慢”的固有问题，她自建400多人的工厂，同时与6家工厂合作，这为预售后做到快速补单提供不少支持。

04、网红应该向明星学打造人设

时至今日，网红和KOL的商业运营开始逼近高成本的临界点，孵化TOP网红与打造明星差不多一样贵。

内容制作越来越贵

现在制作一个优秀短视频的成本不亚于拍摄一部网络电影，想赢非常难，不是不可能，但是你的投入比过去高很多。

粉丝服务越来越贵

一两年前，一名网红主播的即兴个人发挥，可以轻松吸引大量关注，现今则需要一整支团队的支持。

不过，我认为，网红经济的品类红利仍在持续。世界的大趋势是越来越同质化，昨天的风格可能是今天的标准。重点是，如何发掘新的网红特质。

粉丝用户为何愿意长期追自己喜欢的网红和KOL？只有一个原因——这些网红的特质更像TA自己。

追网红，就是认同自己，网红和KOL一定是这群粉丝的品味代言人、思想代言人。

我想起《呼啸山庄》当中一个片段，凯瑟琳的未婚夫是一个完美男人——年轻、俊美、活泼、富有而且知书达理，但她却选择了一个下人。凯瑟琳对奶妈倾诉说：“我爱他不是因为别的，而是因为他比我更是我自己。不管我们的灵魂是用什么材料做成的，他和我的灵魂都是同一种材料。”

明白吧，你要比你的粉丝更像他们自己。这是发掘品类红利的一大前提。那么，如何发掘新的网红品类呢？价值观要坚持自我，方法可以学学明星。

（1）、网红最终靠价值观取胜

社交网络1.0时代，看重“阶层过滤器”。

Facebook崛起初期的主要对手MySpace，实用性、用户数远远超过Facebook，当Facebook只是一个校内社交工具的时候，MySpace已经开始拓展海外市场了。但是，很长时间，Facebook给新加入用户设定一条规则：用户必须是哈佛学生，使用校园邮箱注册，后来在推广过程中，也是优先瞄准常春藤院校。注意：Facebook最先是一个“精英过滤器”，然后逐渐成了一个面向世界的“阶层过滤器”。

社交网络2.0时代，看重“价值观过滤器”。

以Instagram、Snapchat、Tik Tok为代表的新社交网络帝国为何快速崛起？抖音、快手何以快速对微博、微信展开逆袭？不是用户喜新厌旧。

抖音、今日头条、快手都是算法优先的，就算你已关注一个大V，但下一次如果不刻意点击，也无法看到这个大V的内容更新，后来的用户更容易通过优质内容出头。

优质内容作为一种社交货币，起到了“价值观过滤器”的作用。

相比之下，明星艺人作为社交资产的价值不大，喜欢周星驰or喜欢王宝强，几乎不能区别你跟谁谁谁是不是品味接近、气味相投？

明星可以讲套路，因为他们是面对所有人；网红必须做自己，因为他们只面对气味相投的人。

发掘新的网红品类，其实，也是传递你自己的价值观。快手CEO宿华说过：“什么是网红算法？就是把你的价值观自动化。”

（2）、方法如何向明星学

孵化顶级明星的第一定律：明星要登顶，一定要培养反派的气质。

现实中的芸芸众生规规矩矩惯了，内心世界总会有压抑不住的叛逆。OK，这种叛逆就需要表达出来，明星、网红就是表达粉丝这种叛逆的渠道。

曾经，我听一个懂行的人说过这个观点。你看高圆圆，完美吧，几乎挑不出什么毛病，她就是传统意义上的女神标杆，但很难做超级偶像。而李宇春、舒淇、姚晨这些超级偶像，出道时都是大反派。

比如，姚晨在《武林外传》里以女神经、女屌丝的形象示人。李宇春是超女出身，出道时整个互联网都在黑她，什么“信春哥不挂科”，“春哥纯爷儿们”等等，人们慢慢发现李宇春确实很有性格、很酷。

你看，哪一个网红大V是一本正经的，就是理科网红李永乐老师也给自己贴标签：“人丑就要多读书。”高晓松那么红，马云也吃惊，因为他是一流的自黑高手（反派气质）。

孵化顶级明星的第二定律：将两极的元素混合在一起，产生强烈的化学反应。

比如霹雳娇娃，就是把一种特别性感和一种特别有战斗力的元素混在一起了，这种叠加能让他们的整体魅力增加很多倍。

比如TFBOYS，最主力的粉丝群是80后的未婚女性，他们很萌又好看，激发了女粉丝的母性，她们把TFBOYS当成自己的孩子，发朋友圈都会说“我儿子怎样怎样了”。

比如快速崛起的“国际范”网红李子柒，说她时尚吧，她横跨中西两种文化，但是，李子柒却发掘了“乡间美好生活”的新内容品类。

05、小结

今天AI人工智能、区块链、5G等前沿科技，逐渐实现商业化推广，接下来的，一定是围绕个人社交资产和个人数字资产，是经营人的，经营消费场景的。

持续发掘新的网红“品类红利”，其实，是呼应了构建新商业场景的需要。

明星艺人再怎么具有影响力，更多是呈现一种气质、一种调性，商业变现上也只是摸到了市场的肌肤。

网红社群则是直接发掘、拓展用户更多的实际需求，商业变现上是摸到了市场的毛细血管。

梭罗在《瓦尔登湖》中说：“有些人步伐与众不同，那是因为他们听到了远方的鼓声。”

明星网红化，网红明星化，两者的界限渐趋于融合。

当下网红崛起对明星构成的竞争压力，主要是网红和KOL开创了更多内容品类、粉丝品类。未来的品类创新，明星和网红必将走向融合。

研究发现：年轻人心理健康恶化与使用脸书直接相关，背后反映了哪些问题？

通过研究发现现在年轻人的心理健康恶化与使用脸书直接相关，从这个事情中也能够发现使用脸书跟人们的健康影响是息息相关的。

在9月1号的时候，根据相关的信息可以了解到通过最新的研究发现一些使用脸书的网站和年轻人的心理健康，电话是有直接联系的，有一些大学生会出现焦虑的情况，也会出现抑郁的情况，并且之间存在着直接的联系。通过相关的报道可以了解到，特别是在美国经济，评论上就有关于这项发现的研究，并且这个平台存在的时间已经有两年半的时间，使用这个网站的大学生也比较多，而且根据数据的了解使用的。

大学生用户可能会出现抑郁症的情况，而且可能性要比普通的情况要高出7%，有的大学生也可能出现焦虑的状况，这些可能性都是比较高的，而且要高出其他的一些平台的20%。通过报道的介绍可以发现脸书网站在2004年的时候就已经创建，当时就开始陆续的面向一些大学，并且开放，可以发现哈佛大学学生可以最先注册使用之后斯坦福大学还有哥伦比亚大学以及耶鲁大学生都开始使用，这下平台研究人员根据相关的医疗数据进行对比。

发现学生的心理健康调查情况与这个平台之间的联系比较大，而且进行了对比。根据报道的一些指区，虽然研究显示社交媒体跟人们的心理健康水平是有联系的，但也不能够确保是完全有联系的，这也是独特的一种研究方式，只是证明之间会有关联。现在的大学生压力也是比较大的，容易出现心理健康方面的问题，所以要提前去解决这些问题，才能够避免一些情况的出现。