通过提高社区黏度来增大用户转移成本

豆瓣网:我猜你喜欢什么  (www.douban.com)



这个网站也还没到要总结成功经验的时候。不过笔者很看好它,起码风投的亲睐就是一个证明。

开始豆瓣只有书评、影评、乐评,推荐方式只有2种,一种是有每个用户通过自己喜欢的一些书找到同好的人,然后根据这些同好的列表获得推荐;另外一种是机器根据用户的数据库信息进行推荐。后来,随着用户的创意出现了自由组合的小组,同城板块、二手交换等。

最重要的一点是它尝试要做数据库黏度,也就是根据用户的数据库信息来分析用户需要什么,喜欢什么,然后将相关的东西推荐给你。将信息的推送方式由被动变为主动。当你无意识或者是有一点意识的在网上执行某些操作的时候,它就分析出你的需求意识,喜好习惯。例如我今天搜了刘德华的忘情水,明天搜了甜蜜蜜,它就分析出我喜欢经典老哥,于是将一些经典老歌一古脑呈现给我,那我怎能不开心?

纯技术黏度已经无法保证一个网站的运营安全了,就连百度,现在也派生出百度空间,百度知道等子孙来提高社区黏度。阿里巴巴也大力推商人论坛和阿里帮帮,目的也是为了提高社区黏度,增大用户转移成本,加强用户对网站的忠诚度。目前数据库黏度还没有成功的案例,豆瓣的尝试或许将开启下一个网络使用习惯也未可知。但如果豆瓣真的能做到这一点,成功一定属于它。

建议:不管你做什么网站,如果有可能,加上数据库黏度方案,这将使你将来的用户更加忠诚,不容易跑掉。


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