《TT语音》用户体验分析报告

一、背景游览

1. 产品简介

【TT语音】是广州趣丸网络科技有限公司旗下的一款社交应用,自2014年上线以来,TT语音已累计超一亿注册用户。实力不容小觑。

【TT语音】的口号是“让天下没有孤单的玩家”,主打游戏社交。通过连麦开黑,队友匹配,趣味小游戏,语音直播,广场动态等5个模块来形成用户信息的生产去促进互动,而用户间的互动就直接影响了用户间关系的形成,从而加深彼此的影响,形成良性互动循环。

前期专注痛点,后期横向发展是TT语音成功的关键。【TT语音】作为一款游戏社交产品,在它的整个功能结构中,开黑功能是它的核心功能,也是前期TT语音基于开黑组队的核心引流点。但是随着TT语音有了一定的用户量,就开始横向扩展,有了各种娱乐模块。但是不管怎么扩展,开黑组队始终是TT语音的核心功能。

2. 体验目的

由于笔者喜欢经常去下载一些产品,以用户的角度去体验,去研究他们的交互设计以及一些商业模式。而且前一阵刚好在我的“人人都是产品经理”的平台发表过文章《那么多社交产品,为什么我们依旧处不好一个人》里面提及过TT语音,但是可能比较笼统,所以这次就想详细的来说说【TT语音】这款软件。

3. 体验环境

  • 手机机型:苹果6plus
  • 系统版本:iPhone 14.3
  • 应用版本:TT语音V 5.5.30

二、产品分析

1. 市场分析

(1)市场规模

2020整体市场规模达到479亿,行业保持高速增长中。

娱乐社交每年的规模都在不断地上升,而且预计在2022年还会继续增加。2020年娱乐技能社交行业规模达到479亿元,占线上娱乐行业总规模的6%,预计在 2018年-2022年里以超过40%的复合增长率持续增长,整体市场规模将在2022年接近1000亿元。从娱乐技能社交行业的细分市场来看,游戏技能社交仍是市场最主要的组成部分,占据50%以上的市场份额

(2)用户规模

中国技能社交用户规模达到3.7亿。

新冠疫情影响下,人们将娱乐的重心转移到线上,打游戏、看直播、游戏陪练、语音聊天等成为众多用户在线娱乐及在线社交的选择。在此影响下,娱乐技能社交行业用户规模在2020年有较为明显的增长,整体用户规模达到3.7亿人,同比增长17.3%。在未来,随着用户娱乐需求及社交需求的提升,游戏用户将持续向游戏直播用户及游戏陪练用户转化,语音技能服务也将吸引更多年轻人参与,带动娱乐技能社交用户的进一步扩散。

(3)中国娱乐社交分享者规模

社交分享者的规模达到了513万人。

因为疫情的影响 ,大量用户做起了社交分享者,同时娱乐社交也给社会创造了很多工作的岗位。根据艾瑞咨询推算,2020年娱乐技能社 交行业分享者新增规模达到513万人。随着这个行业的发展,很多人正以全职和兼职的身份加入其中,共同推动这个行业的发展。

2. 行业趋势

(1)游戏,电竞行业加速发展,并带动相关社交需求增加

随着电竞这些年的快速发展,各类电竞赛事活动层出不穷,而且热度都很高,所以基于游戏社交的产品,也都在迅速的增长中。但是如今生活节奏加快,线下活动减少,这就导致了游戏社交的需求无法得到满足。

如打游戏的朋友减少,打游戏的匹配的人水平不一样,打游戏没有开语音交流,缺少了一些快乐感,这些因为游戏带来的孤单感,是当今游戏玩家的一个痛点,所以游戏社交就能有效地缓解用户的孤独感。而【TT语音】就是基于这个去打开市场的。正如TT的口号:“让天下没有孤单的玩家”。

(2)社交形式多元化发展

现在基于各种社交的产品层出不穷,从最基础的即时通信,到兴趣社交,商务社交,图片社交,校园社交,再到娱乐技能社交。大家的社交方式是多元化的。

从图中表示出来的是,移动社交的多元化发展。

TT语音是游戏社交里面排行第一的社交产品。

3. 用户分析

根据百度指数风分析:

(1)地域分布:【TT语音】的用户人群主要分布在广东、河南、江苏、山东以及河北,其中浙江、四川、河南排位也靠前;如图所示:

 

(2)年龄以及性别分布:【TT语音】用户的主要年龄段分布在20-29岁和30-39岁这区间,以大学生,上班族,自由职业者为主,以年轻人居多;其中女性占比42.07% ,男性占比57.93%,男性比例略高于女性比例,高出15.85%。如下图所示:

(3)用户习惯

根据mob研究院和TT语音一起联合发布的报告可知,使用TT语音的日均使用时长为1个小时左右,晚上8点到晚上9点为扩列高峰期。

结论:使用TT语音的人群中,男性占多,年纪较轻(20到39),平时使用时长大概为1小时,喜欢在晚上8点到9点使用TT语音。

4. 用户画像

三、需求分析

根据KANO模型,用户对产品有3个层面的需求,分别为基础型需求、期望型需求和兴奋型需求。

  1. 基础型需求(必备属性)指当不提供此需求,用户满意度会大幅度降低。
  2. 期望型需求(期望因素)指当提供此需求时,用户满意度会提升,当不提供此需求,用户满意度会减低。
  3. 兴奋型需求(魅力属性)指当不提供此需求,用户满意度会不会受到影响。但是提供此需求,用户满意度会大幅度提升。

在【TT语音】APP中:

1. 基础型需求

连麦开黑,队友匹配(有默契,上分更容易)。

【TT语音】之所以有如此庞大的用户量,跟前期这个连麦开黑的功能点来不开关系,再加上【TT语音】在如今的爆款手游王者荣耀和和平精英里面,都有官方职业战队,同时也是官方指定语音工具,这无疑给TT带来了很多用户量。

其实孤独才是用户的第一需求。正如【TT语音】的口号一样:“让天下没有孤单的玩家”。很多用户都是因为孤独才会选择来这款软件的。在游戏中,我认为有三种用户场景:

场景一:缺乏游戏玩伴的孤独。

我以前也玩王者荣耀,玩和平精英,但是现在基本不玩了。并不是因为我玩得很菜不想玩,而是因为没有了以前的玩伴,没有那种5排的感觉,现在的朋友在时间上和空间上都没办法做到协调一致,没了以前的感觉,所以也就渐渐地退游了。

场景二:游戏的机制导致了用户的孤独。

在现在主流手游里面,都有很平衡机制,像王者的排位机制,需要操作能力差不多的人才够顺利的上分,对于那些高水平的人,希望找一些高水平的人才能一起上分,结果匹配到的,还是一群菜鸡,对于低水平的人,更需要高水平的人来带一下,结果匹配到的,还是菜鸡,两者游戏体验都不好。

场景三:游戏交流的孤独。

打游戏不开麦交流,不打文字交流,很难做到比较好的配合,所以输的话很影响用户的游戏体验。再加上,输了不知道跟谁吐槽,赢了没有人一起分享,所以就导致了打游戏没有了那种“激情”。

不管是以上哪种场景,用户的需求就是打破孤独,拥有好的游戏体验,所以这也正应了【TT语音】的“让天下没有孤单的玩家”。

2. 期望型需求

语音直播(给你丰富的娱乐互动)

3. 兴奋型需求

  • 广场动态(看看心动的Ta在干嘛)
  • 趣味小游戏(简单开局快速破冰)
  • 电子竞技(LPL ,KPL ,PCL 官方指定游戏语音工具)

四、功能结构图

 

功能结构图解析:【TT语音】作为一款有游戏社交产品,在它的整个功能结构中,开黑约玩是它的核心功能。

一款成功的产品,前期肯定是专注痛点,当有了一定的用户量基础,才会开始横向发展。其实开黑约玩就是【TT语音】所解决的痛点,横向发展体现在娱乐,广场两个次级功能,就构成了现在的【TT语音】。

但是另外一个方面,从产品架构图来看,明显TT语音的功能是过于沉杂的,因为【TT语音】在设计上追求大而全,该有的功能点都有了,但是用户真正用到的功能点是非常少的。以我的拙见:我认为【TT语音】应该适当的做减法。

五、用户使用驱动分析

首先,TT语音打着“让天下没有孤独的玩家”的口号,前期就是基于游戏组队开黑来做流量导入的。随着移动游戏的迅速发展,也相对出现了想找人开黑,却不知道去哪找的尴尬场面。而TT语音其实就是解决用户的这一痛点的。

TT语音符合社交的三要素:“关系链”“信息”和“互动”。首先,我们在玩游戏时,缺少开黑的玩伴,就会来TT语音找玩伴,用户通过TT语音,可以找到开黑的伙伴,然后就会建立起某种游戏关系。其实这其中就已经包括了社交三要素了。信息的生产会促进用户的互动,而用户间的互动直接影响用户间的关系建立。这样就又有新的内容产生了。

用户通过TT语音后,还有一个很重要的关系链,那就是他们会继续去游戏开黑。

我们花费时间去社交,其实就是为了能产生价值,这样用户才会去留存下来。而TT语音选择了以游戏来做核心功能,选择了更加垂直的社交领域,这也直接减少了类似其他社交产品的问题。直接从刚开始就避免了很多问题的发生,所以TT语音以游戏开黑为核心在扩展自己的业务,让自己的产品能够横向发展。

我认为游戏社交是【TT语音】对抗微信的壁垒。【TT语音】有完整的关系链去留住用户,【TT语音】不仅有个人聊天,而且也开发了一个群聊的功能,让用户能够在该产品沉淀下来,不容易跑到微信去,从根本上就保证了用户的留存率。毕竟用户量大,最终能够留存下来,才是产品的最终目标。

【TT语音】跟【比心陪玩】相比,虽然都是主打游戏社交的,但是【比心陪玩】主打的是陪玩玩家和付费玩家的关系链。他们从下订单的时候,就已经是基于某种利益关系才进行的,会不太稳固。而且【比心陪玩】里的下单,平台是抽成的,所以就会出现一些用户会直接去在【比心陪玩】找到陪玩用户,然后去微信下单。

比如说,我点了一个小姐姐跟我陪玩,她是规定7个比心币一局,但是一个比心币是1.4元,所以我其实得花10块钱才能买7个币。但是,你以为小姐姐7个比心币后,就能提现10块钱吗?那你就错了,因为平台要抽成,所以小姐姐拿到的,差不多7块钱。

平台的抽成是很高的,所以很多用户会去微信付费,可能10块钱,我干脆就转8块钱给你就好了。如果下次我还想找你玩,我直接在微信叫你就好了,我是不会上【比心陪玩】叫你的,除非我想找一个新的陪玩师。因为平台的规则,其实就已经预定了【比心陪玩】的用户会向微信转移的问题了。

所以我认为从这一点上,【比心陪玩】的用户留存率不会比【TT语音】高。说白了,在一些用户看来,【比心陪玩】只是一个我上去找陪玩师的游戏社交产品罢了,而当我找到人时,你这个平台对我的价值已经不是很高了。

六、个人优化建议

1. 页面位置:首页→扩列→飞行小纸条

功能介绍:通过打开瓶子,和写小纸条,完成了看和写的功能。该功能我认为是为了增加用户间的互动,其实有点类似匿名回答的感觉。进入飞行小纸条,里面可供用户写的小纸条是3个,可供用户查的纸条是20个。

不足的地方:作为用户,我认为他们进去页面后,相比于看纸条,我认为写纸条的用户积极性不高。我认为他们首先会看纸条,然后一直翻完那20个纸条。等他翻完的时候,我们应该用“诱导的语言”去鼓励用户去写纸条。比如说:“瓶子空啦,为了让大家了解你,你也去写一个吧”等等语言。但是该平台只是用了一句“瓶子被你掏空啦,明天再来吧”。为了平衡读与写,增加用户互动性,我认为这个页面有待优化。

优化建议灵感来源:我看过《朋友印象创始人:6个步骤,打造让用户痴迷的产品》的演讲。如果想要了解如何打造用户痴迷的产品,可以看我往期作品《让用户养成使用习惯的四大产品逻辑》。朋友印象在针对“匿名回答”的功能的时候,对该页面优化了三次。

  • 第一个版本:为了诱导用户写问题,模仿探探,让用户只有写了问题,才能读问题。上线后,发现用户写的积极性不高,因为让用户写,是一件很困难的事情,你不给他看,用户干脆就不看了。
  • 第二个版本:直接让用户看,降低了用户进去的门槛,结果数据一出来,写的人很少很少,用户只顾看了,看完就走了。数据反映也不好。
  • 第三个版本:让用户看10个后,弹出一个小窗,诱导用户去写,比如写:“为了让大家更快了解你,你也去写一个吧”,用户可以关闭这个弹窗,或者选择去写。再看20个后,再弹出一个弹框,再次诱导用户去写。结果这个版本上线后,比以前的任何版本,数据都提升了500%,用户不仅喜欢看了, 也愿意写了。读与写得到了很大的平衡,用户的积极性也调动起来。

基于以上场景,我认为【TT语音】的小纸条也可以参考一下朋友印象的优化方案,或者在原有的方案下,在看完20个小纸条后,写一句诱导用户写的语言。

2. 位置:广场→精选→推荐内容

功能介绍:平台可能会基于用户行为,利用机器算法去推荐你可能感兴趣的内容,点击后,就可以观看推荐的内容,但是我认为在点进去后的推荐内容这个页面,我认为有三个地方可以优化。

不足一:用户可能不清楚往下滑是否还有内容,用户体验不好。

我们从精选那里点进去后,有些内容点进去就只能看那个视频,你往下滑也没有内容;有些内容你点进去后,往下滑,就有内容。我经过大量的测试发现:游戏内容的UGC,你接着滑,无论你怎么滑,都是没有内容的,页面只会刷新刚才的那条内容。那些情感类的,点进去后,你接着滑,是有内容的。如图所示:

优化建议:不管是进入什么类型的视频,都可以向下滑动,而且滑动后,都有继续推荐的内容。不然可能有些用户不知道它这个视频滑下去是否还有视频,用户体验可能有点差。

不足二:针对向下滑还有内容的,你用户滑一下,页面不会就出现一个内容,其实它更像是一个滚动条,会出现用户滑一下,滑过头了,把两个视频都滑到了一半的尴尬场面(在首页→娱乐→快速进房那6个模块,用户进入后,想进其他人的房间,只能退出来再进去,无论你怎么滑,都是没效果的。我不知道你们平台是不是怕用户太沉迷于某一个模块了,为了平衡其他模块。所以才设置了,向下滑都没有内容的情况)。

化建议:微博的视频是自动刷到下一条,但是抖音的评论,点赞,完播率这些指标都有利于算法推荐,所以他们设置了向下滑一下。就是直接忽略第一条视频,直接整屏跳到第二个视频,而且用户也只需要滑一下。我认为就滑动这个,可以模仿抖音的,滑一下,就直接转到下一个视频,减少用户操作的动作。

不足三:针对下滑没有内容的。拍照悬浮标对评论产生了遮掩,我想点开评论,容易误操作,到拍照发布的功能,而且如果向下调整,容易再次刷新视频,导致视频得重新播放。点开评论那个地方的位置有待优化。

优化建议:优化飘屏展现形式,或者对房间顶部功能布局进行优化调整。

七:结束语

文章中的出现的某些观点以及优化建议,仅代表个人的一些拙见而已。产品小白一枚,考虑问题可能还不是很全面,也欢迎各位产品大牛指正交流。谢谢!

参考资料:

《2021年中国娱乐技能社交行业研究报告》

第48次《中国互联网络发展状况统计报告》

《朋友印象创始人:6个步骤,打造让用户痴迷的产品》的演讲

【mob研究院&TT语音】2021年网生代线上社交行为洞察报告

数据截图来源:百度指数,七脉数据,艾瑞质询

百度百科:KANO模型的业务场景问题

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