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March 8, 2010

About Web —— 大众点评化的FourSquare

  FourSquare最近很火,也有一些模仿者,无论是美国还是中国,似乎一夜之间就流行起了各种基于位置的check in应用。其爆发主要是因为iPhone和Android的流行,内置的位置API使得LBS的开发门槛大大降低了。在中国,从我手头的数据来看,iPhone和Android的增长速度已经接近高速爆发了,也就是说,一个靠谱的FourSquare Copy即将呼之欲出。尽管我不认为FourSquare是同类产品中最好的,但是它做得早,名声大,所以也就堪称标杆了。
  那么在中国出现的FourSquare,或者比FourSquare更好的应用,会是啥样子呢?这是个有趣的问题。不如来分析一把。
  先来泼盆冷水。我觉得在Web2.0半死,敏感词当道的2010年,出现一个新的创业公司,靠一个LBS的UGC工具横空出世的概率实在太小了。这不再是一个梦想者的游乐场,UGC是高压线,除非是大鳄,否则谁触谁死。我之所以不把概率降到零,是因为也许会有另辟蹊径的,类似Booyah的基于check in的游戏出现并存活下来。可是问题是在全民偷菜的时代,陌生人的,只限于高端手机的游戏,如果不是特别出色,也就只能如过眼云烟。
  那么现有的大鳄里,谁最适合做FourSquare?还得回到产品本身的功能,从产品说起。在我的FourSquare使用过程中?最大的问题是什么?我觉得是venue(该翻译成什么?商户?)的信息过于混乱。也许美国会好一点吧,但是纯粹靠用户添加的数据终归是无序的,比如我需要check in的大部分地方都不存在,只能手动添加,而到了北京机场,唰的一下又能蹦出七八个机场的venue,都是不同的用户创建的。另外,当我在A小区中的B大厦中的C餐馆时,我应该check in到A呢还是B呢还是C呢?每个人都有不同的见解。换句话说,对于venue本身的定义,都是不明确的。这让check in的信息跟着混乱了,同时也造成了很多数据在后期需要利用的时候,很难进行处理。之所以提这个,我的观点已经很明确了,中国的FourSquare,必须在产品发布前就具有完整的成体系的venue库,让用户去check in,而不是让用户去标注地点。如果做不到这点,那么就必然面临同样的根源上的问题而无法解决。所幸的是,在中国,正好有一家网站,完美地拥有了这一切,拥有了做LBS最好的资料库。没错,大众点评网
  在看到大众点评网如此出色的先天条件之后,我不想再去考虑其他网站的可能了,纵然大如新浪腾讯,也是先天不足,空有力气使不出来。那么下面的文章,我就来探讨一下,假如大众点评网要做一个类似的服务,它的着眼点如何,现有的条件如何,前途又在哪里。当然,也许大众点评网已经开始了这方面的探索,也许还没有,但是这并不妨碍拿它做个例子。其实,此处的大众点评网也可以用口碑网,或者Yelp代替。
  首先,还是看venue,这里不需要再用这个英文词了,直接精确的,商户。大众点评的产品,很明确地就是基于商户,没有歧义。不会有重复的数据,也极少有找不到的数据,用户体验自然就大大增强了。如果真遇到了新商户,那就让用户添加,然后后台审核,人工采集验证,这套流程早已熟门熟路,不用多说。
  其次,用户。对于一个社会化产品来说,用户是关键。必须有用户,有交互,产品才能活起来。虽然比不上腾讯,但是大众点评的品牌在稍微有点上网经验的网民心里,也是有点分量的。这么多年积攒的注册用户,外加可以用人人帐号登录,基数已经不再是个问题。所以,一个社会化产品最怕遇到的初期瓶颈,消失于无形。当然,对于特定的这个LBS应用,光有注册用户还不行,得有手机用户,尤其是iPhone和Android的用户。恰好,这方面大众点评又走在了前面,iPhone和Android的应用程序都做得很不错。从Android Market里看,下载量是10000到50000这档,对于现有的中国Android用户基数来说,算是挺高的数据了。瞧瞧,一旦这东西做出来,啥都不宣传,直接发布一个新版本客户端,就有几万的活跃用户了,若是一个小公司看到,直接口水满地。要吸引这些用户使用实在是很方便,弄点积分,弄点check in之后独有的优惠券,不愁没人用。然后等着iPhone和Android即将到来的爆发式增长,外加这些用户的口口相传,只要出手,地位就无法撼动。
  第三,评论。前头说的是为什么能做,以及为什么能做成,下面就说说做什么,为什么要做。首当其冲的自然是评论。用户可以在用餐的第一时间打分并发表评论,免得回去犯懒或者忘了。更重要的是,当用户在一家餐馆check in了之后,或者反复check in了之后,他的评论价值是在提升的,这可以回馈到餐厅得分的计算公式以及评论的排序公式中,为用户提供更高质量的数据。
  第四,个性化。当用户Check in的商户多了之后,数据挖掘的结果就非常有价值。简单地举个例子:比如在我的几十个check in之后,大众点评网会知道我常在五道口周围活动,偶尔去北京别的地方吃晚饭,吃的多是杭帮菜,以及更精确地,我爱吃鱼(下面细说),那么当我下次再打开它的网页或者手机应用的时候,它就应该可以给我推荐五道口吃鱼的好去处,或者是北京某家正在打折的杭州餐馆。这绝对会大大增加我的使用频率和依赖度的。
  第五,更细化的数据。现在大众点评网的数据粒度是到商户的,所有的评论,打分,都是基于商户。而在移动互联时代,这个粒度完全可以被细化,对于餐馆,可以精确到每个菜。莫要忘记手机是带摄像头的,随手对菜一拍,然后上传,打分,评论,非常流畅。这在靠扫街收集数据的时候是不可想像的。于是就可以有更精确地比较和推荐:究竟是郭林的水煮鱼好吃还是麻辣诱惑的水煮鱼好吃?周围最受好评的东坡肉在哪里?这家餐馆的宫保鸡丁多少钱多少份量?那家餐馆最受好评的菜是什么?等等等等,不再是只能想不能做的东西了。
  差不多就到这里了,每一项都不需要再多展开了。可以看到我描述的这样的一个大众点评化的FourSquare,和FourSquare本身,已经有了很大的偏离,或者说,在我看来,进化。它并不是一个全新的应用,基于位置的check in不是目的,只是一个数据的手段。它不需要苦苦寻找商业模式,因为它依附在大众点评现有的商业模式上,是一种利用新技术,对于现有核心产品的核心功能的强化和优化。所以,它更有价值。
  当然,回到开头,一切的一切都只是假设而已,什么都还没有发生。最后不妨做个预言:2010年,中国的FourSquare,或者是其他的LBS,如果是独立而单纯的,那么毫无前途;如果以这样的形式出现,则将立于不败之地——因为根本就不存在对手。
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23:07 | Category : Blog | Comments (19)
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