且在网易云平台留存下来，成为了早期社区发展的中坚力量。最终这个功能为网易云音乐带来了近百万个活跃用户。 第二阶段：「推荐歌单」，降低用户歌曲寻找、检索成本，完成歌单数据使用闭环： 通过前期歌单的导入和用户自创作，从而实现大量歌单与标签内容的积累。 极大降低用户搜索检索歌曲成本，通过歌单热度与标签数据匹配，完成歌曲推荐场景。 用户高频听歌场景下，通过歌单的形式满足歌曲消费需求。 内容服务于用户，在用户价值层面：不仅在用户听歌时，让其感受到了便捷，扩大了用户听歌类型与品味。同时让用户有了更多的产品代入感——我创作的/在听的歌单，有这么多同频的听众。 值得一提的是，网易云在歌单的制作与创作上，并没有做用户激励的投入，这是一个纯粹依靠爱好与社区驱动的内容增长。 2.3 专属于你的私人推荐 根据灼识咨询与2021年4月进行的一项用户调查，88.2%的用户乐，提高音乐的分发效率。 如果说听歌是一件很私人的事情，那在某种程度上，网易。
云通过私人推荐功能，很好地完成了个性化这个需求。一方面满足了用户收听喜欢的老歌，通过回忆重温引发共鸣，另一方面推荐新歌和没听过的歌，扩充了用户的听歌范围。 网易云歌曲每10次音乐播放，就有2.8次来此平台推荐，平台的推荐极大提升了用户听歌体验。私人推荐整体的逻辑是提升音乐的传播效率，帮助用户发现自己的音乐喜好，从而提升用户的使用粘性。推荐功能我们可以从下面两方面了解。 功能层面：网易云主要做了以下场景化的设计来实现上述内容： 「每日推荐」、「私人FM」：基于 奥地利 WhatsApp 电话号码列表 用户品味，侧重推荐新歌，帮助用户探索。 「心动模式」：基于红心歌曲推荐同类型、关联高的歌曲，实现歌曲回忆场景。 「私人雷达」：基于全部历史喜好和实时偏好，为每位用户每天生成一份完全个性化的歌单。 「云村星评馆」：优质评论内容与对应歌曲的故事卡片推荐。 「为你定制精选歌曲」：多类型歌曲推荐，进一步精细化用户数据与推荐内通匹配。 数据层面：通过歌曲、歌曲与用户、用户这三个维度的连接数据，完成关系数据的。
梳理。 产品数据关系梳理 相比竞品而言，功能层面网易云首创的「私人雷达」在新老歌曲的推荐上做到了比较好的平衡，同时「云村星评馆」很好的结合了平台的用户评论，不仅发现歌曲维度丰富，同时有音乐共鸣的代入感。同时在数据层面做了很好的梳理规划，为后期的个性化推荐提前做好了准备，被用户誉为“比我女朋友还懂我”的产品，也就不难理解。 2.4 有节奏增长和多元化建设 一个人的孤单是孤单，一群人的孤单则是情感上的狂欢。社区离不开用户，在用户的增长上网易云也曾一度做到了后来居上。网易云的音乐社区建设，有两个维度。 （1）人群划分与发展 音乐是情感的共鸣、回忆的碎片，将部分用户遇到的情感共鸣和记忆碎片推荐给另一部分口味相似的用户，则可以提高引起同样共鸣的概率。所以找到相似人群很重要，除了标签数据分析匹配以。