摘要：競(jìng)品分析可以幫助企業(yè)更好地了解競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的業(yè)務(wù)模式與市場(chǎng)策略，及時(shí)發(fā)現(xiàn)機(jī)會(huì)與威脅，并制定出相應(yīng)競(jìng)爭(zhēng)策略。用戶行為數(shù)據(jù)分析可以為競(jìng)品分析提供豐富的信息，揭示用戶習(xí)慣、興趣偏好和行為趨勢(shì)，更好地了解競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的優(yōu)勢(shì)和弱點(diǎn)，并以此為基礎(chǔ)，制定相應(yīng)優(yōu)化策略，更好地滿足用戶的各項(xiàng)需求?；诖?，本文從音樂平臺(tái)用戶行為數(shù)據(jù)分析的價(jià)值出發(fā)，針對(duì)競(jìng)品分析中的用戶行為數(shù)據(jù)分析策略進(jìn)行重點(diǎn)探討，旨在提升音樂平臺(tái)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

關(guān)鍵詞：用戶行為數(shù)據(jù)；競(jìng)品分析；音樂平臺(tái)

一、引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和普及，互聯(lián)網(wǎng)音樂服務(wù)平臺(tái)的興起使音樂消費(fèi)變得更加便捷和多樣化。首先，與傳統(tǒng)的音樂播放形式相比，互聯(lián)網(wǎng)音樂服務(wù)平臺(tái)能夠有效整合大量數(shù)字音樂資源，為用戶的個(gè)性化選擇與需求提供了更多支持。其次，互聯(lián)網(wǎng)音樂平臺(tái)為用戶提供了更加便捷的音樂訪問與傳播途徑，凸顯了音樂平臺(tái)的社交與共享功能。最后，互聯(lián)網(wǎng)音樂服務(wù)平臺(tái)提供了多種定制服務(wù)與付費(fèi)服務(wù)，有效滿足了用戶的需求。近些年，我國(guó)的數(shù)字音樂市場(chǎng)表現(xiàn)出穩(wěn)步增長(zhǎng)趨勢(shì)，并呈現(xiàn)出各種平臺(tái)競(jìng)爭(zhēng)發(fā)展的態(tài)勢(shì)，因此音樂平臺(tái)需要重點(diǎn)關(guān)注用戶行為數(shù)據(jù)在競(jìng)品分析中的探索與應(yīng)用。

二、音樂平臺(tái)用戶行為數(shù)據(jù)分析的價(jià)值

用戶行為數(shù)據(jù)分析即對(duì)用戶產(chǎn)品使用中產(chǎn)生的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、整理和分析，以此獲取洞察用戶行為模式，并提供相應(yīng)的決策支持，一般會(huì)涉及用戶點(diǎn)擊、瀏覽、搜索、購(gòu)買、評(píng)論、分享等行為。

以音樂平臺(tái)為例，用戶行為數(shù)據(jù)分析有以下幾點(diǎn)優(yōu)勢(shì)：

1.獲取音樂平臺(tái)用戶的喜好、興趣和行為習(xí)慣等數(shù)據(jù)，幫助平臺(tái)更好地了解用戶需求，為用戶提供更有針對(duì)性的音樂推薦和服務(wù)；

2.構(gòu)建個(gè)性化推薦系統(tǒng)，為用戶提供定制化的音樂推薦，提升用戶體驗(yàn)，并強(qiáng)化用戶留存率；

3.了解用戶的活躍度、使用習(xí)慣等內(nèi)容，識(shí)別用戶的流失和轉(zhuǎn)化原因，幫助音樂平臺(tái)主動(dòng)進(jìn)行用戶引導(dǎo)和促銷活動(dòng)策略，增加用戶的黏性和忠誠(chéng)度[1]；

4.為音樂平臺(tái)的決策和業(yè)務(wù)優(yōu)化提供了有力支持，為音樂平臺(tái)的內(nèi)容發(fā)布、活動(dòng)推廣等決策提供有效指導(dǎo)，讓資源投入和業(yè)務(wù)推進(jìn)得到有效優(yōu)化；用戶行為數(shù)據(jù)的分析可；

5.通過(guò)了解用戶興趣、行為數(shù)據(jù)的方式，將廣告投放給特定用戶群體，提高廣告投放效果和變現(xiàn)能力；

6.為廣告主提供更具針對(duì)性的廣告定向，提升廣告轉(zhuǎn)化率。

三、用戶行為數(shù)據(jù)在音樂平臺(tái)競(jìng)品分析中的應(yīng)用策略

（一）選擇競(jìng)品并收集相關(guān)數(shù)據(jù)

在競(jìng)品分析的過(guò)程中，選擇正確的競(jìng)品至關(guān)重要。一般競(jìng)品需要與自身產(chǎn)品、服務(wù)功能、目標(biāo)受眾、市場(chǎng)定位等相似，同時(shí)重點(diǎn)關(guān)注那些可能會(huì)對(duì)自身受眾和市場(chǎng)份額產(chǎn)生潛在影響的競(jìng)品。在競(jìng)品分析過(guò)程中，音樂平臺(tái)需要有效收集各類數(shù)據(jù)和信息，綜合分析自身產(chǎn)品與競(jìng)品特點(diǎn)，為今后的產(chǎn)品發(fā)展計(jì)劃與市場(chǎng)策略制定提供有效方向。

1.明確音樂平臺(tái)的目標(biāo)和定位以及競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的市場(chǎng)份額、用戶規(guī)模、品牌影響力等因素，選擇幾個(gè)主要的競(jìng)品進(jìn)行重點(diǎn)分析；

2.收集和分析競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的用戶數(shù)、用戶活躍度、用戶增長(zhǎng)、收入渠道、合作伙伴等數(shù)據(jù)，為后續(xù)的市場(chǎng)策略優(yōu)化打下良好基礎(chǔ)[2]；

3.利用調(diào)查問卷、用戶訪談等方式，獲取用戶對(duì)競(jìng)爭(zhēng)平臺(tái)的評(píng)價(jià)，并將其與自身平臺(tái)進(jìn)行比較，積極改進(jìn)相應(yīng)問題；

4.了解競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的用戶獲取渠道和品牌宣傳活動(dòng)，找到自己平臺(tái)的不同之處和優(yōu)勢(shì)；

5.定期追蹤競(jìng)品的新發(fā)布功能、市場(chǎng)營(yíng)銷活動(dòng)等內(nèi)容，持續(xù)了解行業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)，以更好地滿足用戶的各類需求。

（二）構(gòu)建用戶畫像并細(xì)分群體

通過(guò)分析用戶行為數(shù)據(jù)，構(gòu)建用戶畫像，將用戶細(xì)分成不同的群體，從而更好地了解用戶的特征、偏好和需求，并與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的用戶進(jìn)行比較。接著，音樂平臺(tái)可以用戶畫像和群體細(xì)分為基礎(chǔ)，針對(duì)不同的用戶群體制定個(gè)性化的推廣策略，并為其提供定制化的音樂服務(wù)，從而有效提升用戶滿意度[3]。

1.根據(jù)競(jìng)品平臺(tái)的用戶基本信息，如性別、年齡、地理位置等，了解用戶的特征和背景，實(shí)現(xiàn)初步的用戶細(xì)分工作；

2.收集用戶的收聽歷史、喜歡的藝術(shù)家、音樂類型、收藏的歌曲等信息，按照不同的音樂流派、風(fēng)格或興趣定位用戶群體；

3.分析用戶的平臺(tái)使用習(xí)慣，幫助平臺(tái)進(jìn)行更精準(zhǔn)的用戶群體細(xì)分工作；

4.分析用戶在平臺(tái)上的社交行為，了解用戶的社交參與度和影響力，為用戶群體細(xì)分打下良好基礎(chǔ)；

5.收集用戶使用平臺(tái)后的滿意度、需求和意見等，發(fā)現(xiàn)用戶群體特定需求和偏好，并對(duì)其實(shí)施相應(yīng)細(xì)分；

6.應(yīng)用聚類分析、分類算法等技術(shù)，將用戶劃分為不同的群體，如流行音樂愛好者、搖滾樂迷、電子音樂愛好者等，以此為依據(jù)，制定相應(yīng)的推廣戰(zhàn)略、內(nèi)容推薦、個(gè)性化服務(wù)等，為用戶提供針對(duì)性強(qiáng)、準(zhǔn)確性高的音頻體驗(yàn)。

（三）分析用戶使用習(xí)慣與時(shí)長(zhǎng)

在對(duì)音樂平臺(tái)實(shí)施競(jìng)品分析時(shí)，分析用戶行為數(shù)據(jù)可以幫助音樂平臺(tái)更加細(xì)致地了解用戶的使用習(xí)慣和使用時(shí)長(zhǎng)，便于評(píng)估用戶活躍程度與平臺(tái)的黏性。以相關(guān)分析結(jié)果作為依據(jù)（賽立信媒介研究數(shù)據(jù)如下圖1所示），音樂平臺(tái)可以從功能設(shè)計(jì)、界面優(yōu)化等方面做出全面優(yōu)化，促進(jìn)用戶參與度的有效提升。

1.積極了解競(jìng)品用戶的活躍時(shí)間段，結(jié)合用戶的使用行為與需求表現(xiàn)，合理優(yōu)化自身平臺(tái)的推送時(shí)間；

2.收集競(jìng)品平臺(tái)用戶平均使用時(shí)長(zhǎng)、單次使用時(shí)長(zhǎng)等，并將其與自身平臺(tái)的使用時(shí)長(zhǎng)相對(duì)比，借此了解競(jìng)品平臺(tái)的用戶吸引能力、用戶忠誠(chéng)度等；

3.分析競(jìng)品平臺(tái)用戶每天、每周及每月的收聽次數(shù)和持續(xù)時(shí)間，借此了解競(jìng)品用戶的活躍度及其平臺(tái)用戶的參與積極性；

4.積極分析競(jìng)品用戶在其平臺(tái)上的瀏覽行為，包括搜索次數(shù)、播放列表創(chuàng)建、歌曲收藏等內(nèi)容，借此了解競(jìng)品平臺(tái)的用戶偏好、需求，促使自身平臺(tái)進(jìn)一步優(yōu)化[4]。

總之，通過(guò)分析競(jìng)品用戶使用習(xí)慣與時(shí)長(zhǎng)，音樂平臺(tái)可以深入了解對(duì)手用戶群體，發(fā)現(xiàn)對(duì)手的優(yōu)勢(shì)與不足，并與用戶需求充分結(jié)合，利用定制化服務(wù)和營(yíng)銷策略，提升自身平臺(tái)的競(jìng)爭(zhēng)力。

（四）分析用戶音樂偏好并優(yōu)化推薦算法

用戶行為的數(shù)據(jù)可以展示用戶對(duì)于音樂類型、藝術(shù)家和專輯的偏好情況。通過(guò)分析用戶收聽行，音樂平臺(tái)能夠更為詳細(xì)地了解用戶的音樂興趣，并將用戶的音樂偏好數(shù)據(jù)作為重要參考，從而優(yōu)化平臺(tái)推薦算法，為廣大用戶提供更具有個(gè)性化特征的音樂推薦服務(wù)，提升用戶的留存率。

1.收集和分析競(jìng)品平臺(tái)的用戶收聽歷史，包括用戶收聽的藝術(shù)家、音樂類型和流派數(shù)據(jù)等，借此了解差異化用戶群體的不同收聽喜好，為平臺(tái)后續(xù)優(yōu)化推薦算法提供有效參考；

2.重點(diǎn)關(guān)注競(jìng)品平臺(tái)的用戶“喜歡”“收藏”的歌曲、專輯和播放列表等內(nèi)容，了解到差異化用戶對(duì)具體歌曲或音樂內(nèi)容的喜好與評(píng)價(jià)，為后續(xù)個(gè)性化定制推薦算法提供良好基礎(chǔ)；

3.觀察競(jìng)品平臺(tái)用戶對(duì)推薦歌曲、音樂內(nèi)容的反饋和評(píng)價(jià)，包括用戶對(duì)推薦結(jié)果的喜歡程度、點(diǎn)擊率和播放時(shí)間等內(nèi)容，從而更好地優(yōu)化推薦算法，有效提升推薦的準(zhǔn)確性與效果[5]；

4.觀察競(jìng)品平臺(tái)用戶的互動(dòng)行為，包括用戶的點(diǎn)贊、評(píng)論和分享等，這些行為數(shù)據(jù)均包含著用戶對(duì)特定歌曲或內(nèi)容的喜好和參與程度的線索，有利于優(yōu)化推薦算法，并提升用戶參與度；

5.觀察競(jìng)品平臺(tái)用戶的互動(dòng)行為，包括用戶的點(diǎn)贊、評(píng)論和分享等。

總之，分析競(jìng)品用戶的音樂偏好和優(yōu)化推薦算法，可以幫助音樂平臺(tái)更好地了解用戶需求，推薦適合用戶喜好的音樂內(nèi)容，促進(jìn)自身平臺(tái)不斷改進(jìn)推薦算法與音樂推薦服務(wù)，進(jìn)一步提升平臺(tái)的競(jìng)爭(zhēng)水平。

（五）優(yōu)化用戶流失分析與留存策略

用戶行為數(shù)據(jù)的收集與分析可以幫助音樂平臺(tái)識(shí)別出用戶流失點(diǎn)與原因，通過(guò)分析競(jìng)品平臺(tái)用戶留存情況，發(fā)現(xiàn)其優(yōu)勢(shì)之處，積極學(xué)習(xí)并借鑒相應(yīng)的留存策略保留現(xiàn)有用戶，并吸引新用戶。

1.借助問卷調(diào)查、用戶反饋和用戶行為分析等方式，詳細(xì)調(diào)查用戶流失的原因，總結(jié)和分析用戶離開的原因和不滿意的問題，不斷優(yōu)化音樂平臺(tái)用戶留存策略；

2.比較和分析競(jìng)品平臺(tái)的活躍與流失用戶的行為差異，包括收聽頻率、收藏歌曲、互動(dòng)行為等數(shù)據(jù)，從中尋找到有關(guān)用戶留存的關(guān)鍵性因素，并結(jié)合分析結(jié)果優(yōu)化平臺(tái)功能、推薦算法和用戶體驗(yàn)，以此提升用戶活躍度，降低用戶流失率。

3.結(jié)合用戶的音樂偏好、行為習(xí)慣，為平臺(tái)用戶提供個(gè)性化推薦內(nèi)容、定制化服務(wù)，提升用戶的滿意度和留存率。

4.通過(guò)優(yōu)惠、會(huì)員獎(jiǎng)勵(lì)和特殊活動(dòng)等方式，如免費(fèi)試用期、獨(dú)家音樂活動(dòng)或獎(jiǎng)勵(lì)積分，吸引競(jìng)品平臺(tái)的用戶，并強(qiáng)化其留存率。

5.建立用戶反饋回路，針對(duì)平臺(tái)用戶的問題做出積極反饋，從而優(yōu)化用戶體驗(yàn)。

6.向用戶展示平臺(tái)在用戶反饋方面所做的各項(xiàng)積極行動(dòng)，強(qiáng)化用戶對(duì)平臺(tái)的信任度和留存意愿。

總之，持續(xù)的用戶流失分析和優(yōu)化留存策略可以幫助音樂平臺(tái)不斷提升用戶體驗(yàn)，充分凸顯自身競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)充分，并吸引更多用戶留在平臺(tái)，并進(jìn)一步提升用戶滿意度和忠誠(chéng)度。

（六）強(qiáng)化社交互動(dòng)分析并提升用戶參與度

分析用戶行為數(shù)據(jù)可以充分體現(xiàn)用戶在平臺(tái)上的互動(dòng)和社交行為，如點(diǎn)贊、評(píng)論、分享和關(guān)注等，幫助音樂平臺(tái)更好地了解用戶在平臺(tái)上的社交參與程度和影響力，及時(shí)找到增加用戶參與度的機(jī)會(huì)。

1.分析競(jìng)品平臺(tái)的社交功能，包括評(píng)論、點(diǎn)贊、分享、關(guān)注等，充分了解競(jìng)品平臺(tái)用戶之間的互動(dòng)方式、頻率及互動(dòng)功能的使用情況，為自身平臺(tái)優(yōu)化社交功能提供重要依據(jù)。

2.觀察和分析競(jìng)品平臺(tái)上用戶的互動(dòng)行為，如評(píng)論的數(shù)量和質(zhì)量、點(diǎn)贊數(shù)量、分享頻率等，了解用戶的積極性。

3.重點(diǎn)關(guān)注競(jìng)品平臺(tái)社交互動(dòng)行為產(chǎn)生的影響，了解社交互動(dòng)活躍用戶和非活躍用戶的用戶留存率和用戶活躍度，有效評(píng)估社交互動(dòng)策略，優(yōu)化自身平臺(tái)社交互動(dòng)效率。例如，音樂平臺(tái)可以增加與用戶之間的互動(dòng)機(jī)會(huì)，通過(guò)提供有趣的社交活動(dòng)和挑戰(zhàn)、設(shè)置獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制等方式，激發(fā)用戶的積極參與度。

4.借助數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)用戶的社交互動(dòng)行為進(jìn)行建模和預(yù)測(cè)，幫助平臺(tái)更加直觀、清晰地了解用戶的社交行為模式，為用戶提供更加個(gè)性化的社交推薦和互動(dòng)內(nèi)容。

總之，通過(guò)用戶的社交互動(dòng)行為，音樂平臺(tái)可以強(qiáng)化用戶之間的互動(dòng)和交流，增強(qiáng)用戶對(duì)平臺(tái)的黏性和忠誠(chéng)度。同時(shí)，音樂平臺(tái)可以借鑒競(jìng)品成功經(jīng)驗(yàn)，不斷優(yōu)化自身平臺(tái)的社交互動(dòng)策略，為用戶提供更加個(gè)性化的服務(wù)，進(jìn)而提升平臺(tái)用戶的參與度和留存率。

四、結(jié)束語(yǔ)

綜上所述，用戶行為數(shù)據(jù)在競(jìng)品分析中具有重要的意義。音樂平臺(tái)可以通過(guò)分析用戶行為數(shù)據(jù)的方式，了解競(jìng)品的用戶需求和偏好，對(duì)比用戶體驗(yàn)和滿意度，并以此為依據(jù)優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)和服務(wù)，以充分發(fā)揮評(píng)估市場(chǎng)份額和預(yù)測(cè)競(jìng)爭(zhēng)威脅的重要作用。在人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)不斷發(fā)展的背景下，用戶行為數(shù)據(jù)的應(yīng)用將變得更加廣泛和深入，為音樂平臺(tái)的發(fā)展帶來(lái)了更多的挑戰(zhàn)與機(jī)遇。

作者單位：張子昂 NCT" Corporation

參考文獻(xiàn)

[1]楊建，劉磊，康欣欣.基于用戶行為和音頻特征的音樂推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].無(wú)線互聯(lián)科技，2023，20（09）：55-57.

[2]李明豫.數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下音樂付費(fèi)用戶的消費(fèi)行為探究[J].聲屏世界，2023，（09）：86-88，119.

[3]王沖，趙藝璇，汪子堯.自注意力環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)用戶行為數(shù)據(jù)推薦方法[J].計(jì)算機(jī)仿真，2022，39（12）：497-501.

[4]陳文冬，袁鑫，任夢(mèng)，等.在線音樂平臺(tái)用戶體驗(yàn)對(duì)重復(fù)購(gòu)買行為的影響——在線評(píng)論的調(diào)節(jié)效應(yīng)[J].北方經(jīng)貿(mào)，2022，（11）：57-60.

[5]危婷，張宏海，藺小麗，等.云服務(wù)網(wǎng)站用戶復(fù)訪行為預(yù)測(cè)模型研究[J].數(shù)據(jù)與計(jì)算發(fā)展前沿，2022，4（03）：124-130.