Investigation 产品调研

修改记录

版本 日期 描述 作者
v0.1 2019年5月7日 草案 Hairi
v0.2 2019年5月7日 完成板块:选题方向 Hairi
v0.3 2019年5月15日 完成板块:发展机遇 BroInBro
v0.4 2019年5月15日 完成板块:竞品分析(邻趣、拼任务) 快乐舔狗
v0.5 2019年5月15日 完成板块:竞品分析(赚钱吧、蚂蚁微客) Cynthia
v0.5 2019年5月17日 完成板块:用户调研 张三丰
v0.6 2019年6月25日 完成板块: 产品业务文字故事板 无情闲鱼

选题方向(负责人:Hairi)

研究目标

面向大学教师和学生群体,开发一个的“众包”业务承载系统,并通过竞品分析确定提供的具体业务范围,完善用户体验。该系统的具体运作模式是,由机构或用户提供“任务”和相应的完成报酬给平台,其他用户接收此任务并完成后从平台获得报酬。

市场现状

在大学中,我们会遇到许多适合或者需要利用“众包”模式解决的问题——调查问卷填写,机器学习数据采集和标记,心理实验……很多同学处理这些问题的方式还是低效地通过群内红包来吸引他人完成任务,如此操作辐射人群小,操作麻烦,且效率低下。因而在校园内,一个高效的“众包”平台有很大的市场受众。

目标人群

大学在读学生和教师,以及以大学学生群体为目标人群的其他机构。

竞品分析(负责人:快乐舔狗、Cynthia)

邻趣跑腿(接单版、商家版、用户版)

成立:2018年

App Store评分:4.8(26886个评分)

软件大小:82.4MB

客户定位:

  1. 需要附近有人帮忙跑腿,进行占位等活动的人。

  2. 半全职以同城服务赚钱的人。

商业模式:

  1. 随意购,足不出户,买遍全城,专人快送

  2. 鲜花、蛋糕、证件急用品,快至30分钟送达

  3. 餐厅、医院、违章排队,都可以找人替排队

  4. 家政保洁、房屋维修、家电清洗、手机维修都可以及时上门

竞争优势:

  1. 商家(即鲜花、蛋糕、网红食品)较多,能给用户提供更多的选择。

  2. 很多功能都很有意思,比如万能排队、万能跑腿这种服务,市面上很多软件都没有提供。

产品缺点:

  1. 接单版的用户较少,即跑腿小哥数量较少,使得虽然商家多,但是用户很难享用这些服务。

  2. 客服态度较差,售后服务不好。

  3. 对跑腿小哥管理不当,使得服务参差不齐。

评论区精选评论:

  1. 今天第一次用邻趣,刚开始没小哥接单,要求我加小费,唯一要注意的是,以后最好用微信支付,否则取消订单的钱都返在邻趣里面无法体现。

  2. 顾客的手机号没有被隐藏,给了差评后跑腿小哥就开始骚扰。

  3. 接单的人都没有,太差劲了。

拼任务

成立:2018年

App Store评分:4.8(778个评分)

软件大小:36.6MB

客户定位:想利用碎片时间赚零花钱的用户

商业模式:

  1. 认真问答问卷,不被甄别后可以获得全额任务奖励。

  2. 邀请新用户注册答题,可以获得新用户答题提成收入。

  3. 获得的积分越高,得到的红包倍数就越高。

竞争优势:

  1. 支持多种语言:日语、简体中文和英文。

  2. 防作弊功能完善:当作答速度太快,个人资料信息和问卷中答案不一致或者开放题乱答时,会扣除违法所得,严重者会直接封号。

  3. UI界面较为简洁美观,没有过多的广告及推广,操作简单易上手。

产品缺点:

  1. 需要直接填大量的个人隐私资料,但没有任何保密协议的签订。

  2. 大量问卷付出与回报不对应,有些需要填写20分钟,才能得到1块钱。

  3. 大量判别为作弊的回答没有告诉用户原因。

  4. 平台上的问卷较少,并且大多数都有固定面向客户,如果不符合条件,则无法答该问卷。

  5. 需要赚取5元才能提现,但是对于还没了解答题规则的新用户来说,很难才能赚到5块,使得用户没有动力继续,很快就会删除该款App。

评价区精选评论:

  1. 认认真真回答了十几份问卷,没一次拿到全部赏金,每次都是1分钱!垃圾软件,就是套取个人信息!

  2. 几乎问卷不过关,都是一分钱。

赚钱吧

成立:2018年

App Store评分:4.5(1507个评分)

软件大小:12.4MB

客户定位:

  1. 希望在空闲时间兼职赚钱的用户

  2. 希望付费发布悬赏任务的用户。

商业模式:

  1. 填写调查问卷等方式获得现金红包。

  2. 领取分享、注册、游戏试玩等赚钱悬赏任务,提交完成截图,等待悬赏主审核获得现金奖励。

  3. 用户可以发布付费悬赏。

竞争优势:

  1. app在兼职赚钱外同时整合了其他功能,如网购优惠领取、新闻资讯、娱乐休闲等。

  2. 每天可以提现一次,每月首次免手续费,新用户满一元即可提现,开始尝试使用的门槛较低。

  3. 系统查重可判别多个用户是否使用同一张图提交任务,一定程度上避免了用户不做任务而赚到钱。

  4. 有收徒赚钱模式,比较新颖。

产品缺点:

  1. 悬赏主审核通过后用户才可以领到赏金,有时审核很慢不及时。

  2. 广告较多,信息多且杂真实度难以分辨,且多数任务属于推广营销类,不一定符合大多数用户的赚钱任务定位。

  3. 由于可以提现,登录必须绑定支付宝,但用户信息安全性无法保证。

评价区精选评论:

  1. 一天几块钱各种小任务,这里好评和加好友任务多。

  2. 一款不错的赚钱软件,认真做一天挣几十没问题。

  3. 赚钱挺快,审核慢的要死,再说吧。

蚂蚁微客

成立:2016年

产品形式:支付宝服务窗

客户定位:希望在周边做任务赚钱的用户

商业模式:

  1. 多数是帮助支付宝进行线下确认合作商家的推广相关任务,用户可以通过这类任务获得很高收益。

  2. 有少量其他类型的线上线下任务,完成任务可以获得相对较少的赏金。

竞争优势:

  1. 无需下载额外app,支付宝服务窗智能推送,领取和执行任务的时间自由支配。

  2. 短时间任务,获取高酬劳,到账较快。

  3. 安全性高,由于直接使用支付宝账号并且赏金直接转入支付宝,大大降低了app转账提现的安全问题,且新用户需要达到一定的信用分并且身份证认证才可以注册,一定程度上保证了用户质量。

  4. 有企业任务、个人任务、公益任务等类别,选择范围大。

  5. 借助大数据和算法生成用户、任务画像,精准智能匹配。

产品缺点:

  1. 线下任务因为可能涉及和商家的沟通,有扣薪制度,但通过审核的标准模糊,存在花费时间完成任务却不能通过审核得不到报酬的情况。

  2. 有些跑腿任务接收前需要通过培训资料的学习和考试,但试题可能质量参差不齐,导致用户无法顺利接收任务。

  3. 任务门槛高,且大多数任务是与支付宝推广相关的线下任务,对于想轻松赚钱的用户来说不够友好。

用户调研(负责人:张三丰)

我们进行用户调研的目的是:

  • 战略层面:了解市场现状及发展,目标用户定位及痛点,用户群体市场和发展边界等宏观层面的问题,以确定产品的发展方向。
  • 产品层面:收集用户的真实需求,解决产品的信息架构和形态问题。
  • 用户体验层面:是否符合了用户的需求,有没有达到用户的预期,是否还存在其他需要解决的问题等。

传统的用户调研方法有:

  • 问卷调查:最普遍的一种方式,几乎可以在任何阶段下使用。不受场地,时间,位置等限制,成本也是最低的,一封邮件、一条短信就可以触达用户。可以进行大样本的数据采集。但缺点是发放问卷可能局限于同专业、同大学的学生,调查结果的泛用性受到一定的限制。
  • 用户访谈:用户访谈是一对一的单独交谈,也是最直接有效的方式,在访谈过程不会受其他人的影响,可以对谈论主题探讨的更深入。通常针对已知的特定问题讨论解决方案更有效,也比较容易获取用户最真实的想法。但缺点同样是泛用性较小,且浪费时间。

为了解决泛用性的问题,我们决定采取采访的方式,选取人流量较大的商业中心,尤其是大学城的商业中心(大学城GOGO新天地、广大商业中心),可以尽量使我们的调查覆盖更多的学校和专业,同时也不会超出我们的目标受众:学生,从而了解到更加真实的用户群体需求、存在的问题和潜在的机遇等。

在问题的选择上,我们尽量采用短小精悍的问题,让受访者多做选择题,而不是填空题。 经过两天的调研,我们团队最终的统计结果和结果分析如下:

  • 问题1:下面的赚外快的应用,您听说过几个:邻趣跑腿、拼任务、赚钱吧、蚂蚁微客、微差事、拍拍赚
    • 结果:21.75%用户一个都没听说过,61.73%的用户听说过一个,6.35%的用户听说过两个,3.69%的用户听说过三个,1.08%听说过四个以上
    • 分析:
      • 大部分的用户都听说过此类应用,说明这类应用有一定的知名度,同时也意味着它的市场处于竞争状态,已经有一部分的应用占据了市场,需要有一定创新才能打入市场。
  • 问题2:如果您用过,您使用这些应用的频率是多少:几乎不用、一个月一次、一周一次、隔三岔五、每天都用
    • 结果:13.35%几乎不用、22.16%一月一次、14.22%一周一次、44.21%隔三岔五、6.06%每天都用
    • 分析:
      • 可见这一类用户有较高的使用频率,是一个有潜力的市场。
  • 问题3:请问这一类应用您最关心的特性是什么:精确分配任务给合适的人、费用公平公正、审核快速合理、界面友好科学、任务类型多样、用户群体有一定规模。
    • 结果:用户最关心的前几项分别是:界面友好科学(66.78%)、用户群体有一定规模(54.09%)、审核快速合理(42.17%)、任务类型多样(38.34%)
    • 分析:
      • 界面友好科学占首位,可以推知这可能是当前竞品的普遍问题。设计出好看易用的交互界面很关键
      • 用户群体有一定规模也很重要,人们都希望有活可干,有人肯接
      • 在审核方面,要规划高效的审核流程
      • 任务类型多样:尽可能支持更加丰富的任务类型,覆盖用户的更多需求
  • 问题4:如果有一款应用,所有学生通过邮箱/手机登陆;学生注册的信息是真实的。学生平时使用昵称、头像在社区中活动,可以自由组成兴趣组。机构信息都是真实有效的。基本业务是,奶牛发布任务要求与薪酬,系统推送到客户端,学生完成任务可获得系统内部的“闲钱币”,“闲钱币”可用于发布任务或提现。您会使用它吗
    • 结果:54.32%的人会使用它
    • 分析:
      • 可见,我们设想的基于校园的众包app是具有使用需求的
  • 问题5:对于上面这款应用,您最关心什么功能:众包功能、社区活动、组织功能、校园认证
    • 结果:社区活动(87.12%)、校园认证(67.23%)是同学们比较关心的
    • 分析:
      • 相比其它竞品,作为一款主打校园众包的软件,它具有一定的封闭性,提供的社区活动和身份认证能给与同学们更多的安全感,是一大竞争优势

产品业务文字故事板(负责人:无情闲鱼)

文字故事板1

用户信息

  • 职业: 中大学生
  • 性别: 女
  • 年龄: 20
  • 专业: 管理学专业
  • 目的: 希望他人填写调查问卷

用户行为
小天是一名管理学专业的学生。期末将近,为了完成期末作业的一项调研项目,她需要做一份调查问卷,并尽可能地让更多的人帮忙填写调查问卷,以获得较大量的数据。一般来说,想要更多人填写问卷,只好在各种各样的群发红包以吸引他人填写问卷。然而这样的方法效果并不是很好,一方面,群内红包面向人群有限,效率较低,另一方面,可能会造成小部分人的不满。因此小天想要在一个更高效的平台完成这项任务。

产品使用介绍
在币达上,学生或老师可以将自己的工作任务以自由自愿、有偿回报的形式发放给其他非特定的有愿者来完成。小天在币达上制作了问卷“关于王者荣耀游戏体验影响因素的调查研究”,并支付了填写问卷的总报酬,然后发布该问卷。其他人在币达平台上可以浏览到该任务,并自行选择填写与否,如果填写完成,系统会自动发放相应的报酬。在币达上发布任务,目标群体更加明确,有助于小天更快地达成目的。

文字故事板2

用户信息

  • 职业: 中大教师
  • 性别: 男
  • 年龄: 30
  • 目的: 希望拍摄一系列行人数据用于科研

用户行为
郑老师最近在进行一项科研工作,利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人,即行人重识别。行人重识别需要采集数据集用于训练和测试,为此,郑老师需要找100位学生到学院楼拍摄行人数据。不过,老师接触到的学生圈子较小,只能通过学生们口口相传、群内转发消息,很难找齐100位学生。郑老师希望能有更有效的方法召集到更多的学生参与拍摄。

产品使用介绍
郑老师在币达上发布一般任务,在任务介绍里说明拍摄的时间、地点、具体拍摄内容以及要求等,并附上可观的任务报酬。如此一来,任务面向对象扩大到整个校园,有更多的同学能发现并参与这一项拍摄任务。当同学们参与任务结束后,郑老师可以在平台上确认每一位参与者的完成情况,一经确认,平台将会向该名同学发放报酬。

发展机遇(负责人:BroInBro)

  • 数据需求

    随着计算机计算能力的提升以及以往大量数据的积累,AI 技术愈发成熟。但所有的人工智能公司仍在追求巨大的数据库。众包,就是一个非常棒的数据来源。将问卷/任务下发给用户,用户提交数据并获得报酬,而企业公司获得数据,这是一件双赢的事情。

    OpenDataNow.com 的创始人兼编辑 Joel Gurin 表示,“我们生活在一个众包文化的环境中,越来越多的人愿意和有兴趣通过社交媒体分享他们所知道的东西。”

    谷歌通过众包的方式,获得了大量的图片,并构建了成像算法。该公司还利用众包来帮助改善服务,比如翻译、转录、手写识别和地图应用。亚马逊还利用众包的技术改善了 Alexa 的1.5万项现有技能。

  • 自动构造问卷

    Microsoft Forms 是由微软提供的一项在线调查问卷服务,旨在帮助用户创建调查问卷、测验和投票,并自动收集和分析回答数据。近期,Microsoft Forms 又新增了两个功能:Forms design intelligence 和 Forms data ideas,这不仅能让它智能分析用户设置的问题并给出建议,还能进行多种数据分析,帮助用户挖掘数据背后的价值。

    微软的问卷 AI 是基于 NLP 技术,发掘语义关联,分析用户的可能需求,提供构造问卷的建议。比如它可以自动推测问卷制作者可能会设计的选项,对于“你是否还是学生?”这个问题,系统会给出“是”、“否”、以及“不确定”三个答案供选择。

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