
如果你还不知道的话,让我告诉你一个能够让我一下子对你产生好感的特别简单的方法:那就是假如我们一起去钱柜,最后同去的人公认是你唱歌最难听、而不是我。但是你要知道,要做到这一点,其实很不容易。
但是我还是比较经常的去钱柜的——没办法,在北京,你不能和一大堆朋友一起去某个新开的酒吧里聊天,因为这样大家会很快觉得在那里无聊、最后开始玩杀人游戏,而大部分大家愿意一起去的club,又会吵得让人没法说话——所以,钱柜往往是一个大多数人都会在大部分情况下民主通过的选择,而作为一个本性平易近人的人,我就会经常地坐在钱柜的包间里,欣赏着麦霸们的歌艺,同时恍惚自己为什么会在这个地方呆着。
不过上周在钱柜我突然发现了一些有趣的问题,引起了我的思考。
还是先从前段时间很红的那本《长尾理论》说起吧,里面最重要的一个例子,就是音乐,从酒吧里的音乐点唱机,到在网上销售歌曲的Rhapsody、iTune、Amazon,它们里面有一个现象,就是尽管热门的歌曲/CD会占了销量的一大部分,但是还有更多的歌曲/CD尽管可能只有几十次甚至几次的购买或者下载,但是因为这样的歌曲和CD的数量很多,因此积少成多,也形成了一条长长的尾巴,并且这条长尾代表的总量,也相当可观。(在那些例子里占了20%到40%的面积)
我丝毫不怀疑这个观察的准确性,因为这些观察都是有数字在背后支撑的。那么,我想,这个理论如果套用在钱柜的点歌系统里的歌曲曲库上,是不是也有这样的一条长长的曲线呢?而且,更进一步的问题是,这条曲线尾部的面积,会有多大呢?
我的直觉的观察/猜测是:可能这条曲线会有和X轴相交的部分,同时长尾的那部分的面积不会特别的大。
理由包括:1 经验告诉我,唱歌比听歌对“用户”的门槛更高,也许有更多的人愿意听一些很小众的歌曲,但是会有更少的人愿意学并且唱一些很小众的歌曲。我相信钱柜的点歌系统里,一定有一些歌是没有被人点过的。(当然,这是个非常武断的猜测) 2 口味非常特别,喜欢小众歌曲的人,可能未必会来钱柜这种消费模式下来唱小众歌曲,毕竟来钱柜是个集体性的活动。3 听上去好听,但是唱起来也好唱的歌占歌曲总量的部分可能更小了,因此,供给很小的情况下,长尾的现象就不明显了。
当我硬拚出上面这三个理由时,我自己都觉得很没有说服力。毕竟,没有数据大家都是在猜,我只是按照我的感觉在猜。
不过这个问题还是很值得那些在做中文歌曲Pandora或者Last.fm模式的人思考,我知道最近身边有好几个朋友在做和考虑在座这样的项目。如果我的一个朋友Roger和我一致怀疑的一个问题:中文歌曲的市场究竟存不存在长尾?
因为本身中文歌曲市场的盘子就很小,每年出产新歌的量不是太多。然后本身中文歌曲的流派、歌星的区分度也很低,从曲风和歌词上我非常粗糙的耳朵经常觉得所有的流行歌曲都是一样的,如同所有时尚杂志上的模特都是长的一样的。 中文歌曲积淀的历史也非常的短,当Beatles, Bob Dylan在西方歌唱的时候,我们同时期的许多音乐作品估计现在也没有什么太多的粉丝了。所以,这几点和西方音乐市场的历史、现状的对比,让我们很怀疑中文歌曲的长尾市场的存在——我今天好像还看到说myspace上一共有数十万只美国的乐队在上面。
所以,我觉得那些做中文音乐网站的人有必要好好研究一下钱柜点歌台背后的数据,也许能看出来点什么。
我还给自己找到了一个有趣的事情,就是研究钱柜点歌系统的设计。应该说整体上的设计非常出色:分类科学、不言自明,即便是最复杂的“快速拼音”的点歌方式,用户尝试一下,也立刻能够明白是怎么回事。
但是再优秀的设计也有改进的空间,我能想到的有这么几点,请大家来一起来想想,讨论讨论:
推荐系统:现在的推荐系统基本上是推荐大热门和新上榜歌曲。按照豆瓣的杨勃的理想,这里估计应该可以加上去“点了《千里之外》的用户通常也会点以下这些歌”的社会推荐。还可以加上去,“你喜欢这首歌的话,钱柜猜你也适合唱以下这些歌”的机器智能推荐。
搜索:我们多么经常在钱柜碰到想不起某首歌或者某个歌手的名字的情况阿。因此我们可以有一个模糊歌词的搜索,最好是有一个可以让用户对着麦克风唱几句,那首歌就自动出来了的功能。
SNS:记住包厢里每个人点歌的单子,然后过一段时间,就可以开始告诉我们每一个人:您隔壁包厢里四号小姐和您点的歌单相似度很高,您要不要让服务员传小纸条联系她和她下次一起来钱柜?
SP:我经常奇怪,怎么就没有SP公司去和钱柜谈个Deal,以后每首歌的屏幕下面都有发送短信到XXXX立刻将这首歌设为彩玲/下载/点播给你的好友……呢?多么好的广告媒体阿。
Video: 钱柜应该设一个摄像头,让唱歌的人可以选择把自己的脸拍摄到钱柜的电视屏幕上,下面照样是字幕。最后还卖这段录像给他,如果不买的话,就把录像放到www.youcashboxtube.com上去让大家看。
还有好多好多,凡是你可以想到的2.0思想的应用,钱柜都可以用。大家一起来想吧。
如果你同意这些想法在不远的将来都可能实现的话,你就会明白,2.0将会深刻的影响到人们的生活的每一个角落。
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