开云体育:沃尔夫斯堡队发挥稳定,向德国杯冠军发起冲击

admin 2个月前 阅读:21 评论:0
     变现方面,有赞“知识付费”支持单篇图文付费阅读、单个音频付费收听、图文音频专栏付费订阅、试读、试听功能以及分销推广功能。 有赞正式发布“知识付费”解决方案,继帮商家开店卖货之后,进一步解放内容商家生产力,让自媒体、  教育培训等商...

  

沃尔夫斯堡队发挥稳定,向德国杯冠军发起冲击

  变现方面,有赞“知识付费”支持单篇图文付费阅读、单个音频付费收听、图文音频专栏付费订阅、试读、试听功能以及分销推广功能。 有赞正式发布“知识付费”解决方案,继帮商家开店卖货之后,进一步解放内容商家生产力,让自媒体、

  教育培训等商家能够通过生产内容直接获益。

  通过“知识付费”,用户可以发布包括图文、音频、视频、课程等单篇内容,也可以将开设专栏合集将单篇内容汇总或连载。

  “知识付费”部分功能如图示:

  

  (单篇图文:试读/付费阅读)

  

  (单个音频:试听/付费收听)

  

  (图文、音频专栏:部分内容试读试听/付费订阅)

  

  早期的知识付费更像是头部KOL的变现特权,李翔、马东等一线知识明星KOL一开课就能获得百万到千万级别的收入,令人垂涎三尺。

  但现这样标杆现象却已经不复存在,而各个垂类的知识内容也逐渐受到用户关注,而各个平台也有的放矢的对垂类领域的内容进行扶持。

  

  喜马拉雅FM:其本身就是做UGC内容起家,在各个垂类运营都有丰富经验,而这一经验也被迁移到付费内容上。

  过去一年中,其一边拉拢头部KOL,一边在专注孵化腰部KOL,期间孵化了2000位知识网红以及超过10000节付费课程,值得注意的是在其“123”节日当天,就帮助孙宇晨、徐洁这类腰部KOL的付费内容,卖出190万的成绩。

  而在价格的定位上,喜马拉雅FM覆盖0.1元到199元,属于全品类覆盖。

  知乎:早期的知乎live起家依靠李笑来,左小祖咒这样的明星来打造爆款内容,吸引用户购买,而在其拥有一定声势之后,知乎Live也彻底扭头,开始扶持自身平台的腰部KOL,不断拉拢各种人来开课,形成内容沉淀,目前知乎已经举行了超过2900场Live,主讲人的平均时薪超过了11000元的成绩,这一过渡比较顺利。

  一堂live课程定价10-30元的策略,正是针对自身优势所定制的差异化策略,吸引用户可以更低成本的购买各种垂类课程。

  得到:显然罗振宇也已经意识到垂类的重要性,并在商业、经济内容之外,也请到了严伯钧、徐来等人来开讲艺术、科学等课程。只不过得到的KOL垂类付费内容比较少,优势并不大。

  而得到的垂类优势在于解读版电子书,并且独家发售,这是其核心竞争力,其以独家解读版电子书(文字+音频)的形式,来切入垂类知识内容的运营,涉及历史、心理、亲子、科学等各个方面,也是一种差异化竞争策略。

  分答:分答此前由于政策原因被迫下线了长达47天的时间,而重新上线后又受到了微博付费问答、知乎付费问答的冲击,因此也不得不针对性的建立起垂类差异化优势,在重新上线之后,APP也极为醒目的给出用户提问的方向,围绕健康、职场、科普三大领域,此后又逐渐加入了法律、育儿、心理的垂类。

沃尔夫斯堡队发挥稳定,向德国杯冠军发起冲击

  大数据推荐成刚需

  音频内容对于用户来说,是一个高成本投入的行为,其不像文字内容可以有一个快速浏览,如果将不相干的内容推送给用户会造成用户体验的严重下降,但是反之则能够极大程度的提高用户满意度,并拉升用户使用时间。

  而各家早已开始展开大数据推荐这项工作。

  喜马拉雅FM:在内容付费崛起之前,喜马拉雅FM就已经在做智能推送,在“猜你喜欢”功能下,为用户推荐其可能感兴趣的内容,而目前喜马拉雅FM也已经将大量的付费内容整合到该功能中,帮助用户决策,为用户推荐付费内容属于无缝对接。

  知乎:知乎已经将售卖的知识内容整合成独立“商城”业务,“商城”中包括live讲课、电子书、问答的内容全部是付费内容,其中“猜你喜欢”功能,为用户推荐出其可能感兴趣的live课程。而知乎也有着用户各种搜索、浏览的数据记录优势,可以为用户实现更精准的。

  得到:得到专栏不多一共才25个,因此用不着对专栏进行精准推荐。只不过很多用户在订阅后会降低打开率,并不是每节课都听,因此得到开发了“随时听”这个智能推荐功能,根据用户数据喜好,来为用户提供其已经购买过的尚未听过的内容,包括专栏音频、电子书等等,用来提升用户留存时间。

  而得到这种通过大数据拉留存的思维,我认为是比较正确的,预计此后也将被各家采用,除了帮助用户购买还需要帮助用户对已购买的产品进行筛选。

  此外,得到也会通过“猜你喜欢”功能,来为用户推荐各种垂类电子书。

  分答:分答目前并没有智能推荐的功能,其目前更鼓励用户发起提问,来形成更多的内容沉淀,而当其内容沉淀到一定程度之后,也必然会推出智能推荐。

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