Hunch: 幫你做出最好的決策

在面臨購物選擇時經常無法做出決定?

無法決定自己究竟看什麼樣的雜誌聽什麼樣的音樂?

幫別人選擇禮物時往往不知所措?

選擇和決策存在於我們生活的每一處,但卻經常困擾著我們。

也許Hunch 可以幫助我們做出更好的決策。



Hunch是Flickr 的聯合創始人Caterina Fake (人們說她是個能夠創造Web 2.0奇蹟的天才)的一個新項目。

在今年3月份,Khosla Ventures資本向Hunch 投資1200萬美元。

Hunch是一個”社會化的決策引擎”,通過社會化的力量幫助用戶更好的作出一些決策。

Caterina Fake 試圖用她所積累的社交經驗來解決目前最令人頭疼的一個問題–在線推薦。

在這方面,Amazon.com, Pandora,Netflix,Google都花費了好幾年的時間來完善精簡算法,能夠通過分析用戶的在線行為,通過一個神奇的算法公式為用戶找到適合的圖書、歌曲、電影。

Netflix 甚至為能夠提高算法準確性10%的人提供了100萬美元的獎金。他們試過跟踪用戶消費行為和利用用戶心理資料。

在線音樂播放網站Pandora 的工程師為每一個用戶都積累了一個超過75萬首歌的數據庫,但卻沒有獲得實質性的進展。

那麼 Hunch 有什麼獨特之處?

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網站設計

UI設計清晰簡介,並且色彩明亮。這可以算是Web2.0 時代成功的網站設計最重要的元素之一。

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使用流程

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在登陸之後,Hunch會問你20個問題,每個問題都可以跳過,回答問題也僅僅是點擊鼠標選擇一下。操作起來非常簡單。

其中的問題也設計的非常有趣。比如你你相信外星人綁架地球人的傳聞嗎?你是PC用戶還是Mac用戶?而每回​​答一個問題,Hunch 都會給你一個統計結果,顯示有多少人和你選擇了相同的答案。

當完成這些回答之後,Hunch 會通過初步判斷推荐一些用戶可能喜歡的書籍、音樂等等。

之後還可以繼續答題,只有回答越來越多的問題,Hunch 推薦的東西才越來越精準。

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用戶也可以直接選一個話題,比如”Do i need a smart phone?”,  “Should I quite my job?”等等。

這個時候,Hunch 不會立刻​​給你一個答案,還是要你回答一些相關問題。

這些問題回答好之後,Hunch 會給你一個基於你回答的問題來給你一個答案,而對於這樣的結果,你可以選擇同意還是不同意,這其實也是在收集用戶的信息。

針對這個答案,用戶可以在下面寫下贊成或者反對的理由。

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盈利模式

因為Hunch上面的推薦門類很齊全,而人們在衣食住行方面做決定都與消費行為有關,目前有少數的答案會指向Amazon購物,這就像豆瓣對於書本的比價,給這些商城帶去多少用戶,從這些商家這里分成。

近期,Hunch已經與·美國知名的購物網站GIFTS.COM進行了合作,在GIFTS.COM使用了Hunch的系統以來的兩週時間後。

據說整個網站的成交轉換率(轉換率就是指在網站上瀏覽商品的用戶轉化為產生購買行為用戶的比率)已經提升了60%。

此外,Hunch還可以作為API直接嵌入到購物網站內。這也是其主要盈利模式之一。

同時,Hunch 所蒐集的用戶信息和喜好也是其重要的資源之一。今後加以利用一定會帶來不小的收益。

而創始人在其博客上也說到這一點,Hunch目前不考慮太多的盈利方式,現在的唯一要做的事情是把產品做好,絕對不會推銷給用戶不喜歡的東西。

這也是創業公司通常在初期所需要關注的:技術的完善。而不是把盈利放在第一位。

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Hunch 的值得學習的亮點

1.設計簡單。每步流程操作都要用一種交談的語氣。 Hunch的一個關鍵環節是收集用戶信息,而這就要hunch必須要像一個人那樣問用戶一些問題。如果這些這設計的很生硬(流程,文案),用戶就會很反感,不願回答問題,hunch這方面做的很好。

2.不強制用戶。 Hunch在為用戶提供決策參考前都會先問用戶一些問題,但這些問題並不是要強製完成的,可以跳過,或者一個都不回答,直接讓hunch給出答案。雖然這樣做用戶得到的參考會不夠精確,但是在收集信息和用戶感受面前,Hunch選擇了後者。

3.用激勵機制鼓勵用戶參與貢獻。 Hunch有一套很完整的積分等級系統,達到一定等級就有對應的勳章。這充分調動了用戶的積極性與參與的熱情。

5. 巧用社會化媒體。 Hunch本身是一個社會化網站,而Hunch通過引導用戶將其Hunch 連接到Twitter 和Facebook 賬戶可以更好的推廣自己並吸引更多用戶。

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Wierd對其評價:“Hunch 用戶盡可能多地表達他們的觀點,趣味、信仰、特點,一旦他們有了足夠多的信息後,可以深入挖掘這些數據的關聯性,為每個用戶算出個性化的推薦。

Hunch可以為你推薦汽車,推薦想要買的產品,Hunch的做法在行業內應該是革命性的,這意味著我們買什麼,我們喜歡什麼代表了我們的品味,而最關鍵的是Hunch要弄清,我們是誰。

Hunch讓用戶表達觀點通過設計很多問題,比如說,你的運動療法、傻瓜的價值觀,這些問題包括很多方面,用戶回答得越多,你的數據信息就越詳盡,從2009年6月這個網站開始上線,目前已經收集了活躍用戶100萬人的5500萬條答案。一旦Hunch收集了足夠量大的數據信息,Hunch能夠針對這些數據,開展新一輪的數據關聯性研究,比如說,喜歡每天吃新鮮水果的人更鍾愛佳能的價格不菲的EOS 7D攝像機。那些相信外星人綁架的人比不相信的人要更喜歡喝百事飲料。

Hunch積累了每個用戶詳盡的豐富的個人愛好數據,最後的目標是將互聯網上的每個人與互聯網上的任何一個東西進行匹配,這個東西可以是一個產品,一種服務或者一個人。 ”

但Hunch 面對的是西方用戶,所推薦的內容也並不一定符合中國消費者的口味。同時在國內還尚未見到與Hunch類似的互聯網應用。

然而在國內推廣此類業務或許會面臨更多的問題。

這樣的決策系統應當做怎樣的本地化調整呢?如何通過一個決策系統建立並保持用戶粘度?是否可以考慮引入SNS模式?

也許不久的將來,我們會看到針對中國用戶喜好所做的的決策系統。

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