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  • 在线实习|“付费邀请模块”产品脑图官方改进版讲解「吾研第三期」

    大家好呀,我是小拿~

    今天分享的是“在线实习”吾研项目第三期付费邀请模块里产品脑图官方改进版的讲解。

    前言

    1.整个邀请问答实际上就是一个分答的模块,包括提问和回答。分答是一个后置模块,前面的邀请是另外一个模块。

    2.后置模块提问之后的问题可以公开给别人去看,因为在付费的环节都是比较紧迫、有重点的问题。

    3.在某个具体场景,比如说考研、校招,那么问题的同类性就会比较高。可能我想问清华的考研政策、清华的学长…这些问题会有一个同质性。所以分答模式的存在性就有它的可能。

    4.分答具体的模式就是分开之后,如果有人去看答案,那么答案的钱会分成两部分,一部分给提问者,一部分给回答者。至于谁中的、是不是平均分,这是一个策略问题,早期就是平分。

    5.一般来说,如果提问者花钱去让回答者回答问题,问题可能更多的是属于这个提问者。

    6.因为分答本身模式的介入,会让提问者或回答者都有一个积极性。很多同学觉得这个问题不必要去做一个付费问答,但我觉得问题问了之后,可以靠它来挣钱,会有人来主动付费来看。

    01

    提问环节

    大拿老师点评:

    1. 很多同学在分析的过程中都假设只能邀请一个人,这个地方就是问题点。

    2. 如果从用户回答问题的角度来讲,这个问题既然问了,最好平台能提供解决。但是如果只能邀请一个人,这个人可能比较忙或者问题比较多,用户最后没有得到答案,那么对整个平台的问答都会形成影响。

    3. 从这个角度来讲,大家应该去考虑多个人邀请的策略。不能因为一个人的流程简单,但功能不行。

    4. 我们需要提供一个邀请的表单。假如说邀请十个人,就需要有一个推荐的算法:怎么在我们已有的大V里面推荐十个人出来。很多同学说让开发去解决推荐算法,不是说什么东西都直接扔给开发,而是产品要给出一个模型,有哪些维度。

    5. 那么提完问之后需要有匿名,以及是否公开,公开是可以旁听的,但这是一个邀请的过程,是一个难点。

    6. 第二个难点的话就是说费用问题,默认是二十块钱,然后暂时存放在平台。两天内没人回答是退回的。

    7. 如果提问人主动去选择最佳回复,那么就可以直接把费用给这个人。选择最佳回复这个动作在原型上要体现出来。还可以确定是他之后钱会提供一个追问的一次机会,但是只有一次,后面就不能再聊。

    8. 如果提问者没有选择最佳回复,我们给个时效性。三天内不选,费用给所有回答者,这个时候问题就不公开。为了减少这种情况产生,在两天半左右给提问者发个提醒、发个短信。

    9. 严格来讲,主流程之外应该还有一个选项,会走到投诉或者人工介入的流程,但这是次要流程,我们暂时不放进去。

    02

    回答环节

    大拿老师点评:

    1. 既然两三个人都可以回答,那么一定有几个问题。

    2. 被邀请人可以看到其他邀请人是否回答问题的状态。

    3. 没有确认回答之前,回答者只能看到自己的回答。就是防止看到其他被邀请人回答的答案再进行修改。

    4. 严格的话,还可以提供一个最佳答案选择不合理的投诉,但在第一期我们只把主流程做完就可。

    5. 然后因为现在问题比较少,还要鼓励大家去回答问题。

    03

    旁听环节

    大拿老师点评:

    1. 如果是旁听的话,我们是付一块钱看回答,钱按5:5分给提问者和最佳回复者。加上平台的话会变成4:4:2,有百分之二给平台。

    2. 旁听可以看到的回答不包含被邀请人的回答,就是没有被选中的人的回答是不在这个里面出现的。如果到时候有回答比选中的最佳回答还要好,可能会促进我们后续一些功能的增加。

    04

    邀请流程

    大拿老师点评:

    1. 基本原则,叫做“打造大V,兼顾公平”。希望里面比较活跃的人、回答问题比较好的人能够尽快多地回答问题。但是又不能让所有问题都集中在头部的大V。

    2. 什么叫兼顾公平呢?比如说你想问清华计算机的一个学长问题,他来的早,可能他的等级或者积分高、权重高。但是来的晚地人不代表他不能够解答这个问题。原则上只要认为认证成功之后,这个人就具备能力去回答你的任何问题,只是在问题之后会有一个“踩和赞”来评判这个人回答的态度或者能力。

    3. 我们有一个方案,如果我们现在推荐十个人,我们说百分之八十以上应该都是跟学校专业备战有关系,所以这时候,基本上我们是细分到两个维度,要么是学校、要么是专业,这个维度上,就一定会有比如清华计算机人多,问一个普通学校的一个冷门专业,人就很少。

    4. 这个时候注意推荐十个人的策略会出现两个基本的分支。

    • 第一个是大于十个人的时候,那么前百分之二十的人我认为是大V的可能性会比较大,从里面随机选三个位置放前面,后边百分之二十五因为公平性给七个位置,然后平均随机出,尽量保证公平。
    • 如果发现人不够十个或者零个,其实这种没有办法,只能做全员推荐。就是满足的人,首先要全部放在上面,然后不断通过各种维度进行细分筛选。

    5. 如果专业学校无关,可能人数比较少。这个时候其实上是对所有的大V进行前百分之二十和后百分之八十的一个策略。

    这一期的官方改进版的脑图讲解就到这里。

    我们产品同学对这个思维要考虑清楚,然后再去做原型图。产品思维提升的一个过程才是这一期最核心的。

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