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大咖对话 | 彭跃辉:解决用户痛点就是立足于市场的秘诀
你好!
本周作客大咖对话的嘉宾是Keep CTO彭跃辉,曾于豌豆荚从零搭建了豌豆荚的应用搜索,打造最全、最准、最快的内容库。2016 年加入 Keep,搭建近 200 人的技术团队,带领团队快速迭代,通过内容、数据和算法打造运动的闭环,Keep 长期稳居健康健美的榜首。今天,我们跟他聊了聊创业打造产品的秘诀,以及在AI方面的实践与探索。
极客时间:Keep在短短几年内成长为如今的明星产品,同时拥有极高的用户粘性,有什么秘诀吗?
彭跃辉:相较于其他互联网 App,Keep一亿多的用户几乎都来自于自然流量,只有不到10%的用户是买过来的。其实,我们之前也复盘过,为什么能做到现在这个规模,主要有三个因素。
第一点是定位,健身行业比较垂直,而运动与健康正是处于上升期的领域,Keep能稳定发展的原因很大一部分是源于健身行业的发展,越来越多的人对自己的身材与健康更加在意。
第二点是解决用户痛点,我们做Keep的初心,就是为了解决用户的一些痛点。从这个角度来看,Keep解决用户痛点相较于其他产品更加深入。最初,我们定位于为初级的用户服务,这样能让更多人参与进来,从而沉淀更多用户数据,随着用户规模逐渐扩大之后,我们将整个内容体系做了一次升级,使它越来越专业,越来越体系化,并且持续不断的生产内容。
我们希望能够真正帮到用户,举个例子,与传统健身房相比,说直白点,很多传统健身房是在挣那些不去运动的用户的钱,但我们的线下体验店是按次收费。从用户角度出发,体验会好很多。体验店现在还只有一种模式,就是小团课,但满课率及用户复购率都比较高。目前Keep这两个指标在整个行业中也是遥遥领先的。
其实,Keep刚推出时还有很多竞品,但目前来看,在健身品类上,第二名、第三名与Keep的差距已经非常大了,这也证明我们在解决用户痛点这条路上越走越远,越来越好了。
第三点原因是,Keep的团队比较爱学习、爱探索,一家创业公司遇到的问题会很多,在解决问题的过程中,我们的团队会主动学习,寻求突破边界。比如2017年第三季度,老板将之前APP的定位扩展为APP+硬件+线下体验场景的定位,用数据将三者串联起来,打造运动闭环。
极客时间:创业有苦有乐,您能跟大家分享一下自己印象最深的踩坑经验吗?
彭跃辉:不同阶段的坑不一样,在早期,我们面临最大的问题是如何将产品做起来,那时资源并不充足,需要做很多取舍,最后只能比较粗放的将产品上线,导致后来花费了很长时间来还这些技术债,甚至是整个架构的重构。同时,在这个过程中,业务还得继续高速往前跑,我们形容这段过程是“在高速上开着车,还要给车换轮胎”。这个阶段最痛苦的就是平衡技术重构与业务进度,但想要将两件事情都做好,让二者并驾齐驱其实很难,这中间的纠结反复,现在想起来还是深有感触。
然后在成长阶段,从外部数据看,Keep在健身领域已经有一定的领先优势了,这时,面临的问题是如何突破自己,但现实情况是,团队中大部分人都还没有达到突破的能力或者还未找到突破的方向。因此我们不管是品类扩张,还是探索不同领域都走了很多弯路。
第三阶段的挑战是未来做什么,你必须找到下一个突破点和增长点。因此,我们开始搭建运动闭环,将之前APP的定位扩展为APP+硬件+线下体验场景的定位,用数据将三者串联起来,更好地为用户服务。
硬件最大的作用是它和用户能有更多的触点,能够采集更多用户数据,比如用户戴着手表,交互的次数会更多,采集的数据也会更准确,帮助我们为用户提供更多更具针对性的指导。
综上三点,第一阶段的挑战是从0到1将产品做出来,以及如何平衡业务与技术;到了第二阶段,已经在某个小领域成为了Top1选手后,面临的问题就变成了如何更好的扩张品类;第三阶段的问题是未来的发展方向。目前,我们处在第二阶段与第三阶段之间,既需要继续扩张品类,又需要探索新的突破点,因此当下最大的挑战可能就是接受更多不确定性。
极客时间:Keep与AI结合较为成功,能分享下你们在AI方面的实践与探索吗?
彭跃辉:我先回答第一个问题,Keep的定位一直比较清楚,一方面要让更多人运动,另一方面是让更多人有效地运动。与AI结合的目的也是想让更多人动起来,但其实这件事有点反人性,为什么呢?
因为很多AI的应用场景都是利用人性的弱点,使人更加沉迷,我们则相反,是想着怎么用科技手段,让用户在冬天也能运动,以及在运动时,产品如何跟用户互动等。
我们将场景、内容、数据和算法这四个环节与健身领域结合。首先,场景方面,Keep走的比较靠前,无论是大型器械、运动设备等硬件,还是线下体验场景,都利用人工智能手段采集数据。而有了场景及更多的用户数据之后,就更加便于我们建设内容库和知识图谱。
举个例子,我们会对场景数据进行收集,包括位置、室内和室外的温度、湿度、PM2.5以及天气情况等,然后可以根据位置推荐附近适合跑步的路线,或是根据天气给用户提供运动建议等等。将内容与场景结合,更好地服务用户。
目前,我们的内容有两类,一类是我们的健身课程,是整个行业中较全、较准的一个内容库,另一类是用户产生的内容,比如用户的社区交互、运动后反馈提交的内容等。我们也从中收集用户数据,挖掘数据价值。
基于这些数据,我们会先描绘出用户的行为画像,然后再与算法结合后做出精准推荐,比如APP上的智能训练计划,就是数据的落地,它会根据用户的用户画像,以及当前的运动情况,给用户推荐适合的运动课程。举个例子,很多女生会跳过俯卧撑这个动作,那系统就会针对当前用户的情况降低难度,将动作改为跪式俯卧撑,甚至扶墙俯卧撑。我们会根据用户的交互与反馈对这个课程的做相应的调整。
除此以外,还有硬件与AI结合帮助算法落地,比如即将上线的智能运动手环,用户游泳时佩戴它,它会自动帮用户记录游泳距离、游姿等,未来也能够记录网球、羽毛球等球类运动的用户数据。
极客时间:另外,人工智能跟运动领域结合的话,未来的趋势是什么?
彭跃辉:运动健身与AI结合的趋势有两方面,一方面是运动智能硬件,因为可穿戴设备能进一步拉近与人的距离,并且就目前来看,大部分穿戴设备都逐渐走向了运动健康领域。Keep在智能硬件方面也在持续探索,比如我们最近在做体感传感的尝试,用户在运动时,他们的动作会被投放出来,与虚拟教练做对比,从中可以看到自己的动作哪里不标准等等。
另一方面在视觉方向,比如在Keep APP上有些入口,能通过用户身体的正面和侧面照片来识别用户的体态、体脂情况。测试结果显示的数据比大部分体脂秤都要准。因为体脂秤的原理比较简单,不同的人差别也比较大,而AI识别相当于先构建一个用户3D的身体情况,再计算腹部、腰部、臀部等数据。
除此以外,AI可以从运动视频、人体图片中抽出用户动作的关键点,比如膝关节、肩关节等,从而了解用户在运动过程中的关节运动情况,判断用户动作是否标准。这一个方向我们已经有了探索,目前已经能在线下的场景提供给用户尝试使用了,不过因为对数据计算的要求较高,这个功能目前还未在APP上线。
正如之前提到的,公司发展第三个阶段的挑战是要探索未来做什么,而人工智能正是当前非常显著也非常有前景的方向,因此,运动健康和人工智能的很多方向我们都在尝试探索。