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2022-09-03 22:05:03 +08:00

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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 AppKeep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。