美团猫眼电影App产品分析报告

人人都是产品经理 • 9年前扫码分享

产品概述:

猫眼电影的O2O形式我觉得应该跟接近实际生活中的电影票务活动，他的定位应该是普通用户，说的直白点就是满足普通消费者网上购票选座的基本需求。他们的用户就是那些拿电影当作日常休闲的真正的“电影消费者”。

同时他还解决了另一个问题，是美团本身没有解决的问题，美团电影给消费者团购券服务印象是有局限性的：因为可能美团只是购买电影团购券的渠道之一。一旦大众或者其他渠道的价格比你低上一两块钱，用户可能就跑了，因为团购可能只是比价购买渠道之一，没有忠诚度。但是猫眼电影现在做的事情，是建立一个完整的品牌体系，提供更完整的服务实现闭环，实现了观影需求消费点评的闭。这可能是我看到目前猫眼电影想到的几点吧。

（此段属于个人吹牛）

整体的产品思路的话，我觉得其实O2O，包括美团、大众点评、糯米等，他的发展规律和电子商务很相似。甚至包括现在的58同城，赶集网，甚至去哪儿和携程。

我个人认为他们的发展模式可能都一样，都符合三国中的一句话，分久必合、合久必分。因为这类网站初期就是大规模圈地，像淘宝，赶集，58也一样，都是做聚类产品，美团也是，把团购吃的，喝的，看的，唱的不听的聚集上来。但是发展到一定阶段，垂直化的需求越来越高，大家都开始搞垂直。

聚美优品、唯品会为什么能火起来，因为人家把用户定位更细致，更精准了，可以做出些更有特色的东西来了。我觉得猫眼可能也是基于这种思路的品牌产品吧。没准相应的哪天会产生猫眼火锅、猫眼川菜呢。

当然这得通过市场调研来验证市场到底有多大。然后才会决定能够去做等等。当然这也一直符合美团王总的T型战略，把团购品类的垂直领域做的更深。

产品策略：

产品切入点

当你想到美团的时候，是否会第一反应就是团购，那美团电影就是团购电影。当一个品牌不能在支撑起快速增速的市场时，就需要重新定位。

其次，团购的用户体验有两点超级不爽：

不能确定场次；
换票的体验；

这两点都是致命的，当然对于价格比较敏感的用户是有巨大的诱惑的，但这些不是猫眼的潜在用户群；

最后，猫眼更多的是要改变电影市场的格局，做电影的重社区，也非常符合王兴的T型战略，美团吸引大部分用户，然后再针对细分领域、细分人群做子品牌，需求更大的增速。同样的例子还有58同城旗下的58到家子品牌（别人家的分析，觉得比较靠谱）。

功能分析：

如下图所示：为登陆APP应用后的具体页面，我只简单描述了一级目录和二级目录的具体功能，标注为橘黄色的我认为是整个APP的核心功----完成网上选座购票的整个流程。

因为我认为整个APP中最主要解决的问题是：

完成购票。
查看买到的票。

这是我们整个应用的核心需求。其余功能都是基于这个基础上加工完善的，而且每个很小的功能后面其实都存在着一套逻辑，可能具体分析下来比较复杂了。

针对购票，具体的流程如下：

上面是咱们应用的核心流程。

其他功能我都没有仔细分析，其实每一个模块都有挺复杂的逻辑存在里面的，比如说榜单的模块，其实用“榜单”来形容的话，其实更侧重的是一种竞争关系，像歌曲的新歌榜单，华语榜单等等，其实这类榜单的产生都是有一定的逻辑在其中的，存在数据支持的。还有其实针对榜单推荐的电影，进一步的思考，他其实在猫眼电影或者电影院有可能看不到，那这些好看或者我们想看的电影该如何获得？通过什么途径去看，其实这其中就存在更多需要解决或者完善的地方了。

用户分析：

我觉得用广义定义用户：就是把看电影当做消费来的一类人。其实这样的定义对于我们分析用户不大。所以我就细分两类人群，描述一下我对于他们的理解，然后分析一下可能建立的用户模型及建立原则。

第一类：大学生（年龄在19-24周岁之间）

这类人的综合消费水平一般，但是看电影的频率其实会更高一点（PS：其实如果细分细细研究的话，我觉得我可能写不完了）。因为学生首先从消费观念，我会根据他们的出身，分为两种：城市大学生；农村大学生。这两类人的消费观念是不一样的。可能从小生活在城市的大学生，是完美符合完美产品对于用户的定位的，把看电影当做一种消费，而且有网上订座购票的趋向。但是来自农村的大学生，就不一定符合我们的产品用户了，他们有些人从小其实没有看电影的习惯，很多的是在上大学培养起来的，这个时候吸引用户的需求就是价格便宜，这个时候最便宜的电影票其实成为他们最直接的需求了（即刚需）。像猫眼的9.9电影票就会吸引一大部分非猫眼用户使用猫眼。

第二类：上班族（年龄在24-35周岁之间）

其实我很想说这类人是从大学生转换过来的，但是其实不是，因为移动互联网发展才几年，这些人从年龄上讲就不符合了，但是我觉得这些人接收新鲜事物较快，而且目前大部分人的生活其实已经离不开移动互联网或者互联网了，而且这类人的消费时间，都是在黄金时间，他们可能不在像学生，为了便宜我可以看午夜场，他们更多的是黄金时间消费。所以这个时候，电影票便宜十块钱还是贵十块钱，他们不在乎，但是提前有位置，这点对于他们来说是比较重要的。我能够提前购票，并且购票有保证，我认为这个对于这类用户来说是刚需。

同时，这两类用户的共性都是如果有女朋友的话，看电影的频率会比较高一点，实际上我认为大概百分之八十的看电影的都应该是情侣吧（没有数据依据，只是猜测）。而且我估计猫眼的核心用户就应该是年轻的情侣和年轻的夫妻。

我觉得这个用户分析就分析上面两种人吧，如果完全细分有点多，我们应该建立用户模型去分析（据说建立21个用户模型就可以完全涵盖所有的用户特性，当然用户模型越细分，我认为越准确，在不考虑时间和人力成本的情况下：

大学生：

根据年龄四个维度，家里的手指情况分为贫穷，一般，中等，富有四个维度，出身来源两个维度，排列组合出所有的情况，2*4*4=16，建立十六个模型，然后排除一些可能与产品无关的角色，对用剩余的角色进行用户建模。分析他们对于我们的产品可能产生的需求。

上班族：

年龄应该划分为五个维度，然后根据收入情况，是否单身，工作类型这些维度划分，然后进行排列组合，选出我们需要的用户模型进行分析。其中，为什么要根据工作类型划分，主要是针对不同工作可能对于手机应用的使用情况不同，所但是我认为初期可能不考虑这些细节。或者我觉得可能

竞品分析：

与豆瓣的一些对比分析：美团以交易为核心，依托很强的地推能力，首先把影院的覆盖度，影票的价格做到行业领先的程度，这样美团电影就拥有了大量的电影方面的用户流量，然后以这样的大流量为核心，提供用户/商户评论区，可以快速累积大量新鲜的点评促进交易。而豆瓣以社区为核心，希望用户通过社区聚拢形成流量，这些流量中能有部分用户点击豆瓣的购票链接。

而豆瓣的流程逻辑是很弱的，只是希望，希望用户在看完影评后顺便从一旁的购票通道买票。但由于豆瓣太弱的地推能力，导致无论是价格还是覆盖度上，都无法比上美团，而用户明显对这些因素很敏感，所以很多用户在读完购票影评后，只有很少一部分用户走了这个流程，大多数用户还是通过美团交易了影票。