通过提高社区黏度来增大用户转移成本
作者:asky 日期:2007-02-08
豆瓣网：我猜你喜欢什么 (www.douban.com)
这个网站也还没到要总结成功经验的时候。不过笔者很看好它，起码风投的亲睐就是一个证明。
开始豆瓣只有书评、影评、乐评，推荐方式只有2种，一种是有每个用户通过自己喜欢的一些书找到同好的人，然后根据这些同好的列表获得推荐；另外一种是机器根据用户的数据库信息进行推荐。后来，随着用户的创意出现了自由组合的小组，同城板块、二手交换等。
最重要的一点是它尝试要做数据库黏度，也就是根据用户的数据库信息来分析用户需要什么，喜欢什么，然后将相关的东西推荐给你。将信息的推送方式由被动变为主动。当你无意识或者是有一点意识的在网上执行某些操作的时候，它就分析出你的需求意识，喜好习惯。例如我今天搜了刘德华的忘情水，明天搜了甜蜜蜜，它就分析出我喜欢经典老哥，于是将一些经典老歌一古脑呈现给我，那我怎能不开心？
纯技术黏度已经无法保证一个网站的运营安全了，就连百度，现在也派生出百度空间，百度知道等子孙来提高社区黏度。阿里巴巴也大力推商人论坛和阿里帮帮，目的也是为了提高社区黏度，增大用户转移成本，加强用户对网站的忠诚度。目前数据库黏度还没有成功的案例，豆瓣的尝试或许将开启下一个网络使用习惯也未可知。但如果豆瓣真的能做到这一点，成功一定属于它。
建议：不管你做什么网站，如果有可能，加上数据库黏度方案，这将使你将来的用户更加忠诚，不容易跑掉。
这个网站也还没到要总结成功经验的时候。不过笔者很看好它，起码风投的亲睐就是一个证明。
开始豆瓣只有书评、影评、乐评，推荐方式只有2种，一种是有每个用户通过自己喜欢的一些书找到同好的人，然后根据这些同好的列表获得推荐；另外一种是机器根据用户的数据库信息进行推荐。后来，随着用户的创意出现了自由组合的小组，同城板块、二手交换等。
最重要的一点是它尝试要做数据库黏度，也就是根据用户的数据库信息来分析用户需要什么，喜欢什么，然后将相关的东西推荐给你。将信息的推送方式由被动变为主动。当你无意识或者是有一点意识的在网上执行某些操作的时候，它就分析出你的需求意识，喜好习惯。例如我今天搜了刘德华的忘情水，明天搜了甜蜜蜜，它就分析出我喜欢经典老哥，于是将一些经典老歌一古脑呈现给我，那我怎能不开心？
纯技术黏度已经无法保证一个网站的运营安全了，就连百度，现在也派生出百度空间，百度知道等子孙来提高社区黏度。阿里巴巴也大力推商人论坛和阿里帮帮，目的也是为了提高社区黏度，增大用户转移成本，加强用户对网站的忠诚度。目前数据库黏度还没有成功的案例，豆瓣的尝试或许将开启下一个网络使用习惯也未可知。但如果豆瓣真的能做到这一点，成功一定属于它。
建议：不管你做什么网站，如果有可能，加上数据库黏度方案，这将使你将来的用户更加忠诚，不容易跑掉。
