nice转型记:摘掉“品牌滤镜”的帽子,定义为图片分享社区

图片分享应用nice从品牌导购转型为图片社区,新增私密聊天功能,加强用户互动。曾尝试男性版‘美丽说’未果,转而聚焦品牌、位置与兴趣标签,形成独特社区文化。
图片分享应用nice刚刚获得800万美元的投资,他们也悄然摘掉了“品牌滤镜”的帽子,开始把自己定义为一个基于品牌、地点和兴趣标签的图片分享社区。在刚刚更新的2.0版本中,nice又给自己加上了“私密聊天”的功能,开始扩展自己的社交属性。PingWest采访了nice的联合创始人曹大鹏,他分享了nice在每一次转型和功能迭代上的考量——为什么做不成“男性版的美丽说”?为什么上线初期选择人工干预内容而如今又要反其道而行?为什么“私聊”功能的入口是用户分享的图片而非个人主页?

       nice团队的初衷是做一款导购类产品——KK购物,他们希望以“品牌”为核心,连接品牌敏感度高的消费者及品牌商户,做一款导购类应用。从初版KK购物中,我们就能看到一些如今nice的影子:让用户上传照片,输入品牌文字标签,让后让这些可以被识别出品牌的图片直接连接到电商平台。nice的联合创始人曹大鹏说,在他们最初的设想中,男性用户更易受品牌影响,而女性相对看重款式,所以KK购物希望通过品牌和潮人的影响力来推荐服饰,做一个男性版本的“美丽说”。

但产品试水后不久,曹大鹏很快发现了问题——男性用户倾向于迅速做出购买决策,而不是像“美丽说”和“蘑菇街”上的女性用户那样把“逛”这一行为作为主要动作,二者之间的差异让“男性版美丽说” 成了空谈。除此之外,合作方“淘宝客”对于第三方的合作政策总处于变更状态,这些因素促使了nice团队开始第一次转型。

虽然是转型,但nice团队并没有改变他们的核心理念——通过内容影响消费决策。而品牌仍是影响年轻人购买决策的首要因素之一,所以,把品牌特性提取出来,并加入tag玩法的nice在2013年10月21日上线。回忆起第一版的nice,曹大鹏说,那时他们在运营上对内容进行了很强的干预——除了他们后台自建的品牌页面外,用户并不能自行创立任何品牌标签。同时,nice还为这些品牌建立了主页,除公司简介外,主页中还会聚合所有使用该品牌标签的用户所分享的照片。



前期对品牌标签的限制,在很大程度上是考虑到对UGC内容的控制。而随着数据积累,曹大鹏意识到,这个限制同时也是对nice的制约——如果只是局限于他们所厘定的品牌,那么nice很难满足大量用户的述求,沦为一款“长不大”的小众产品。所以,在后续版本中,nice开始放宽对用户生成Tag的权限,其用户群体也开始由“潮人”扩大到那些热衷对自己的物质生活进行分享的年轻群体——nice中的一个个品牌标签,恰好是满足这些年轻人炫耀心理的理想媒介。

“这时的nice,已经是一个基于品牌、位置兴趣、和生活状态的图片社区了。品牌只是众多兴趣的其中一种”,曹大鹏说道。

在把nice定义为“社区”后,nice团队的下一步就得想办法提高用户的黏性,增加用户彼此间的交流。而他们从社交类产品中找到了这个feature:私聊功能。实际上,另一个泛图片社区——Instagram在数月前也选择了为自己的用户提供私聊功能。而这个被曹大鹏称为nice发布以来最重要的更新,已经出现在了最新版的nice中。

不过,nice的私聊并非只是给用户彼此之间加入一个文本对话框了事,而是围绕着nice的产品核心——“标签”来设计的一套规则:

用户并不能通过个人页面发起私聊

私聊的入口是用户所上传的照片

发起私聊的方式是,在对方的照片上打上标签,在收到对方回复时,双方会进入到私聊文本框状态



对于这套机制,曹大鹏解释到,用户之间不能直接私信,不仅是为了保护用户隐私,同时也是筛选社区垃圾信息的一环。而强制用户在图片上进行回复,是出于对双方交流内容的控制,他们并不想让nice脱离“品牌”和图片内容,变成一个没有主题的社交平台。

接下来,nice要做的是“去中心化”——过去,nice团队为了解决产品上线后的冷启动问题,加入了推送功能及人工编辑干预。而在拥有200万用户后,他们认为是时候让nice回归成一个完全由用户主导的UGC发现社区,利用社区机制筛来选内容,运营团队仅作简单的垃圾信息处理。实际在上一个版本时,他们就将产品主界面的功能简化为feed、关注者与朋友信息三个模块,推荐内容相比此前版本骤减。

曹大鹏回忆,在用户数刚过20万时,曾有品牌要求谈合作案例,虽然团队最终拒绝了邀请,但从中他们找到了社区模式的变现机会。nice现今瞄准的金矿,是基于一定用户量下,可以影响品牌消费决策的数据,而刚刚获得经纬领投、晨兴跟投的800万美元融资的他们表示,至少2014年底之前不会考虑商业化。所有与品牌的合作,只会从对方是否能为nice带来品牌推广的角度考量。


内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)题的Matlab代码实现,旨在解决物流与交通网络中枢纽节点的最优选址问题。通过构建数学模型,结合粒子群算法的全局寻优能力,优化枢纽位置及分配策略,提升网络传输效率并降低运营成本。文中详细阐述了算法的设计思路、实现步骤以及关键参数设置,并提供了完整的Matlab仿真代码,便于读者复现和进一步改进。该方法适用于复杂的组合优化问题,尤其在大规模网络选址中展现出良好的收敛性和实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事物流优化、智能算法研究或交通运输系统设计的研究生、科研人员及工程技术人员;熟悉优化算法基本原理并对实际应用场景感兴趣的从业者。; 使用场景及目标:①应用于物流中心、航空枢纽、快递分拣中心等p-Hub选址问题;②帮助理解粒子群算法在离散优化问题中的编码与迭代机制;③为复杂网络优化提供可扩展的算法框架,支持进一步融合约束条件或改进算法性能。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解算法流程与模型构建逻辑,重点关注粒子编码方式、适应度函数设计及约束处理策略。可尝试替换数据集或引入其他智能算法进行对比实验,以深化对优化效果和算法差异的理解。
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