需求分析：小红书、蘑菇街和什么值得买

编辑导语：小红书、蘑菇街和什么值得买是内容导购电商的代表，它们以视频、图文、主播、等形式来实现流量变现。

本文作者对这三者进行了比较分析，一起来看看吧。

需求分析：小红书、蘑菇街和什么值得买 谁偷吃了小饼干 2021-03-20 1评论 1.6万浏览 53收藏 15分钟 释放双眼，带上耳机，听听看~！ 00:00 00:00 编辑导语：小红书、蘑菇街和什么值得买是内容导购电商的代表，它们以视频、图文、主播、等形式来实现流量变现。

本文作者对这三者进行了比较分析，一起来看看吧。

在开始正文前，想唠叨一句。

无论是做需求分析还是竞品调研，有很多地方可以调研，但是在报告里最重要的就是调研维度（调研目录），否则整篇报告给人发散的感觉，抓不住重点。

一、背景情况 国家在谈消费升级，消费者对消费品的要求是从“从无到有”到“从有到好”，更关心产品的品牌知名度、口碑、商品质量、易用性等方面。

在淘宝、天猫、京东、唯品会等电商平台，消费者可以游览到不同品牌不同型号的同类商品，可选空间比较大。

当然购买目的不同，消费者对商品的期待和投入精力不同；比如买一双运动鞋的标准也是各不相同。

网购是一个很大的领域，搜索结果页往往展示大量的商品。

面对上万件商品，消费者能做的就是按销售量、价格、发货地点、品牌、自营标签等信息去筛选；销量高的商品不一定是顾客所需要的商品，不熟悉的品牌质量不一定差。

价值高的商品，消费者在挑选上越为谨慎。

即时“货比三家不吃亏”，用户做购物决策开始变得纠结和无从下手。

在购买某些特定商品时（母婴产品），消费者甚至需要了解该领域的专业知识，咨询该领域的专家来做出购物决策。

对于消费者，获取知识的难度远远高于获取信息。

比如买尿不湿、婴儿车、婴儿服、奶瓶等商品时，要求奶爸奶妈有一定的基础知识。

这些知识在商品详情页（商品主图、短视频、商品介绍信息）是非常有限的，而且消费评论区的内容参差不齐，大部分使用差评可能被卖家删除或隐藏，密密麻麻的清一色文字很少有耐心看下去。

消费者关心的点，很可能商品详情页和评论区都没有覆盖到，这意味着消费者形成购物决策的可行性不高。

另外，像某淘评价页面改版了，有一个不明显的“中/差评”入口和类似“感受不佳”的标签；其收入主要来自于商家入驻，平台并不会因为店铺的差评高而去关闭店铺，否则店铺数量减少，平台收入也随之减少。

因此获取知识这个任务，要求着消费者尽可能找到多的信息渠道（朋友推荐、商场专柜、超市柜员、知乎、百度等）来完成。

同时在获取知识的过程中，零碎的信息要求消费者去筛选，花时间去整合。

二、用户痛点/需求 1.在选商品&商品比较场景下，用户遇到选择商品纠结的问题 充足的选择，有利于消费者货比三家，买到满意的商品。

但当购买选择偏多，比如面对十几件衣服，需要考虑衣服的搭配、价格、布料、季节等因素，不断横向对比各个商品的优劣，这个过程很耗时间和精力。

Shah和Wolford在其2007年的研究发现，当购物选择增加时，消费者购买几率增加；过了峰值后（选择数量MAX），消费者实际购买减少。

可以说，用户选择太多，决策过程变得复杂，最后会降低顾客的购买欲望。

因此卖家、平台、系统能帮助消费者简化决策过程，“限制”消费者选择数量，最后不仅促进消费者做出购物决策，降低其机会成本；同时提高卖家店铺销量。

2.在某些商品领域，用户缺乏该领域的专业知识 大部分消费者，都可能是某领域的非专业人士。

作为非专业人士，在购买某些商品时，很容易踩到雷区（比如不玩游戏，以日常办公为主，却入手一款游戏本—“不明确自己的使用需求”）。

对于消费者，掌握该了解的基本知识（产品功效和基本参数），避开常见的坑，最终买到放心的产品。

3.在获取信息场景下，用户遇到信息零碎、内容质量低的问题 互联网的内容爆发式增长，便利了用户在搜索引擎上找到内容，当然内容分为专业化和社区化。

如果用户想泛泛了解，比如生活常识等内容在百度等搜索引擎便能获取。

详细的、专业的答案大部分聚合在一些专业的平台。

因此，让用户接触到这些专业内容或者使用这些平台来“检索式”学习，可以解决用户相关领域的问题，提高高质量信息获取的效率。

4.在浏览消费评论区时，用户遇到失真评论的问题 在网购时，会遇到实际商品和图片详情页的商品不同，为了避免这种心理落差，消费者浏览评论区来了解商品的实际情况和卖家的售后态度。

评论区的参考价值取决于： 中/差评程度（轻微中差评或者吐槽比起极差的，影响力不同）； 频率问题（浏览评论区刷了几屏只有2-3个差评和十几个差评，影响力不同）； 内容形态（X星等级、数字分数、文字、图片、视频）； 内容有用性（给差评的原因-商品or服务缺点）； 评论者身份（几级用户）等因素。

评论区影响消费者的购物决策取决于多因素，但真实的评论，尤其是给出实质性中差评原因，是一个品质讯号，供消费者参考，且提高消费者的知觉风险。

三、竞品整体调研 3.1 调研维度 在电商赛道中，人货场有哪些类别； APP中，内容定位、用户群体&使用场景（&其他角色）、核心功能、商业模式； 竞品内容模块模块中可参考的亮点/细节； 在移动端场景下怎么设计内容模块（设计思路&设计方案）； 3.2 调研结论 社交电商赛道已跑出以拼多多为代表的拼购模式，云集为代表的分销模式。

拼购模式以拼多多为例，通过微信好友属性，拼团、砍一刀等的形式进行商品购买/推荐以及拉新，来帮助pdd简化用户留存&拉新过程，形成低成本的裂变式传播。

社交分销类以云集为代表的，盈利模式为商品差价+会员费；用户在云集平台注册为会员，开通个人店铺，自购可优惠，同时向亲朋好友推荐购买云集产品，可获不等的提成。

什么值得买，小红书和蘑菇街等作为内容导购电商的代表，通过IP栏目、KOL、主播、视频、图文等内容形式来实现内容+电商的双驱动，更好的实现流量变现。

针对上诉用户痛点，下面重点对什么值得买、小红书、蘑菇街进行分析，深入了解这三款APP是如何解决用户痛点/需求。

1.什么值得买（SMZDM） 什么值得买（SMZDM）最早起源于HiPAD（电工论坛），论坛用户多为电子发烧友和IT技术宅，乐于购买数码产品和分享相关经验。

什么值得买成立于2010年，依靠从HIPAD一起过来的种子用户和推荐B2C电商平台的商品，给新老用户留下“集媒体、导购、社区、工具为一体的信息决策平台”印象。

SMZDM主要是用户社群内容出身，UGC内容约占其总内容的70-80%。

上图为什么值得买的大致业务框架。

根据其招股书，内容贡献主要来自用户贡献（83.96%）、编辑贡献（1.73%）、商家贡献（6.70%）和机器贡献（7.61%）；其编辑团队规模为100-200人，即使有专业的内容生产团队，SMZDM还是把大头给了UGC。

主编潘旭认为团队力量有限，总有知识漏斗；但用户不一样，“你永远也想不到用户有多么多闪光的地方。

” 随着网购选择的增加，消费者难以在大量的电商信息中选出合适的商品，大量的时间和精力花费在了选商品和对比上，且实时促销活动信息很难有效触达目标用户。

值得买，作为一个商家和消费者的中间平台，身负重任。

2.小红书 小红书的slogan”标记我的生活”，全面覆盖时尚穿搭、护肤彩妆、美食、宠物等18个领域。

其“社区”模式，通过UGC平台建立用户口碑，并在此基础邀请达人和明星入驻，来创造社区氛围。

小红书的内容来源有3种-UGC、PGC和以明星、达人为代表的PUGC。

在专业生产内容方面，小红书拥有自己的编辑团队，开设了多个垂直官方账户，比如薯队长、美妆薯、生活薯、运动薯等等。

在专业用户生产内容方面，PUGC用户主要分为3类-MCN机构/团队（深夜发媸等），入驻小红书平台的明星（欧阳娜娜等）和小红书培养的达人（or小红书重度用户，发布了大量优质内容）。

通过社区模块，形成强大的流量入口，导流至自身的“商城”平台，形成商业闭环。

下图为小红书的产品功能结构图： 3.蘑菇街 蘑菇街这款内容导购APP在“直播+电商”领域的成绩得益于其早起孵化培养主播，蘑菇街为整个直播行业培养孵化了第一批职业主播，而且第一个单场破百万的来自蘑菇街。

其次，蘑菇街定位非常明确-年轻女性高频购物的商品类目（衣物、包包、首饰、零食等）的垂直电商。

意味着核心用户的消费共性会比较明显or消费偏好/口味会呈现一定的集中性。

蘑菇街的发展大致分为三个阶段： 2011-2013，商品导购：女性购物资讯、导购网站； 2014-2017，电商化：自营电商的布局，定位为女性高频购物类目（衣物、首饰、零食等）的垂直电商； 2018-至今，内容+电商（双驱动）。

下图为蘑菇街的C端/B端用户关系图： 直播电商就像线下逛商场一样，主播担任了线下导购服务的角色；同时直播间还有限时抢购、凑热闹等对标线下商场的活动。

用户逛直播间，首先是围观购物，杀时间的心态；随着进入直播间的用户越来越多，评论区出现越来越多“悄悄加入购物车”、“XXX准备剁手”、“什么时候发货”等评论，用户可能在羊群效应的趋势下跟风购买。

当然，也有用户抱着学习的态度，跟着蘑菇街的主播学习如何搭配衣服、如何化妆，了解其他消费者关注商品的某些方面、了解时尚新潮。

参考文献： 选择太多，对消费者好不好？ Shah,A.M.,&Wolford,G.(2007).Buyingbehaviorasafunctionofparametricvariationofnumberofchoices.PsychologicalScience,18(5),369-370. 最近比较火的社交电商平台是哪几家？–行行查的回答–知乎 如何评价【什么值得买】？   本文由@谁偷吃了小饼干原创发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载 题图来自Unsplash，基于CC0协议。

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