惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

V
V2EX
C
Check Point Blog
博客园_首页
B
Blog
D
Docker
U
Unit 42
量子位
I
InfoQ
有赞技术团队
有赞技术团队
Martin Fowler
Martin Fowler
GbyAI
GbyAI
L
LangChain Blog
云风的 BLOG
云风的 BLOG
博客园 - Franky
美团技术团队
T
The Blog of Author Tim Ferriss
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
月光博客
月光博客
Vercel News
Vercel News
Recent Announcements
Recent Announcements
雷峰网
雷峰网
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
小众软件
小众软件
Google DeepMind News
Google DeepMind News

人人都是产品经理

为什么你的产品找不到差异化?90%的失败都卡在第一步上(下) – 人人都是产品经理, 3年从30万到1300万用户、获2200万美元融资,这个AI教育产品用“抽卡”破解了获客难题 – 人人都是产品经理, 园区招商系统怎么做才能真正帮到去化?我加了这一个功能,推广链接转发400次阅读过万 – 人人都是产品经理, AI大事件:OpenAI发完网络安全模型又搞药物研发,小鹏汽车要抓”DeepSeek时刻” – 人人都是产品经理, 电商不是卖货,是一场更残酷的产品经理实战 – 人人都是产品经理, 没想到,活动营销又回来了! – 人人都是产品经理, 为何All-in海外KOC:一场关于AI时代窗口期的豪赌 – 人人都是产品经理, 重新理解企业的内部协作 – 人人都是产品经理, 苹果的 AI 战略到底是什么? – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第2讲——合规护城河:等保、PIPL与HIPAA的架构实战 – 人人都是产品经理, 向量知识库五步法:从“答非所问”到“精准回复” – 人人都是产品经理, 鸿蒙PC三方库构建总指挥HPKBUILD(sha)库为例 – 人人都是产品经理, 何时该用LLM?AI产品经理的LLM设计指南 – 人人都是产品经理, 医疗信息领域的需求方、决策方、准入方以及关注点(二) – 人人都是产品经理, 即梦涨价:一场被误读的「傲慢」 – 人人都是产品经理, 面试AI PM必答题:Hermes和OpenClaw的区别,如何讲清楚业务价值 – 人人都是产品经理, AI的下一张船票:世界模型——AI产品经理必须理解的技术拐点 – 人人都是产品经理, 小红书做GEO,怎么让AI信你?记住这 3 个重要信息 – 人人都是产品经理, 5 家印度 AI 初创公司,看看印度 AI 再做什么 – 人人都是产品经理, AI项目跨团队协作:产品技术业务如何不打架 – 人人都是产品经理, Agentic Workflow(智能体工作流):让AI从”答案生成器”变成”数字员工” – 人人都是产品经理, lycium_plusplus 项目全景解读:OpenHarmony 三方库构建的“大管家” – 人人都是产品经理, 从爆单救火到前置履约:两套预采策略,把生鲜大促履约效率拉满 – 人人都是产品经理, 什么时候该补货?我用一轮数据做了一个决定 – 人人都是产品经理, 从“机械兜底”到“动态分流”:AI客服重复进线治理的4大底层逻辑 – 人人都是产品经理, 抖音拼效率,红书拼洞察 – 人人都是产品经理, 全民狂欢与退潮——为什么龙虾这波热潮冷却得如此之快? – 人人都是产品经理, Stripe押注!MPP重塑全球支付 – 人人都是产品经理, 小红书GEO:AI引用你的内容,不是因为你对,而是因为你看起来可信 – 人人都是产品经理, 前百度副总裁押注办公Agent,日韩付费爆发,Manus迎来强劲对手 – 人人都是产品经理,
科学性 VS 游戏化,居家运动的未来该往何处去?
善宝橘 · 2022-08-01 · via 人人都是产品经理

编辑导语:居家运动的未来应该如何发展,才会实现更好的走向和成长?科学性运动和游戏化运动,哪种运动方式会更满足用户的居家运动健康需求?本篇文章里,作者就居家运动一事进行了解读分析,一起来看一下吧。

这段时间在做业务线立项:梳理业务线思路,在产品委员会上汇报,然后被渠道、研发、采购、质量、财务、法务、售后等各部门的老板们 judge,当然还有几位大老板们。

业务规划推翻了一版又一版,这使得我需要不停地、反复地想清楚一个问题:用户的真正需求是什么?我们要从哪里切入?我们的优势是什么?

当你一个人做决定时,你可以有天马行空的想法,但当你想清楚你所占用的资源投入背后的成本时,就不难理解为何大公司决策总是如此艰难。所以,要把问题想清楚。

马哲里说,要抓住问题的主要矛盾;小米则表示:满足 80% 用户的 80% 需求。那么,什么是运动健康的牛鼻子呢?

在最开始的时候,从抽象层面,我归纳了三条:

  1. 锻炼计划;
  2. 锻炼指导;
  3. 锻炼持续性;

用户需要量身定制的计划,依据用户的身体素质、运动水平安排训练动作、训练强度和训练时间;在训练过程中,需要帮助用户养成良好的训练动作标准,纠正问题;同时,需要想办法促进用户坚持下来,养成运动习惯。

总结来说,最初的想法是帮助用户进行科学运动

01

科学运动的想法有错吗?自然是没错的。但它是主要矛盾吗?为了验证这件事,我们进行了用研深访和调查问卷,访谈和问卷的样本量都不多,但足够管中窥豹。

如果只看最后的定量结论,训练计划和训练指导是“必备功能”,似乎足以证明科学运动的正确性。但如果回归深访笔记,则会发现,相当一部分人群在运动过程中会“随心而动”,有些用户即使买了诸如 Keep 之类 App的训练计划,在后期也没有继续下去。

我想起自己最开始分析 Keep 时,它招股书的完课率引起了我的好奇。

Keep 一共有 5 级课程,K1 – K5 由低到高。从上图表中可知,K1 训练人数为 12.8 亿人次,到 K2 则衰减了 45%,到 K3 则衰减到 64%,K4 基本上算跌没了。

从一个健身爱好者(5 年)的角度,Keep 的 K5 课程,只能算得上热身训练;K1 和 K2,属于稍微出出汗的程度,所以最开始我很智障地把这张图表解读为:Keep 课程多数只有操课,且训练难度低,无法满足用户的进阶需求,因此稍微有运动习惯的用户很容易转向健身房或居家健身。

然而在访谈了几位用户之后,再回看这张图,又得出了可能更接近现实真相的结论:大部分健身用户的水平都处在 K1 阶段

虽然,Keep 的用户画像,74% 在 30 岁以下,样本量可能不足以反应全部的健身群体,但 Keep 4000 多万的平均月活已领先其他运动 App 几个身位,它的运动数据还是足以反应出一些问题的。

我们到底面对着一群怎样的运动群体?当我们在谈论美国和中国的健身渗透率时,我们总是充满着美好的憧憬,美国能达到的,中国也有希望,可真的是这样吗?渗透率是结果的反应,中美两国的运动环境、运动文化真的相同吗?

这个问题,在用户访谈和拜访业内头部企业中找到了答案。当然,也只是我的答案。

我们一共访谈了 11 位用户,7 男 4 女,年龄在 30 – 45 岁之间,有运动习惯的居多。访谈用户中,有几位曾有线下私教、线上 App 的付费记录,更多的是自己以跑步、骑行、公园拉练、跟着 B 站、抖音进行跳操为锻炼方式的用户。

在访谈中,有三个现象引起了我的好奇:

  1. 倾向于 B 站、抖音而非 Keep 这种垂类教学的用户,更喜欢自己把握节奏,而不喜欢受到计划和要求的束缚,更想要随心一点;
  2. 绝大部分的用户都以跑步的方式进行锻炼,而很少参与抗阻和负重训练;
  3. 一些上了年限的运动者,也不会主动去关注运动科学方面的知识理论,仍然按照最初既定的方式运动。

这三个现象,其实反映的是一件事情:科学运动的理念并没有普及,绝大部分人还是按照一种朴素的运动习惯在运动。

02

对于运动,ACSM(美国运动医学学院)的理念是:exercise is medicine,翻译过来则是:运动即良方,国内称之为运动处方。顾名思义,运动处方把运动作为一种药物,用来预防身体出现的健康问题,改善健康状态。ACSM 把健康量化为健康体适能和竞技体适能,健康体适能则包括身体成分、心肺耐力、肌肉耐力、肌肉力量和关节灵活度。

想要拥有一个健康的身体,健康体适能就需要得到全面发展,然而这种想法即使在美国也并未深入人心,总体而言,中美两国仍停留在外形层面,中国是减脂,美国是塑形。不过如 crossfit 等形式的风靡,意味着新的健身潮流已经在扩大。

发展健康体适能,需要评测不同用户的身体情况、运动水平、过往伤病,从而安排一套全面的、个性化的运动方案。设计运动方案,就涉及到运动时间、运动强度、运动进阶的规划,在具体执行中,又涉及到对用户运动动作的指导。

如果参照这套科学的理念,绝大部分普通运动者都在走“歪路”:只会跑步,而没有肌肉耐力、力量和关节灵活度的训练;训练不跟随计划,自己随心;缺乏改进意识,不会主动学习提高自己的运动能力。

这也难怪,跑步原本就是第一大运动,也最简单(相对而言),没有场地和器械的束缚,对用户发生行为的门槛是最低的。

而人又是懒的,很少主动学习,成年后多数情况下是推喂,大众媒体、社交媒体中又少有系统性、全方位的知识传播(说到底信息的编纂和传播者其实并不专业)。即使是更专业的健身房领域,根据 2020 年精练报告,仅有 40% 多的人拥有本科学历,如果对比先前 k12 教师的学历要求,健身房可谓泥沙俱下。虽然学历和能力并不挂钩,可对运动科学的学习和理解,却能在学历上反映出来。

现在的真实情况是,健康体适能的理念并没有在大众中传播开来,所谓的正确的锻炼方法并没有被执行。

从产品侧的角度看,这是个痛点,可以被解决,于是基于科学运动的健身镜出现了,通过深度摄像头采集用户的 3D 运动动作,再根据算法模型进行矫正。

然而这恰恰是个陷阱,人们并不真的需要动作矫正,或者说以目前的运动情况来看,这只是少部分人的需求,多数人是连固定器械都无法坚持,更别提矫正。所以 2020 年因为居家健身而火的 Fiture,在疫情结束后也销声匿迹。而事实上,早在 2017 年,myShape 就推出了第一代健身设备。

福格行为模型中,将行为唤起总结为三要求:提示、能力、奖励。提示促使行为产生,能力确保行为发生,奖励确保行为延续。行为模型落实到运动中,则意味着训练计划、训练强度和训练正反馈。本质上,科学健身是一件后置的事情,只有用户先愿意健身、持续健身,他才会去追求科学性。

在这方面,任天堂早早就意识到了,或者说它的健康娱乐战略恰好切中了健身的痛点。无论是早期的 Wii Sports(史上第 4 畅销的电子游戏) 还是疫情期间大火的健身环,都验证了游戏化健身的魅力。专注虚拟骑行赛道的 Zwift 估值超过 10 亿美元,它在国内的模仿者顽鹿竞技也到了 IPO 的关口,其在 2020 年的销售额已突破 2 亿。

健身并不是一件枯燥的事,如果对健身进行很好的设计,它本身足以激发人固有激情,实际上,竞技运动已经在这方面走在了前列,无论是足球、篮球还是电竞,竞赛本身足以让人沉迷其中,健身游戏实际上做的是把健身行为任务化、竞赛化,通过自我挑战、他人挑战,让健身成为一种游戏玩法,并且健身游戏让精英才能参与的挑战平民化,每个人都可以在其中展示自我。运动是一种生活方式。

当然,将健身游戏化并不意味着要抛弃健身的科学性。关注使用者的健康,利用科学的方式增加运动者的体质,是游戏的根本宗旨。譬如 Zwift 就提供了智能教练服务,通过传感器采集数据,并根据数据调整速度和斜率来达到最佳的运动效果。

一些有运动经验的人对健身游戏嗤之以鼻,但不要忘了,健身游戏面向的是广大的小白用户,他们需要的是一个能动起来并且具备持续性的方式。

如果再把眼光放长远,不把游戏化局限于屏幕中,而把游戏视为一种第二空间的建立,重点是从空间中的建立的关系,而现实空间与第二空间只不过是通过数据和关系相互连通。

富有经验的人可以脱离虚拟的场域,而通过可穿戴设备、或者其他场域的传感设备来保持数据的连通,并通过已经建立的关系而重新进入第二空间。说到底,可视化只不过是游戏最外化的那一层,真正重要的是游戏的机制仍然被保留。

好的健身游戏,需要科学的训练计划、游戏设计和智能硬件配合,更长远来讲,如何打通用户的运动数据,也许是更核心的关键。这方面,我们还有很长的路要走。

#专栏作家#

善宝橘,微信公众号:善宝橘,人人都是产品经理专栏作家,2019年年度作者。南大传播学硕士,崇尚终身学习的互联网斜杠青年,专注新媒体、游戏领域的运营策划。

本文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