以「咕咚」运动团模块为例，做功能与迭代分析

分析结论：

• 咕咚运动团模块的产品已经进入成熟期，其核心价值是为团员和团长提供有荣誉感社区氛围，在这种氛围激励下去使用产品的核心功能，去参与到产品的商业功能中去。
• 咕咚运动团模块下的积分排名机制和策略值得我们借鉴和学习。通过最后的公开数据分析发现积分制订的梯度策略是根据过往的用户行为数据分析得出的。
• 社区整体的参与度与活跃度有进一步的提升空间，可以通过对团长的激励、团员的参与认同感、加大信息流的推广几个方面入手。
• 对于刚踏入跑步+社交的产品来说，咕咚运动团的产品设计逻辑也是值得借鉴的，先完成跑团线上化的完整闭环，再在这个闭环基础上添加枝叶。具体的表现形式还是要以我们的目标用户和使用场景出发。
• 目前市场上头部玩家的运动社交质量都比较低，商业变现手段集中于运动周边电商、课程、会员服务等。对于刚踏入跑步+社交的产品来说，这是个机会也是一个极大的挑战。机会在于立足运动社交打造高质量的运动社交圈，进而利用社交关系网进行商业变现；挑战在于存量市场下我们的用户来源与社绕开微信的社交。

1. 背景

具体了解跑步服务行业相关内容，为做EPK产品做一个铺垫。

1.1 背景具体说明

对于跑步服务软件核心功能——跑步记录数据，各类产品并无本质区别，通常是根据智能硬件设备（手机本身、手环等）记录并获取数据，通过不同的形式展示出来。

由于产品比较成熟，模块众多，因此在做此竞品分析时会着重分析跑团/圈子等具有社交属性的内容。

1.2 关于社交

社交三要素：内容、关系、互动

内容：

作为生活健康大类下的跑步运动软件，内容必然会与之相关，最直接的内容就是跑步前中后产生的一系列行为转化为内容：跑前的热身、跑步中的数据，跑步后的照片打卡。衍生内容可以拓展到跑鞋、跑步器材、跑步中所听的音乐、健康饮食与生活作息等等。

关系：

在跑步健身软件中的用户关系最直观的是具有相同的爱好、本质上各类软件也是通过这一特点来维持社交关系的。不同的用户之间还是属于弱关系属性。

互动：

互动还是建立在内容的基础上，用户之间通过对内容的生产与消费形成互动，但其最终产生的价值与产品本身的商业价值并没有强关联属性，而是间接的通过用户使用产品的频次和时长，增加直接商业行为的概率。

2. 市场分析

2.1 概述

市场分析部分以相关的行业报告为主：根据《中国跑步服务行业报告》可以得知：跑步服务分为C端和B端服务，C端产品以提升跑者体验和跑步能力为主，主要产品如下：

• keep：跑步健身计步瑜伽运动全方位指导和记录。
• 咕咚：智能运动平台X 专业装备导购。
• 悦跑圈：跑步运动记录专业软件，属于跑者的圈子。
• 悦动圈：走路跑步赚钱app。

B端服务为企业提供与跑步运动相关的文化团建活动，其中大型企业是该类服务的消费主体。主要提供线下服务。

图片来源：艾瑞咨询研究院

2.2服务分析

• 服务内容：服务面向全体跑者，以智能设备为数据收集终端，以APP为服务载体，为跑者提供跑步反馈、训练指导等服务。
• 用户体量：自2018年1月以来，跑步线上服务用户规模增长19%，期间出现一定变化波动，跑步线上服务用户规模变化趋于稳定。
• 商业模式：目前市场中已有的商业化尝试为跑步运动内容相关度高的广告植入，周边产品售卖，针对核心用户推出的VIP付费服务，以及跑团服务和相关赛事服务。
• 发展痛点：服务模式趋于同质化，商业化难度较大。

2.3 用户分析

2.3.1 用户体量

据WHO研究显示，全球三分之一对的女性和四分之一的男性没有达有益健康的活动水平，即每周至少进行150分钟中等强度的闲暇活动或是75分钟高等强度的体育锻炼，而目前中国仅有14.1%的居民不经常运动，换言之，中国有85.9%的居民会经常运动。用户体量是足够大的。

数据来源：艾瑞咨询研究中心

2.3.2 咕咚用户分析

据易观千帆数据显示，咕咚的男性用户占比63.12%，女性用户占比36.87%，男性用户比例接近2/3。与keep的数据形成鲜明的对比。

笔者分析原因主要是产品定位，咕咚注重以跑步为核心的智能运动，而keep定位健身。运动与智能注定会更加吸引男性，因此其业务属性决定了咕咚用户群体男多于女。

咕咚用户性别分布（数据来源易观千帆）

从年龄结构上看，咕咚各个年龄段的活跃用户分布相对比较均匀，各个年龄段均有涉及。80后和90后是咕咚的主要用户群体，40岁以下用户占比达到了84%，从年龄属性上来看，这部分人群基本覆盖了从大学生到职场精英老板等社会各个阶层的群体，这部分人群有较高的生产力和消费力，但这部分人群对产品的需求和标准也相对较高。

咕咚用户年龄分布 （数据来源易观千帆）

从用户地域分布上来看，咕咚的活跃用户也主要集中在一线及以上城市，这些地区经济发达，用户群体经济比较宽裕。对互联网产品更易于了解和接受，对于社交、运动、健康的需求也更为强烈。

咕咚用户城市分布 （数据来源易观千帆）

3. 产品分析

3.1 咕咚运动团分析

3.1.1 功能入口

咕咚运动团功能入口

• 运动圈tab页-运动团（导航栏右滑）-运动团内的精选内容
• 发现tab页-运动团-运动团首页信息内容
• 我的tab页-运动团-和我相关的（创建、加入）运动团列表

从入口来说，该功能是一个非核心功能，首先没有在一级tab栏有独立入口，其次在首页众多的信息流排名并未在前，需要通过滑动找到入口。

该产品表现说明一点：该模块产生的数据信息不是产品用户最爱看的或者不是最近主推的模块，笔者认为应该有相关的数据分析支撑导航栏的左右顺序：用户最爱消费的内容会更靠前。

3.1.2 核心业务拆解

咕咚运动团核心业务逻辑梳理

咕咚运动团的核心业务逻辑如上图所示：

• 团长可创建运动团，运动团具有标签属性，方便对接全局搜索与推荐，方便运动团的推广与团员的发现。
• 团员可通过首页的运动团信息流和运动团主页浏览内容，从而发现适合自己的运动团，从而选择加入其中。当然团长和团员可可以通过二维码分享，邀请其他用户加入运动团。
• 官方设有运动团认证，方便线下组织顺利转移到线上，有官方背书，其他成员加入门槛的心理防线会降低。认证的运动团还具备团商城功能权限，便于团员进行电商消费；团长具有相关的分销商业变现能力。
• 团内的内容相对比较丰富，主要是基于团员的运动数据与动态分享数据，基于此可拓展到团活动、荣誉、相册、排行榜等功能模块。通过众多的模块下的数据的整合，对内可一定程度上激发团员的活跃度，对外有更多的内容被其他非团员用户消费，提高加入运动团的意愿。

3.1.3 功能点梳理

咕咚运动圈功能信息架构， 原图链接：https://mubu.com/colla/4svNXwQeQiE

从功能点的梳理结果来看，咕咚运动圈与QQ的群聊有异曲同工之妙：

这个团有团长与普通成员的区别，可以对标群主、群管理、普通成员；此外团长有着特殊的功能权限，可以操作一些普通成员无法操作的内容，譬如发起活动，设置活动等。这很符合群主、KOL的基本特征。

1）运动团模块整体表现

整体的信息流展示的也比较清晰流畅。有首页精选信息供所有用户查看，进而进入运动团主页查看详情，再通过底部明显的按钮引导用户加入该运动圈。如果说该用户已经有加入的运动团了，那么这部分展示的信息就是该运动团的信息，而并非其他团的精选信息了。

从这一点设计中可以看出，这个运动圈的功能做的还是比较克制的，既然用户加入了一个运动团，就应该花点时间和精力来感受这个运动团的内容和氛围，并没有为了推荐而推荐，为了拉人而拉人地去推荐其他运动团的内容，进而让用户再去多加几个运动团。

此外笔者YY一下，这个细节的设计主要是来源于用户场景，无论用户画像是什么样的，都有社交需求，运动团的社交需求源于用户具有共同的爱好，这个爱好同时具有线上的属性，所以LBS会很大程度影响社交圈子的大小。因此用户会基于常出入的地点去选择运动团，这就导致了用户选择1-3个，而不是过多的运动团。这一点也是与上述的QQ群有差异的地方。这一点从发现团的排序方式也可以看出。

2）关于运动团的排行和积分机制

运动团的排行和积分机制是相辅相成的，其目的是促活用户，让用户在运动中寻找更强烈的归属感和成就感。

排行榜数据是根据团内成员运动所获得积分和团活动所得积分总和计算，榜单数据每周日晚8点截止统计，周日晚8点后上传的数据算下周数据。

跑团积分获取行为：签到、动态信息互动、运动、运动里程折算、平均运动里程折算、活动签到人数折算。分值图标如下：（数据取自积分说明）

运动总里程对应的积分值

从跑团的运动总里程积分表中可以看出，咕咚对跑团的整体期望还是比较高的，在总里程达到每周7000和10000公里会有一个较大的积分获取。

结合榜单中的各个跑团人数来看，基本每个跑团的人数在1000人左右，假设活跃成员占总人数的30%，那么平均每人每周跑33公里，每天5公里对于一个普通的跑步爱好者还是很好达到的。

即便做不到每天的频率，漏掉的数据完全可以由剩下的70%的成员补充完成。但这个积分规则对于人数比较少的跑团似乎就有些可望而不可即了，因此有了下面的人均里程分值。

人均里程对应的积分值

人均里程分值获取差异的临界点在60公里，平均每天10公里或者每周3次半马的运动量，对于普通用户来说很高，但是对于相对比较职业或者有固定组织的用户来说，这些可能就不是什么难题了。

因此我认为人均里程和总里程的分值设置是在满足不同类别的用户的需求。总里程适合相对业余的用户，这些用户可能会基于社区、地理位置形成的跑团，成员的跑步距离参差不齐。而人均里程适合一些人数不多的但是相对比较专业的、有组织的跑团。每周会有固定的时间进行跑步。

这两种方式的设置基本满足了这两类用户的诉求。当然这两类用户也是跑团中的核心用户和主要用户了。

用户参与活动对应的积分值

参与活动的积分值呈线性增长，参与活动的人数越多，就会获取越多的积分。由于统计的维度是活动的打卡数量，加上活动线下的特殊场景，无法对活动质量作出评价，因此相对比较简单、客观的采用了参加人数这一指标。这一指标很直接的激励跑团活动是要有规模的有组织的。

3.2 咕咚运动团迭代路径分析

迭代路径梳理如图所示，数据来源于七麦公开数据。

咕咚运动团迭代路径，原图链接：https://7b08ix.axshare.com

运动团自2016年3月份的6.3版本公开上线以来，（在此之前未公开）公开数据显示迭代15次。在7.6版本之前主要进行完善功能阶段，可以算是该模块的一个探索期。用户量应该不大，主要是针对核心用户使用，因为并没有在产品的其他模块进行推广和展示。

但在7.7之后版本中，随着咕咚产品的搜索引擎功能上线，运动团内的信息流可以被检索到，逐渐对大面积用户进行开放。

根据更新内容“文章、赛事、好友、运动团等皆可一键搜索”可以推出：此时咕咚开始注重用户的体验，过多的信息不利于用户消费，有了搜索后用户可以根据自己的需求去检索。

另外也可以看出咕咚注重用户在产品内的停留时长与留存。不仅仅关注核心的运动数据记录、展示等功能，还不想让用户记录完数据或运动完就结束对产品的使用。

因为有个更多的停留时长和留存，才会有更大几率完成电商产品、健身课程的销售等商业活动。

在7.9版本中，全新的运动团上线，推测就是目前的运动团的形态。从2017年新年开始，推测应该有了正式的运营，开拉新阶段。到9月份积累了一大批核心用户。

因此在8.4版本（9月23日）中，增加了运动团占领跑场玩法，这一游戏化的占领场地的玩法可以激励跑团中的用户组团占领场地的欲望。给到用户足够的成就感，这一玩法的上线可以看出当下重点发力激活与留存阶段的工作。通过游戏化的策略去促使用户使用该模块的产品并在其中产生内容。

在8.9版本中新增运动团名片功能，可以一键分享名片，这是AARRR模型中的最后一个阶段推荐阶段。

通过迭代路径的公开数据可以看出咕咚运动团模块目前已经处于成熟期，需要做的是结合整个产品的商业价值进行精细化运营，笔者认为可以从以下方面着手：

• 加强对团长（KOL）的运营，让团长加大精力组织这个团的活动和运营，并给予一定程度上的物质奖励（钱、实物）和精神奖励（证书、称呼、特权等）
• 加大运动团的信息流的推广（eg：首页可直接查看），获取更大的曝光量。让更多的用户参与到其中来。
• 拓展更多的玩法，例如对团内的活跃用户基于一定的运动周边定制，让用户在参与中获得更多的认同感，如果做得好的话，周边商品也可以增加商业活动中的现金流。

3.3 咕咚运动团公开数据表现

从团号来看，目前发现最低团号有5位数，笔者写文之前创建的运动团团号位数是8位。加入的运动团成立于2017年4月，位数也是8位。可见生成的运动团数量很大，结合咕咚整体的用户量和活跃度，笔者推测运动团数量应至少有十万级别数据。

以北京瑞旗社区健走团为例，总人数567人，2020年11周排行榜数据如下：

• 昌平区第一名（前11周）
• 北京市第一名（前11周）
• 全国榜（第3、4、5名）

北京瑞旗社区健走团前10周公开数据，数据来源咕咚运动团

北京瑞旗社区健走团前10周公开数据（人均里程），数据来源咕咚运动团

• 从排名上看，该运动团是产品中的核心运动团之一
• 整体的数据均值：运动里程6794；运动人数140人；人均里程48.3。结合积分规则部分数据来看，各项数据都非常接近产品策略值中的临界点（拐点）
• 活跃用户数占总体用户的24.7%

从近10周的数据可以看出：

由于从第四周新年到来，紧接着新冠肺炎的影响，第四周到第9周的数据有些下滑，但从第7周开始，随着假期的结束，封闭隔离逐渐消散，数据呈现出正向增长，第10周的数据已经接近年前的7000公里了，随着天气的变化，肺炎的消散，预计会有更多的用户、更高的数据表现。

由此可以得出一个优质的运动团每周可以产出至少6000以上的公里数，人均贡献50公里。

但问题也是比较显而易见的，参与的用户人数不是很多，活跃的用户数也有一部分提升空间。

PS：咕咚的社交板块不止于此，更多的首页位置都是有社交元素在其中，由于本次时间、精力有限，只是针对一个垂直模块去分析。市场分析部分以行业报告为主，其目的是自身对行业有个系统化的认识。

以上。

 

本文作者 @ 石头

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