云音乐的跑步 Fm 更新了, 运动＋音乐有多大的想象空间？

2016-10-09 09:44:00

一些用户不一定常听歌，但是跑步时常常要听歌。

中国已进入全民跑步的时代。

促成”全民跑步“的因素是多样的：

－智能手机和可穿戴设备的发展，定位和加速计算等可以准确判断跑步用户的跑步数据等；

－跑步中的人有相当比重会听歌（具体数据没查到）；

－国民的健康意识提高，各类运动软件的“健身教育”影响等；

－跑步是轻松的装逼姿势；

……

我们来看用户群有多大，跑步积极性有多高。

－据新华网，2015年仅田协注册在案的跑步赛事数量就激增到130场左右，随着马拉松赛事审批权的全面放开，更多的商业赛事、草根赛事、众筹赛事在大江南北遍地开花。

－据中国田径协会官方公布数据，截至2016年5月，全国有40场马拉松。仅一场2016广州马拉松大赛，就有超过7万人报名。

－云音乐负责人在“幕后产品”称，云音乐后台显示“和跑步相关的歌单、电台、播放和互动数据越来越高，而且是呈专业化趋势：根据不同的BPM会有不同的音乐推荐“

……

我们再来看看跑步FM的推出和版本更新情况。

跑步Fm是云音乐今年1月推出的一个主打“跑步”场景的辅助功能，可以根据用户的“步频和口味”推荐歌曲；2月份进行了小范围的更新；最近9月3.6.0版本更新后，云音乐开始支持“跑步离线Fm", 跑步听歌不再耗费流量。

云音乐产品经理团队对这个跑步功能寄予较高的期望，称此功能可以满足用户的跑步听歌需求；用户在运动市场已经充分受教育，现在到了上下游成熟发力的时候了；同时，做跑步FM可以为云音乐扩充受众用户群、扩展合作伙伴群以及为商业化做铺垫。

云音乐跑步FM的更新日志

文章结构

综合归纳并分析云音乐跑步Fm的使用体验以及痛点，尝试就痛点提出功能优化建议；

对比其他跑步＋音乐的竞品，简析其优势与劣势；

探讨“运动＋音乐”的商业想象空间。

云音乐跑步Fm

1. 跑步Fm概览

如何找到云音乐Fm界面

云音乐的跑步Fm放置在“个性化推荐”版面，但并非浅入口，可能是考虑到跑步听歌需求相对没那么大众化。进入跑步场景音乐需要里三个步骤：需要经由“私人Fm">“私人Fm播放界面”>“跑步Fm"。进入到跑步Fm界面后，流量壕可以选择流量听歌，当然新版本也提供了离线音乐包选项，系统可以在Wi-Fi环境下自动缓存28首歌曲，这些歌曲是根据用户的跑步步频和听歌喜好推荐的。以每首歌约5分钟来算，跑步离线Fm将提供140分钟的曲库，从数量和时长上说已经足够满足一般跑友和多数跑步发烧友的需求了。

离线音乐包界面

用户跑起来后，界面会显示出用户每分钟的步频，并且在主界面可以选择“收藏”、播放（或暂停）、切换到下一首歌功能。其中点击“收藏”后歌曲会自动保存到“我喜欢的音乐”歌单。不喜欢目前播放的歌可以较快捷地切换到下一首。用户跑步完后，会弹出一个界面，鼓励用户通过社交渠道进行分享。这个还是很符合用户即时的分享心理的。

云音乐－跑步FM分享界面

2. 个人使用体验－“云音乐似乎没有猜出我的心思”

下面是个人使用云音乐跑步Fm两次，每次跑步7公里，每次历时约45-55分钟的系统推荐歌曲汇总（原谅我真的是在慢跑＝＝）。

第一天跑步－云音乐跑步Fm推荐歌单

第二天跑步－云音乐跑步Fm推荐歌单

其中系统推荐的歌曲有三个特点。

（1）在曲风上，国语流行与轻音乐为主，可能是我跑速较慢，歌曲的节奏感没有很强，有兴趣的朋友可以搜来听听，这些歌曲在平时我会更倾向在“下午茶”或“阅读”的场景聆听；

（2）在具体曲目上，两天的歌手和歌曲的重合度较高，新鲜感不突出；

（3）在整个听歌流程上，系统显示的步频快慢不一，歌曲的节奏感从头至尾却相对统一，个人感觉是趋于缓和（大概因为我的龟速系统也就配合着我的乌龟步调，此处评价带有主观因素）。

记得在刚注册时，云音乐小秘书曾提醒我“云音乐”的个性化推荐是需要被调教的。在第一次使用Fm前我听了大半天薛之谦的专辑；在第二次使用Fm前，我想改变曲风，于是单曲循环If you (Big Bang)约有3小时。之所以两天都会出现“黑鸭子”歌手，大概是因为两周前曾经为了找经典曲目《欢乐颂》的时候试听了一首，没有下载，也没有收藏。在第一天跑步时有“黑鸭子”的曲目我还直接切换掉了，但是第二天他们的歌还是出现了。就自己日常偏好的曲风来说，自建歌单有一半是经典欧美摇滚，其他国语粤语类型就比较杂，什么都听些。所以对于云音乐跑步Fm的歌曲推荐算法我感到比较困惑。

3. 其他云村胖（朋）友的9月使用体验－感受有差异

微博用户对云音乐跑步Fm的评价-1

考虑到单个案例可能比较难以说明问题，特去微博截取了今年8月份以来部分微博胖友们的评价，在选取时将步频范围从80－200步／每分钟的用户都挑了出来。其中好评非好评大概各一半。有的用户赞成说“真心不错”，并且“觉得非常感谢，推荐给大家”等等。

微博用户对云音乐跑步Fm的评价-2

也有的用户在对“步频＋口味表示”给予肯定的同时，表示系统推荐音乐“没有跟上跑步的频率，差评”，“不是很懂你们个性化”、“不解为啥有那么多泰语歌”、以及“没跑几步，就听见腾格尔的嗷一嗓子”等等“非好评”。

4. 个人感想

根据BPM推荐跑步歌曲很流行，但可能是个伪命题

BPM（Besat Per Minute）是跑步圈里比较流行的概念，翻译成中文为“心率”，也就是跑步时每分钟的心跳次数。在跑步时选择与心率节奏相对应的歌曲也是跑友很喜欢的做法，一些跑步歌单就是根据这样的原理制作而成的。这样做的好处在于有激励作用，让用户跑步时不觉得那么累，也有跑友喜欢用BPM节奏指导和带动自己的速度，以及让跑步更有效率等等。

由上述情况结合云音乐跑步FM的宣传语“根据你的步频和口味推荐歌曲，让你跑得酣畅淋漓”，似乎这个跑步Fm功能的设计逻辑是：“因为用户喜欢根据BPM整体歌单，适合自己的BPM歌单会让用户跑步更有激励作用也更有效率”——所以“跑步Fm的设计围绕着用户的步频设计也就更可能会赢的用户认可”，再加上云音乐自身强大的推荐算法，就组成了这个功能的推广点。

手持传感器检测用户步频，再根据步频和用户平时听歌偏好推荐歌曲，乍一看似乎没问题（尤其是对于已经养成长期跑步习惯、跑速较快的跑友），但是在其他跑步用户群体上可能是个“伪命题”。

例如我这种慢速跑步的用户，以及其他可能跑步比较依赖歌曲节奏激励的用户身上。以我上述两次跑步经历为例，因为步频较慢，系统两次都长时间段地推荐低频中文歌和轻音乐。但是我自己在自制跑步歌单的时候，歌曲播放顺序更倾向于设置开头轻快、中段节奏感强、结尾可以继续保持节奏感或逐渐轻快的。节奏略有变化，而不是中规中矩。果壳网上有位用户根据这个原理制作了跑步电台，在云音乐上还蛮受欢迎，有20k+用户订阅（见下图）。另外对于跑步新手来说，一开始配速较难很快提高，这时候也需要具有节奏感或是有助于鼓励高步频的歌曲推荐。再如，因为步频是需要手持感应，不能够自定义设定，跑步Fm可能不适用于在习惯将手机放置在跑步机上跑步的用户。

果壳网友利用中速－快－中速节奏在云音乐制作跑步电台

当然，不排除有些用户对于跑步歌单没什么特殊要求，只要是爱听的歌就行，节奏感强不强没关系。

综合上述讨论，个人建议云音乐团队在跑步Fm功能的改进上：

（1）考虑用户跑步差异性。可以考虑在版本更新后，用户在点开跑步Fm界面时给用户几个轻松的小问题回答，界定用户平常跑步的频率、配速等情况（就像云音乐新用户注册时，回答几个小问题大致确定用户的音乐偏好等情况进行个性化推荐）。问题范例如a. 让用户选择跑步时喜欢的曲风，是摇滚还是国语流行还是纯音乐等等；b. 测试下跑步步频，看匹配等等。

（2）考虑歌单推荐节奏变化性。可以考虑采用用户群内测或A/B测试等方式，试验用户更喜欢全程按照步频推荐的节奏，还是稍轻快节奏－强节奏－稍轻快节奏。或者是在跑步Fm整体的灵敏性上进行改善，使得歌曲可以“即时”根据用户的BPM变化。

跑步FM的步频灵敏性或存在欠缺

需要说明的是，我在跑步时相对匀速，手机是竖直式地放置在臂包中。在跑步后我去搜索了跑步步频的计算方式（以下计算均采取四舍五入，结果取整）。

BPM＝［53.4－（分钟数／公里数）］／0.29

结合自己的跑步情况，两天跑步里程为7公里不变。第一天跑步时长约45分钟，第二天约55分钟。所以第一天步频约为161步每分钟。

BPM(1)＝［53.4 －（45/7）］／0.29＝161

第二天步频约为157步每分钟。

BPM(2)=［53.4－（55/7）］／0.29= 157

而由系统推荐歌曲界面上显示的步频来看，第一天步频平均值约为161步每分钟。

BPM(a)=［所有步频总和］／［歌曲总数］＝124

第二天步频平均值约为161步每分钟。

BPM(b)=［所有步频总和］／［歌曲总数］＝122

系统推荐曲目平均BPM对比自己计算的BPM

从个体案例来看，云音乐跑步Fm的步频估算存在一定的误差，灵敏性有待改良。而这个歌曲是按照步频推荐的，如此以来由不那么精确的估算步频推荐了不一定符合用户的歌曲，个性化推荐的精准度仍有较大的提升空间。

补充，这类计算系统的方式不完全科学，因为在系统最后分享界面显示，《男孩别哭》让我跑了172步／每分钟，《阴天》次之168步／每分钟。而在系统截图中两首歌的截图时的步频分布是67步／每分钟和119步／每分钟。造成误差的原因有很多，不排除我在跑步截图时会适当减速等因素，这个有待进一步较专业的考量。

《男孩别哭》与《阴天》即时步频截图

云音乐跑步FM Vs. 行业竞品：优势与不足简析

国内竞品主要有专注垂直型跑步app为跑嗨乐，相关产品有Lavaradio提供针对慢跑场景的优质DJ推荐歌单，但两者都存在“被动收听性、弱社交性、相对有限曲库”等局限。前者优点在于由跑友制作，免费，缺点是不能“即时”地智能匹配，曲库相对有限；后者优点在于适合懒人以及不知道自己喜欢听什么音乐星人，只要选择场景就可以享受专业DJ制作的歌单，不足之处在于适用群体相对有限、选歌灵活性较差、需要付费才能享受更全的功能等等。

竞品对比－1

竞品对比－2

国外竞品以Spotify为代表，这个app在提供曲风选择、智能即时监测步频以推荐歌曲、即时自定义步频、庞大曲库选择等方面做得比较出色；Rockmyrun以及jog.fm也各有特点，前者可以选择三种根据步频智能推荐歌曲的模式，后者可以根据期望的或实际的步频查找相应BPM的热门歌曲，两者的缺点包括英文版面中文曲库有限等。

综合来说，云音乐做跑步Fm还是很有优势的：拥有千万曲库资源，用户UGC氛围活跃，口碑响当当，云音乐的用户付费意愿在音乐行业里相对高等。云音乐以步频和口味作为跑步群体的切入点一定程度上参考了Spotify, 但是在步频感应的灵敏性、步频调整的灵活性、歌曲的风格推荐算法等细节上有待提升。

同时，云音乐也需要注意协调“场景”和"歌单”之间的矛盾 ——他们的用户社群是靠着UGC的歌单文化粘合并活跃起来的，若是将资源倾斜向跑步FM，把系统个性化推荐做好，是否会使部分制作歌单的用户分流到场景音乐，依赖系统推荐而对UGC歌单文化产生负面影响。