就像手边落满了，灰尘的某一本书，它可曾单薄地，承载
了谁的酸楚，尽管岁月无声流向迟暮，他会让你想起你的
归途”
来自毛不易的“无问”一段歌词。也是我在网易云音乐内最喜欢的歌手之一。
每次打开云音乐，总能感觉到一股强烈的人文关怀，文艺气息，这种情怀感是流行的，是有温度的，是有共鸣的。之前跟朋友开玩笑，云音乐都没什么版权了，你干嘛还不卸载。他的回答是：可以不打开，但不能没有。一定会有一个时刻打开并安静的听歌。
网易云音乐，据悉已经接近3.5亿的注册用户，用户自主创建的歌单超过了4亿，云音乐原创音乐达人也超4万用户以上，其次，强大的UGC 评论内容，也超过了5亿条，已经是现象级的潮流趋势，我们来看，如此庞大的用户数据背后，是网易云音乐强大的推荐算法，极致的产品体验，有共鸣的社区声音以及有温度有情怀的用户运营，而它们的本质都离不开核心的一个点，那就是音乐的力量。
一、差异化市场竞争，社区化走垂直小众体
从当前的音乐市场环境来看，云音乐的市场份额，IP版权，入驻的艺人并不算最大的，相比之下，QQ音乐平台用户数至今一度挺进10亿大
观，背靠腾讯多样化的广告渠道流量资源以及足够丰富的版权库，让网易云音乐的战略路线在市场竞争中的差异化挑战越发明显。
音乐社区化平台战略是网易云音乐早在13年上线时的萌芽策略，在13-15年的音乐市场环境，各大音乐平台的核心目的是抢IP、买版权、签约艺人明星做渠道独享，当然网易云音乐也不例外的加入到这场战争中，但是和其他平台战略不同的是，云音乐从初创期就开始关注用户画像和用户需求。
对于平台而言，用户在个性化和社交化上的强烈诉求才是满足用户真实情感最好的表达方式。
对于云音乐来说，核心需要解决的是两类用户（A类和B类），A类用户是有明确音乐诉求的用户，音乐已经是刚需状态，这就对音乐库的丰富性、版权要求、语种的多样性挑战就很大，云音乐给的方案是，一方面做内容开放平台，通过网易原创音乐人、音乐达人、LOOK主播计划大大引入民间优质原创内容来补充自身版权的短板。
其次，云音乐利用集团用户大数据和云计算的优势，明确用户的基本听歌喜好和风格，设置数据模型为用户提供更加精准和匹配的音乐算法。这样一来，使得A类用户的音乐诉求更加个性化的满足。
B类用户是没明确的音乐诉求，游走在各个音乐平台之间泛需求用户。要拉开平台差异性和留住这类用户，网易云音乐的解决方案是集中资源构建UGC生态。增加用户的粘性和对平台依赖，和平台的连接互动性，
参与感，高质量的内容引导成为UGC营销的核心重点，从而构建对于用户长期的吸引力。
二、RFM模型定义北极星指标，构建用户分层体系
在不同的运营场景下，精细化用户运营都是做用户留存和活跃的关键路径，RFM是电商环境下的黄金模型，根据周期内用户消费的金额、消费的频率、和消费间隔，从而判定重要级的用户分层，给予不同的差异化补贴策略。
对于音乐平台而言不以消费为核心划分依据，网易云音乐给出的分层逻辑是“多广深用户成长体系”，据悉，该模型体系涉及到的相关专利已经提交到国家专利局评审，属于网易云音乐算法专利。
•“多广深的用户成长体系”和RFM基本类似，根据用户在平台内的留存行为进行分层，“多度”是指用户听歌的时间投入程度，对应的北极星指标是听歌的时长、天数、和有效播放次数，这3个核心指标数值越大，多度的分值也就越高；
•“广度”是指用户听歌的类型广泛程度，对应的北极星指标是用户播放的语言曲风的数量和占比，不同
类型的语言和曲风越多，广度的分数也越高；
•“深度”是指用户在平台内对于艺人的接受程度，对应的北极星指标是对中尾部艺人或APP内原创艺人的播放/收藏/评论/分享等行为数量越多，深度的分值就越高。
我们通过云音乐的数据分析团队公开分享的某个用户样本来作为参考举例，有1.5%的用户行为特征在“多广深成长体系”下均表现高，是典型的音乐发烧友用户，也是云音乐核心的忠诚用户体。
这类体，在“多度”上，近30天内听歌天数30，总音乐播放时长85小时，日均播放时长到达2.8小时且日均有效播放次数达到63次；在“广度”上，30天总共涉及到的曲风12种，语言5种，曲风上包括流行、原声带、二次元、摇滚等等；在“深度”上，近30天播放过的艺人超过1000个，其中有63%属于尾部艺人。
三、用户行为标签体系，搭建推荐算法模型
标签建设是用户算法模型的首要前提条件，云音乐的解决方案是将用户在APP内的行为和音乐的匹配关系，建立模型底层。在模型底层之上，分别划分三类偏好属性。
1.第一类属于纯音乐偏好，音乐偏好的算法主要基于用户播放音乐
的曲风、语言、年代、艺人选择、主题的等不同类型的综合判断；
2.第二类属于行为偏好，行为偏好主要基于用户的听歌时间段、渠
道、功能使用、场景使用等维度来进行判断；
3.第三类属于垂类偏好，垂类偏好主要是基于音乐以外的社区类内
容或活动的参与，例如播客偏好、视频偏好、评论偏好、话题偏
好、游戏偏好等。
有了数据标签的模型，大数据池不断数据积累和反复清洗过程，用户的推荐值越发趋同准确，此时平台可以快速定位到某个用户的典型特征，并且圈出同类型的人，便于平台做精准的触达和培养计划。
四、UGC生态日趋成熟，构建音乐社区生态氛围
云音乐的成功，离不开UGC，像开头我们所讲，云音乐解决的两类用户的需求。用户的标签建设和推荐算法解决A类用户的需求，那么UGC 社区平台的打造核心就是解决B类用户的活跃和粘性。
向来注重UGC内容的鼓励和挖掘，现在的云音乐UGC生态已经覆盖包括歌单的创建、主播电台、动态话题创建、评论、圈子、广场等多个维度，真正做到了让用户发声，给用户极大的创造力和空间，从侧面来看，也能在音乐和内容供给上给平台做补给。
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