个人项目 案例分析

个人项目 案例分析

第一部分 调研&评测

首先，我选择评测的软件是爱范儿安卓版app，爱范儿是一家独立的科技媒体，我从高中（2014年）开始使用爱范儿网页版，在2015年开始使用爱范儿安卓版客户端，可以说基本上见证了这个软件从刚发布到不断完善的过程。

Bug

在我刚开始用的时候，bug简直数不胜数。刚开始，一些显示上的问题都已经非常无关紧要了，在最基本的用户登陆和后台管理上都有比较大的缺陷，比如：

1. 用户选择使用第三方社交账号登陆时，会分配到乱码的用户名。
2. app 中设置里面的消息推送没有任何效果，关闭消息后仍然会收到推送。

第二个 bug 尤其被早期用户诟病，现在都已经修复。如今app较为完善，我最近留意到的bug（也不能严格算bug）是：

1. 流动窗口的新闻链接和内容不匹配的问题，应该是小编放错了链接

持续使用体会

由于我一直有阅读科技新闻的习惯，因此对这个app有比较大的依赖性，即便这么多bug，仍然一直用了下来。从刚开始这个app只有新闻功能，并且用户界面跟网页版一样，到现在已经美化的界面和图标，新增的各种用户交互功能，爱范儿客户端已经取代了网页，成为了爱范儿的主流媒体平台。

用户采访

让身边的同学现场试用爱范儿app。

1. 用户的背景和需求：

   对年轻，对 IT 感兴趣的年轻人很有可能对这个软件感兴趣，使用这个软件可以了解很多IT界的新闻，掌握最新产品的测评。

2. 使用照片

   

3. 软件在数据量/界面/功能/准确度上各有什么优缺点? 用户体验方面有问题么？

   优点：信息量大，比较全面，界面简洁

   缺点：有很多令人费解的推荐（不知道为什么会推荐这个新闻，明明用户不感兴趣）

   用户体验的问题：功能感觉重复比较多，比如首页，快讯，talk 之间的区别到底在哪。

   结论：推荐

第二部分 分析

1. 估计这个软件 做到这个程度大约需要多少时间 (团队人数6 人左右, 计算机大学毕业生, 并有专业UI 支持)

​ 我觉得这个问题很难回答，我首先没有安卓开发的经验，其次没有团队工程的经验，再者我也不知道所谓的6人团队是什么水平，顶级 geek 团队和6个培训班毕业生就是天壤之别。

1. 分析这个软件目前的优劣 (和类似软件相比), 这个产品的质量在同类产品中估计名列第几？ 它的市场份额估计第几？ 两者匹配么？ 不匹配的原因是什么？

   写在最前：爱范儿作为一家独立的科技媒体，一直都是说大不大，说小不小的体量。它不像腾讯，网易，今日头条这样，不是一个新闻阅读平台，而是一个新闻发布平台，在刚开始的时候，几乎所有的科技新闻和评测都是自己的工作室完成的。它的这个特点决定了它以下的优劣。

   优点：专注于科技新闻，更专业，更全面，广告少。

   缺点：一家之言，近年来由于同行竞争，开始接软文广告和其它板块的投稿，不适合广大用户

   市场份额：要是和所有的新闻客户端一起比，市场份额很小；但是要是只算科技媒体，爱范儿在国内还是数一数二的平台

   软件质量以现在的标准来看是一流的水准，匹配与否取决于自身的定位

2. 软件团队为何不在发布前修复？

   我觉得原因有两个，第一个是测试把关不严，因为小公司没有那么好的测试条件，可以理解，第二个是急于发布客户端版本，抢占市场。

3. 软件工程方面的建议：

   根据我多年的使用体会，我觉得爱范儿客户端的开发团队真的很需要一个好的测试团队，不能总是等用户反馈。以前bug真的太多，而且有很多都是很容易修复的bug，往往要拖好几个版本才能修复。另外，爱范儿团队的美工也要提高，总是落后主流app的UI风格，比如大家都有圆角图标优化了，爱范儿app要再等两个版本。

第三部分 建议&规划

1. 关于市场

   市场有多大？我们可以假设目标用户群体是对科技感兴趣的用户，可以假设为16 - 40 岁，从事科技行业的人群，市场非常大。

   市场上的同类产品？

   这个问题比较复杂，我分开来比较。

   首先，从新闻平台的角度考量，同类产品最多，今日头条，腾讯新闻，网易新闻是市场份额最大的新闻平台。

   其次，从科技媒体的角度考量，同类竞争也愈发激烈。我对像爱范儿这样的科技媒体不是很了解（因为这么多年只用过爱范儿），但是进来我的感受是，像爱范儿这样定位精准的媒体，正在被微信公众号，知乎专栏慢慢取代。爱范儿对于它们的优势，目前来看仍然是信息全面，有独立app，信息量更广（不一定是优势），但是劣势更加明显：用户渠道少，除了老用户，很难吸引新用户，宣传手段和用户流量和微信，知乎差了一个档次。

   这个领域：专注于科技的新闻媒体，我认为是处于平台阶段

2. 关于用户

   用户群是对科技感兴趣的用户，可以假设为16 - 40 岁，从事科技行业的人群。潜在需求是获取专业的的科技新闻和产品评测。

3. 功能设想

   在目前的搜索功能上改进，使得搜索内容支持新闻类型（比如图片，视频，测评，直播等），并且搜索结果也能快速分类检索。

   • Need：解决无法搜索特定新闻类型的困难
   • Approach：为每一条新闻自动打上标签，根据类别划分做新闻检索
   • Benefit：方便用户的精确搜索
   • Competitors：未知，没有在别的平台找到过
   • Delivery：整合现有信息即可实现

4. 工作计划

   开发3人，研究算法2人，测试1人，美工1人

   第 1 到第 2 周：开发人员研究如何使用现有数据标签，做一些类别初步接口，研究人员研究如何进行实现快速分类检索，美工初步策划一些图形界面。测试人员可以做实际体验的需求文档。

   第 3 到第 6 周：开发进行测试，给出接口。研究员开发算法代码，挑选出最优模型。测试人员进行单元测试。

   第 6 到第 7 周：开发人员整合研究人员的算法，完善接口。美工进一步优化界面。测试人员进行回归测试。

   第 7 到第 13 周：发布 Alpha 版，主要根据内部用户和测试的反馈，完善细节

   第14 到第16周 ：广泛测试，根据用户反馈优化并发布Beta版本。