面临的问题 - 中国知识付费平台2017年数据盘点 - 第6页

网友 8年前 1.6W+ 导读

2016年,被称为知识付费元年。在这一年,知乎、果壳(在行分答)、喜马拉雅FM、得到及其他知识付费平台相继出现,知识付费的用户迅速增长,知识付费产品面临井喷。2016年,有知识付费意愿的用户暴涨了 3 倍,知识付费用户达到近 5000 万人(根据各大知识付费平台的运营状况及果壳网、企鹅智库、极光大数据等多项报告估算),截止到2017年3月,用户知识付费(不包...

面临的问题

6、知识付费领域目前面临的问题

▍学习体验仍需提高

学习体验包括多个层面,在工具上,知识付费产品仅发展了一年,使用体验仍有许多需要迭代的地方。

在内容上,目前知识内容的特征主要为碎片化。但碎片化的内容与学习知识的过程是一对矛盾,对碎片化知识的收纳和整理以及后续的知识服务,将是有待填补的空白。这种问题会造成两种不同的发展途径:一是向在线教育发展,建立较为系统的授课模式(线上、线下,或由知识向直播);二是由第三方提供服务或知识工具。

最后,除了听课者,授课者的使用体验也需要引起重视。授课者使用体验的核心问题包括两个:降低非专业授课者授课的技术门槛(并非知识门槛);对于新授课者,使得自己的优质内容能够被推广和营销(以及平台如何规范这种营销行为)。

▍版权问题

知识付费内容相关的法律问题最主要还是版权问题。线上版权缺乏保护仍然是知识付费的巨大问题,对于文字类、音频类的内容盗版现象仍然屡禁不绝。以知乎平台为例,去年已联合淘宝、闲鱼查处200多次知识侵权行为。知识产权的模糊性使得很多侵权行为难以界定,一些商业网站将知识付费内容改头换面作为自己的原创内容发出,用户却面临缺乏证据无法维权的状态。随着未来知识付费的用户进一步下沉,这一问题会更加严重。

▍内容筛选及推广机制缺乏

上文已经提到,知识付费的内容较在线教育而言,缺乏标准化的评价体系。相较于一般的内容变现,它的效果更为长期,且用户很难在付费之前对内容进行评价和了解,因此设置合理的内容筛选和推广机制就成为了新的问题。随着知识付费内容不断增多,这一问题将越发尖锐。

目前,知识付费内容主要通过IP化和用户评价来解决这一缺憾。但无论 IP 化还是用户评价,都会造成头部效应,挫伤后期进入的知识生产者的积极性。在未来知识IP身价进一步提高的情况下,平台方如何实现优质内容的推送、筛选和推广,以及孵化新的IP,会直接决定之后的知识付费战争成败。

▍长期用户吸引力差,复购率不强

知识付费是一种学习,而学习是痛苦的过程。尽管在产品设计上已经较在线教育更加自由,但用户使用知识付费产品仍然要花费相当的精力。除此之外,对于大多数知识付费产品,用户的行为较为单一(阅读或偶尔评论)、互动性差,这些都制约了知识付费平台对用户的长期吸引力。

除此之外,还有两个原因也可能导致复购率不高:一是知识产品可以分为短期和长期,相当一部分用户购买知识产品只是为了解决短期问题,在解决之后短期内不会进行二次消费;二是用户会有冲动消费的现象,在某一时刻购买大量的知识付费产品,然后在后期发现很难消化,他们二次消费的意愿也不会高。

▍内容同质化

知识付费的内容多样性实际上仍然偏同质化。例如,尽管强调认知盈余的长尾特征,但是知识付费领域已经形成了某些热门的知识领域,例如时间管理类、文书写作类、投资理财类等等。这些热门的知识领域较易变现且受欢迎,因此容易获得较多人的关注,也容易成为平台重点推荐的对象。但是从另一方面看,这些知识内容更多是技能性的培训,标准化程度高,因此内容大多雷同,这不得不令人怀疑,当用户对这些类似内容已经熟悉之后,知识付费是否还能维持长期的吸引力。

内容同质化的另外一个可能问题是,由于热门知识和生产者占据了主要的展示位置,并且垄断了一部分的知识领域,从而严重打击了新知识生产者和长尾知识生产的积极性;与内容公众号可以通过创意来进行后发制人不同,知识在一定时间内具有固定性,这使得头部效应近乎无解。

▍政策监管风险

政策是中国互联网发展中举足轻重的力量。知识付费作为涉及媒介、教育的内容领域,受到严格的监管几乎可以说是一种必然。在正面看来,这可以打击盗版现象,理顺知识生产者和消费者、平台三方的经济关系;但另一方面,知识付费未来也可能会有一系列的政策规制,例如,部分分享内容需要经过审批和备案;严格规范化知识分享者的主体身份,部分知识分享者可能需要持证上岗;知识分享的收入将会按照一定的比例付税……这些都会对未来的知识付费领域造成影响。

‹‹  2  3  4  5  67  ››  

本文地址: https://shyhot.com/shuju/20170722888.html

瞎扯新时代

请使用手机自带浏览器扫描,一定不要使用QQ微信
微信打赏二维码宅男深夜APP
支付宝打赏二维码资源下载站
扫一扫分享/收藏

本站所收集的资源来源于互联网公开资料,转载的目的在于传递更多信息及用于网络分享,并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责,也不构成任何其他建议。本站部分作品是由网友自主投稿和发布,本站仅为交流平台,不为其版权负责。

数据分析