Day056 - Bookstore
优化对象：
“微信读书” iOS
用户场景
当我在微信读书中的书看完时，或者目前的书看着生厌时，我就会想办法去寻找一些新书。只能打开书城寻找有没有我喜欢的书。
遭遇问题
目前书城中的图书，大多数都是流行图书，比如《太子妃升职记》、《花千骨》、《琅琊榜》、《会吃的中老年人更长寿》。。。
可以说，没有一本是我喜欢看的。
于是，我关掉了微信读书。
等第二天再来看，推荐图书刷新了之后，有没有我感兴趣的书，可是结果让我失望了。。。
第三天、第四天亦然。。。
由于有价值的书很少，后来我就从图书馆借书，因为只想把宝贵的时间用于看最经典的书籍！
思考过程
从市场营销的角度来看，这样做是没有错的。选择流行文化的图书，能够覆盖住最大多数的用户。能够最大化的产生盈利。
但是从用户的角度来看，这样是存在着很大的问题的。因为读书是一个个性化很强的事情。每个人的需求都不一样，需求的不同导致了长尾效应。长尾效应则是运营者必须要重视的问题，举例来说：
喜欢目前线上流行文化书籍的用户有40%，是第一大类型的用户（简称为“一”）
喜欢武侠魔幻校园言情小说的用户有20%，是第二大类型的用户（简称为“二”）
喜欢文学传记历史政治军事的用户有10%，是第三大类型的用户（简称为“三”）
喜欢专业性生产力型实用书籍的用户有8%，是第四大类型的用户（简称为“四”）
剩余用户喜好更加分散，合计22%，是第五大类型的用户（简称为“五”）
从微信读书目前线上来看，现在是注重“一”和“二”。对于“三”、“四”、“五”几乎没有涉猎。这就必然会造成一部分没满足需求的用户的损失。（我的数据是虚拟的，所以就不拿数据来说事了）
优先满足“一”和“二”是初级阶段最明智的做法。但用户的需求需要深入的挖掘，产品越往下做，就越需要对用户的深度挖掘。
解决方案
设计一个算法来解决这个问题，让每一个用户打开书城都能看到他感兴趣的书籍。举例来说：
心理学书籍：购买书籍的价格X10+读完书籍X3+免费书籍放入书架X2+目前在读书籍X5+收藏书籍X2+关注书籍X1=得分A
艺术类书籍：购买书籍的价格X10+读完书籍X3+免费书籍放入书架X2+目前在读书籍X5+收藏书籍X2+关注书籍X1=得分B
哲学类书籍：购买书籍的价格X10+读完书籍X3+免费书籍放入书架X2+目前在读书籍X5+收藏书籍X2+关注书籍X1=得分C
根据ABC三者的比例来进行书籍推荐。
其中需要注意的是：
1、推荐书籍必须是用户书架中没有的
2、若有用户在读书籍的作者的其他书，则优先推荐该作者的书
3、得分只取最近一个月的数据，超过一个月则把数据最旧的那一天删去，把最新的这一天的数据计算在内
4、由于用户不可能每天都在看书，所以只计算用户打开App的累积30天数据
5、新用户由于数据较少，不予以推荐。
这个只是初步的建议逻辑，真实要用于上线的逻辑一定比这严谨的多得多。
最后想说的话
从接触到的微信产品经理那里了解到，他们做一个项目会测试半年。其实内部有很多项目在做，甚至早都已经开发完成了，只是在反复的测试优化调整，最终要经老大评估要不要上。
所以，我想我这个初级设计师想的到的事情，他们一定早就想到了。只是目前线上没有发版吧。或者是有比我更深层次的考虑，以及更好的解决此需求的办法。
希望微信读书越做越好~！多上架一些优质有含金量的书籍~
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