# Vanso 用户画像分析

**数据来源：**
- 用户原始 prompt：285 条（近期，~0527 前两周）+ 145 条（早期，~0503 前两周）
- 用户输入参数：人声性别、人声/纯音乐、风格选择（含"去掉模板"的真实选择分布）

**覆盖市场：** 马来西亚、菲律宾、哥伦比亚、厄瓜多尔、玻利维亚、秘鲁、巴西、南非、肯尼亚、尼泊尔

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## 一、核心结论

> **用户不是音乐创作者，是情绪表达者和社交内容生产者。产品应该服务于"表达"和"分享"，而非"创作"。**

支撑数据：
- 84% 是音乐小白，不懂也不想懂音乐术语
- 37% 的 prompt 有社交赠送意图（"送给某人"）
- 48.7% 不主动选风格，53% 不主动选人声性别——用户不想做专业决策
- 情绪驱动明显：浪漫+悲伤+快乐合计 48%

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## 二、用户是谁

### 语言与市场分布

| 语言 | 占比 | 对应市场 |
|------|------|----------|
| 英文 | 72% | 菲律宾、马来西亚、南非、肯尼亚（英语为通用语） |
| 葡萄牙语 | 9% | 巴西 |
| 中文 | 7% | 内部测试/华人用户 |
| 马来语/印尼语 | 2% | 马来西亚 |
| 西班牙语 | 2% | 哥伦比亚、厄瓜多尔、玻利维亚、秘鲁 |
| 菲律宾语 | 1% | 菲律宾 |
| 其他（尼泊尔语等） | 2% | 尼泊尔 |

**关键发现：** 拉美西语区 4 国仅贡献 2%，远低于预期。东南亚和非洲用户倾向直接用英文输入。

### 用户专业度分层

| 层级 | 占比 | 特征 |
|------|------|------|
| Tier 1 - 小白 | 24% | 极简输入："生日快乐"、"I love music 🎶" |
| Tier 2 - 普通 | 44% | 有基本风格描述，无专业术语 |
| Tier 3 - 进阶 | 26% | 自带完整歌词或详细风格描述 |
| Tier 4 - 专业 | 4% | 完整结构标记 + BPM + 音乐术语 |

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## 三、用户想要什么

### 参数选择行为（去掉模板后的真实分布）

**人声 vs 纯音乐：**

| 类型 | 真实选择 |
|------|----------|
| 人声歌曲 | 87% |
| 纯音乐 | 13% |

**人声性别：**

| 性别 | 真实选择 |
|------|----------|
| Auto（不选） | 53% |
| Male | 28.5% |
| Female | 18.3% |

**风格选择：**

| 风格 | 真实选择 |
|------|----------|
| Auto（不选） | 48.7% |
| Rock | 12.9% |
| Pop | 12.9% |
| Rap/HipHop | 4.9% |
| Country | 4.9% |
| Electronic | 4.9% |
| R&B | 4.2% |
| Soul | 1.9% |
| Classical | 1.9% |
| Folk | 1.9% |
| Latin | 0.4% |
| Metal | 0.4% |

**参数选择的核心洞察：**
1. 近一半用户不选风格、超一半不选性别——用户不想做专业决策，想让 AI 自己判断
2. 主动选的人里，Rock 和 Pop 并列第一，与 prompt 文本分析一致
3. 男声偏好是女声的 1.5 倍
4. 风格选项中没有 Dangdut/Afrobeat 等本地风格——用户想选也选不了

### 情绪倾向（来自 prompt 文本分析）

| 情绪 | 占比 |
|------|------|
| 浪漫/爱情 | 21% |
| 亢奋/力量 | 19% |
| 悲伤/思念 | 16% |
| 放松/治愈 | 14% |
| 快乐/庆祝 | 11% |
| 愤怒/黑暗 | 5% |

### 行为模式

| 模式 | 占比 | 含义 |
|------|------|------|
| 极简输入 | 24% | 不知道写什么/懒得写/试探 |
| 自带完整歌词 | 22% | 有明确创作意图，把 AI 当编曲工具 |
| 包含歌曲结构标记 | 19% | 了解歌曲结构，有一定音乐认知 |
| 纯风格/音色描述 | 14% | 知道想要什么"感觉"，但不写歌词 |
| 模仿已有歌曲 | 14% | "帮我做一首像 XXX 的歌" |

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## 四、用户怎么用

### 社交赠送是第一场景

- 37% 的 prompt 带有社交赠送属性（包含人名 + 赠送意图）
- 用户不只是给自己听，而是要"送给某人"或"关于某人"

### 产品可用性问题

- 9 条疑似复制了输入框 placeholder 文本
- 24% 极简输入中，部分明显是"不知道该写什么"的试探
- prompt 中 Rap 占 7%，但参数风格选择只有 4.9%——用户更信任自己的文字描述而非下拉菜单

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## 五、数据变化趋势（0503 → 0527）

**对比：** 早期 145 条 vs 近期 285 条，间隔约 2 周

### 核心指标

| 维度 | 早期 | 近期 | 变化 |
|------|------|------|------|
| 总量 | 145 条 | 285 条 | +97%，翻倍 |
| 极简输入占比 | 68% | 24% | 大幅下降 ↓↓ |
| 平均 prompt 长度 | 54 字符 | 245 字符 | 4.5 倍增长 |
| 自带歌词占比 | 极少 | 22% | 显著增加 |
| 社交赠送意图 | 13% | 37% | 近 3 倍增长 |
| 重复提交率 | 27% | 低 | 下降 |

### 语言分布

| 语言 | 早期 | 近期 | 变化 |
|------|------|------|------|
| English | 74% | 72% | 稳定 |
| Malay/Indonesian | 14% | 2% | 大幅下降 ↓↓ |
| Filipino | 8% | 1% | 大幅下降 ↓↓ |
| Portuguese | 0% | 9% | 新增（巴西激活） |
| Chinese | 0% | 7% | 新增 |

### 情绪倾向

| 情绪 | 早期 | 近期 | 变化 |
|------|------|------|------|
| 快乐/庆祝 | 15% | 11% | 略降 |
| 浪漫/爱情 | 14% | 21% | ↑ |
| 亢奋/力量 | 12% | 19% | ↑ |
| 悲伤/思念 | 5% | 16% | 大幅上升 ↑↑ |
| 放松/治愈 | 7% | 14% | ↑ |

### 音乐风格

| 风格 | 早期 | 近期 | 变化 |
|------|------|------|------|
| EDM / Electronic | 9%（第一） | 8% | 稳定 |
| Rock | 4% | 15%（第一） | 大幅上升 |
| Pop | 4% | 11% | ↑ |
| Reggae | 4% | — | 消失 |

### 变化解读

1. **从"试探"到"认真用"** — 极简输入 68%→24%，prompt 长度涨 4.5 倍。用户已进入深度使用阶段。
2. **社交赠送爆发（13%→37%）** — 用户发现了 AI 音乐的"社交货币"价值，这是最强增长信号。
3. **悲伤情绪崛起（5%→16%）** — 用户开始用 AI 音乐处理负面情绪，产品正在成为"情绪出口"。
4. **马来/菲律宾本地语言消失（22%→3%）** — 需排查：是模型对本地语言支持不足，还是这两个市场获客放缓。
5. **风格从"酷"变"真"** — 早期 EDM 主导（试探期选酷的），近期 Rock/Pop 主导，品味更分散真实。

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## 六、对产品设计的启示

### 1. 减少决策，增加引导

- 48.7% 不选风格、53% 不选性别、24% 极简输入——用户不想做选择
- 建议：场景化模板（"为朋友生日"、"表白情歌"、"发泄心情"）替代开放输入
- 建议：用情绪选择器（而非风格选择器）作为主入口

### 2. "送歌"是杀手级场景

- 37% 有社交赠送意图，且从 13% 快速增长到 37%
- 建议：把"为 TA 生成一首歌"作为首屏核心入口
- 建议：生成完直接提供分享流程，视频化导出时加入收件人名字

### 3. 本地化风格被产品自身限制

- 风格选项中没有 Dangdut/Afrobeat/Sertanejo 等本地风格
- 用户想选也选不了，prompt 中本地风格占比极低不代表没需求
- 建议：按市场提供本地风格快捷入口

### 4. 歌词创作是高价值功能

- 22% 自带完整歌词（"有词不会编曲"）
- 14% 模仿已有歌曲（"知道感觉但表达不出来"）
- 建议：强化"贴入歌词 → AI 编曲"流程，支持"像 XXX 的风格"输入

### 5. 对"游乐场方案"的数据验证

| 方案功能 | 数据验证 |
|----------|----------|
| Spark 副歌模式 | ✅ 情绪密集内容偏好（亢奋+浪漫 40%），87% 要人声歌曲 |
| 视频裂变下载 | ✅ 37% 社交赠送意图，天然需要可分享载体 |
| 弹幕化 UI | ⚠️ 72% 英文用户对弹幕接受度存疑 |
| 🔥 替代 ❤️ | ✅ 用户情绪以亢奋/力量为主，🔥 语义更匹配 |

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## 七、典型用户画像

一个来自菲律宾/马来西亚/巴西的年轻人，用英文输入一段简短的情绪描述或一首自己写的歌词，想要生成一首浪漫/有力量感的 Rock/Pop 人声歌曲。TA 大概率不会主动选风格和性别（让 AI 决定），很可能是要送给某个人或发到社交媒体上。TA 不懂音乐制作，不知道什么是 BPM 和 reverb，只知道自己想要什么"感觉"。