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如何設(shè)計(jì)B2C相關(guān)商品推薦

2022-06-28    分類: 網(wǎng)站建設(shè)

為什么要做相關(guān)商品推薦?

  商品詳情是可能挖出金子的島嶼,我們都知道。

  于是我們使了各種招式,終于讓用戶來到了商品詳情頁。我們悄悄念起魔鬼的咒語,恨不得用戶馬上去點(diǎn)全頁最醒目的那個(gè)“加入購物車”或”立刻購買“。可是,絕大部分B2C商詳頁的UV轉(zhuǎn)化率不超過5%(何況是PV!),絕大部分用戶最終是不會購買這個(gè)商品的,有可能他是被大胸的模特圖騙進(jìn)來的,有可能價(jià)格不合適,有可能商品細(xì)節(jié)不喜歡,有可能大多數(shù)的好評里有一個(gè)讓他難以接受的差評,總之,他不想買。

  難道讓用戶就這么流失?

  相關(guān)商品推薦的作用就是讓用戶繼續(xù)逛下去,直到讓他找到喜歡的商品。

  好的商品推薦,是讓用戶不能停住腳步。

  相關(guān)商品推薦的關(guān)鍵在于”相關(guān)“

  相關(guān)商品銷售的關(guān)鍵在于”相關(guān)“,這就意味著必須從某個(gè)角度、或者維度對商品進(jìn)行切分,然后聚類,推薦給用戶。這跟線下的商品陳列是很類似的,比如你走到一個(gè)牛肉泡面的貨架前,拿起一包泡面仔細(xì)地端詳起來,可能這個(gè)口味不喜歡,那么你可能從旁邊的貨架上找到其他口味;可能”康帥傅“的字樣終于被你發(fā)現(xiàn)不對了,你可以在旁邊貨架試圖找到真的”康師傅“。前者是基于口味,后者基于品牌。

  還有很多線索,比如特價(jià)、比如套裝。

  線上的展示會更加豐富,因?yàn)榫€索是可配置的,可切片的,不像線下的貨架難以移動。

  基于商品和基于用戶行為

  縱觀目前各大電商網(wǎng)站的相關(guān)推薦,無非”基于商品“和”基于用戶行為“兩種相關(guān)商品推薦。

  基于品類,主要有兩種方式”相關(guān)搭配“和”銷售排行榜“。相關(guān)搭配,往往是基于互補(bǔ)的商品和品類,比方說賣個(gè)手機(jī)吧,搭個(gè)手機(jī)殼、充電器;賣件襯衫吧,搭個(gè)西褲加襪子。套餐購買省10塊哦,親。”銷售排行榜“,這個(gè)必須加上其他的標(biāo)簽進(jìn)行細(xì)化,比如”同品類“、”同品牌“、”同價(jià)格段“,這是京東的商詳展現(xiàn)的內(nèi)容。

  基于用戶行為,就是通過用戶個(gè)人或者群體表現(xiàn)出來的特征進(jìn)行推薦。這種方式,亞馬遜用得可謂淋漓盡致。像”猜你喜歡“之類,基于用戶的個(gè)人屬信特征,比如年齡、性別、購物偏好、收入水平等,這個(gè)沒有豐富儲量的數(shù)據(jù),普通的B2C根本玩不轉(zhuǎn)。但其實(shí)還有一些更簡單的方式。最簡單的莫過于”最近瀏覽的商品“模塊,喚醒用戶記憶,簡簡單單,好不好用,要看數(shù)據(jù)。還有”瀏覽該商品的用戶還瀏覽了“、”瀏覽該商品的用戶最終購買了“,這是基于群體的瀏覽行為;”購買該商品的用戶同時(shí)還購買了“,這是基于群體的購買行為。純粹這么玩,是玩不轉(zhuǎn)的,推薦的商品未必靠譜。無論是瀏覽、購買行為還是拉取相關(guān)品類、品牌之類的標(biāo)簽信息進(jìn)行聚合。

  至于具體算法,別問我,我也不知道。

  到處都是其他推薦,很煩啊有木有?

  以上的這些相關(guān)推薦模塊全加上,真是全屏商品,看似豐富,可別忘了商詳頁的首要目標(biāo):讓用戶把商品買下來。選擇太多,很煩的,在頁面間跳來跳去。

  因此,不要過度推薦。

  區(qū)分推薦商品類型:同類商品、補(bǔ)充商品和友好商品

  一件襯衣的商品詳情頁,你推薦了別一件襯衣,那是同類商品;推薦了一條皮帶,那是補(bǔ)充商品;你算法算出來,買了襯衣的用戶通常還買了TT,好吧,這是友好商品。

  一般來說,同類商品排行榜、”瀏覽該商品的用戶還瀏覽了“、”瀏覽該商品的用戶最終購買了“,推薦的往往是同類商品。”相關(guān)搭配“、”購買該商品的用戶同時(shí)還購買了“,推薦的是補(bǔ)充商品;“猜你喜歡”之類的推薦的是“友好商品”。

  一般來說,商詳頁的內(nèi)容應(yīng)該包括同類商品、補(bǔ)充商品和友好商品,不要把想到的所有模塊都鋪上。那如何用設(shè)合適的模塊呢?要考慮下面幾個(gè)因素。

  區(qū)分品類的需求特點(diǎn):需求集中和需求分散

  產(chǎn)品生命周期長、新品更新慢的產(chǎn)品,往往購買需求比較集中,這時(shí)候商品品種之間關(guān)系比較穩(wěn)定,基于品類的推薦會比較靠譜,這時(shí)候像“相關(guān)搭配”、“銷售排行榜”從各個(gè)維度(品類、品牌、價(jià)格)進(jìn)行拆分,匹配用戶的概率比較低。

  而像女裝這樣需求高度分散的商品,銷售排行榜之類的推薦往往不靠譜,這時(shí)候使用基于用戶行為的商品推薦可能會更匹配一些,其原因在于買這樣的商品的人是同一類人,有著相似風(fēng)格,因此這里的基于用戶瀏覽、購買行為的推薦其實(shí)還可以再打上”風(fēng)格“的商品屬性標(biāo)簽,這個(gè)標(biāo)簽可以不給用戶看到。其實(shí)還有一個(gè)地方,很多B2C蠻重視的,但目前為止還沒看到哪家在做相關(guān)商品的推薦,就是曬單區(qū),比如凡客有凡客達(dá)人喜勵曬單,但還不是很明顯地在曬單區(qū)展示該達(dá)人的相關(guān)商品。如果是高度分散的商品,基于人的因素的商品推薦還是值得嘗試。

  區(qū)分用戶的類型:老用戶和新用戶

  新用戶的推薦,以上的玩法也夠玩了。

  老用戶的相關(guān)推薦玩法可以更豐富些,可有個(gè)性化的商品推薦;如果是平臺性的網(wǎng)站,可以推薦”你購買過的店鋪同類商品“。當(dāng)然,沒有基礎(chǔ)能力,這些還是玩不轉(zhuǎn)的。

  商品推薦的位置

  一般網(wǎng)站,都是將補(bǔ)充商品放在商品主圖下方,而同類商品、友好商品的推薦放在側(cè)邊欄和底欄。第一目標(biāo),仍然是讓用戶購買;第二目標(biāo),買了,就搭配上其他東西,多買點(diǎn);第三目標(biāo),好吧,這個(gè)不是你的貨,看看側(cè)欄其他商品如何。

  最近在看韓國的網(wǎng)站,gmarket, 11st的商品詳情頁設(shè)計(jì),還大量地添加了通往賣場的鏈接,更重要的不同是在右邊欄添加了浮欄,展示相關(guān)商品,無論你如何拖動商詳頁,都可以看到這個(gè)浮欄。這個(gè)設(shè)計(jì)的當(dāng)然很鼓勵商詳頁的跳轉(zhuǎn),可是是否過重了呢?

  最終還是要看數(shù)據(jù)

  上面講了一些思路,但對或不對,適合還是不適合,最終還是要看數(shù)據(jù)。看哪些數(shù)據(jù)?

  單純從商詳跳轉(zhuǎn)來看的話,要看商詳PV中上一級頁面是商詳?shù)谋戎兀淘斚嚓P(guān)推薦模塊的點(diǎn)擊率。

  此外其他數(shù)據(jù)也值得參考,商詳PV/整站PV,商詳跳失率,不過這兩數(shù)據(jù)受其他因素的干擾比較大。

  孤島相聯(lián)

  相關(guān)推薦更多的是一種基礎(chǔ)能力,往往短視的網(wǎng)站看不到它的重要性,相關(guān)推薦做得特別粗躁,很難做到“相關(guān)”。相關(guān)推薦也是比較難的,我只是大致列了一下思路,在實(shí)際應(yīng)用中是需要不斷地根據(jù)數(shù)據(jù)去優(yōu)化,而且更復(fù)雜的算法更需要不斷迭代完善。

標(biāo)題名稱:如何設(shè)計(jì)B2C相關(guān)商品推薦
網(wǎng)頁網(wǎng)址:http://m.newbst.com/news5/172555.html

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