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  • 交互設(shè)計(jì) | 信息流提高轉(zhuǎn)化的策略

    2022-7-29    純純

     增長(zhǎng)是現(xiàn)在業(yè)務(wù)的硬指標(biāo),大環(huán)境下設(shè)計(jì)師也免不了要背這樣的KPI。          


    像這種常見的信息流,也叫Feed,起初由Facebook在社交行業(yè)重新定義為News Feed,現(xiàn)在被大量用在電商、社交、資訊類等領(lǐng)域。信息流突出卡片的信息,用戶可以無(wú)限制地下拉刷新,偏重于“沉浸式”的體驗(yàn),用戶可以在里面“逛”起來(lái)。 


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    那么問(wèn)題來(lái)了,在處于這樣閑散的“逛”的狀態(tài)下,怎樣提高用戶的轉(zhuǎn)化率,讓用戶在Feeds中產(chǎn)生點(diǎn)擊行為?有如下幾點(diǎn)可以進(jìn)行嘗試,拋出來(lái)相互探討。 



    一、“千人千面”機(jī)制的嘗試



    什么是“千人千面”?字面意思上說(shuō)就是一千個(gè)人看到一千個(gè)面,每個(gè)人所看到的內(nèi)容都不一樣,實(shí)現(xiàn)“ 個(gè)性化”定制。 

    舉一個(gè)場(chǎng)景,作為一個(gè)軟妹子,你的某寶Feeds呈現(xiàn)成這樣的,嗯,美妝、衣服和家居產(chǎn)品更多。 


    設(shè)想一下這樣的畫面,如果在你的Feeds列表里面推薦的是一些機(jī)械鍵盤和游戲裝備,那作為用戶,會(huì)心想“暈,這些東西又不能讓我變瘦變美,跟我啥關(guān)系?往下翻翻再看看有沒有什么可買的東西”。



    如果再滑個(gè)2~3屏還是這類似于“今年流行的POLO衫”等跟你沒關(guān)系的內(nèi)容,那可能就沒耐心看下去,sorry,直接退出了。 


    而“千人千面”機(jī)制能解決這個(gè)問(wèn)題,它要達(dá)到的目的就是, 對(duì)每個(gè)用戶而言,都是各自喜歡的內(nèi)容。



    那么怎么做到千人千面? 
    1. 千人千面的影響基于用戶人群的標(biāo)簽。標(biāo)簽分得越細(xì),流量就會(huì)被分割得越厲害,推薦也會(huì)更精準(zhǔn)。針對(duì)具有標(biāo)簽思維的同學(xué)來(lái)說(shuō),展現(xiàn)價(jià)值以及訪客價(jià)值利用率更高了。 

    舉個(gè)栗子,如果最近你要搬家,在某寶看行李打包帶,那么你可能被平臺(tái)分類為“搬家”這個(gè)標(biāo)簽。如果再細(xì)一點(diǎn),“打包帶”也可能為一個(gè)標(biāo)簽。 

    那么在你的Feeds中就有可能呈現(xiàn)出既有打包帶,也有紙箱、膠帶、打包繩等這樣搬家常用的物品進(jìn)行推薦,是不是很人性化?可能就在這些推薦內(nèi)容中發(fā)現(xiàn)一些自己也沒想到但能好用的東西。 

    像這樣根據(jù)消費(fèi)者的瀏覽記錄和購(gòu)買習(xí)慣來(lái)制定個(gè)性化服務(wù),通過(guò)對(duì)這些信息進(jìn)行分析來(lái)給消費(fèi)人群貼上標(biāo)簽,從而達(dá)到 實(shí)現(xiàn)把產(chǎn)品精準(zhǔn)推薦給消費(fèi)者的目標(biāo) 。精簡(jiǎn)的信息能夠及時(shí)滿足消費(fèi)群體的需求,幫助消費(fèi)者快速找到感興趣的內(nèi)容,由此帶來(lái)了極好的用戶體驗(yàn)。



    2.千人千面的機(jī)制是推薦式的:一種基于C端消費(fèi)者行為軌跡(比如用戶在頁(yè)面的瀏覽和點(diǎn)擊行為)和途徑反映的購(gòu)物意圖進(jìn)行匹配推薦,如上面所舉的“看行李打包帶”的栗子; 



    第二種:基于B端店鋪(即商家),進(jìn)行在后臺(tái)設(shè)置的店鋪人群畫像(即在后臺(tái)設(shè)置一些選項(xiàng),告訴平臺(tái)他的目標(biāo)用戶是誰(shuí)),平臺(tái)進(jìn)行智能匹配推薦的。C端和B端的信息相互依存才構(gòu)成了現(xiàn)在完整的Feeds“千人千面”推薦機(jī)制。 

    這個(gè)時(shí)候,交互設(shè)計(jì)師能夠做些什么事? 
    1.將信息流的卡片進(jìn)行結(jié)構(gòu)化和組件化。卡片信息即用來(lái)表達(dá)用戶的標(biāo)簽信息的。定義好最整體的框架,以及各種信息缺失情況下的展示方式。稍安勿躁,如下圖,往下翻,在本文下一節(jié)進(jìn)行詳細(xì)講解。 



    2.將用戶人群進(jìn)行分層,然后和卡片信息進(jìn)行匹配。用戶人群分層,有多種維度。最常用的是將用戶分為新客和老客,偶爾會(huì)有準(zhǔn)新客、僵尸用戶、流失用戶3個(gè)層級(jí)的添加。但作為不同的產(chǎn)品、店鋪,甚至是在不同的地點(diǎn),對(duì)新老客的定義都不一樣。 



    比方說(shuō)在杭州某小區(qū)旁邊的奶茶店,老客可以定義為“方圓3公里以內(nèi)一個(gè)月內(nèi)在本店下過(guò)單的人”,新客可以定義為“方圓3公里以內(nèi)從未在本店下單的用戶”。 

    如果這家店在各大外賣平臺(tái)上提供外賣功能,那么對(duì)老客人群標(biāo)簽為“3公里以內(nèi)”“下過(guò)單”,那么對(duì)老用戶可以采用折扣的形式,比方說(shuō)老用戶下單88折等優(yōu)惠信息進(jìn)行吸引;新客的標(biāo)簽為“3公里以內(nèi)”、“未下過(guò)單”,那么對(duì)新用戶可以采用嘗鮮的方式,比方“新客1元嘗鮮價(jià)”等方式進(jìn)行吸引。 

    這樣對(duì)用戶人群的分層決定了我們的信息是否準(zhǔn)確以及有效。如果將新客定義為“方圓1公里以內(nèi)從未在本店下單的用戶”,可能因距離太近而失去對(duì)稍遠(yuǎn)一點(diǎn)顧客的覆蓋。 

    在工作中,這樣的人群定義一般是和產(chǎn)品經(jīng)理、運(yùn)營(yíng)一起商議進(jìn)行決定的。 

    二、利益點(diǎn)的透出

    利益點(diǎn),即能夠影響C端用戶做決策的因素,這些因素對(duì)用戶來(lái)說(shuō)都是有利的。這些利益點(diǎn)主要包括如下兩個(gè)方面。 
    1. 商品信息:滿減信息(比方說(shuō)滿200減20、88VIP9.5折),促銷信息(比方說(shuō)61狂歡)、訂單量、用戶評(píng)價(jià)、排行榜等。如下圖中各種標(biāo)簽 



    2. 商戶信息:品牌標(biāo)簽(比方說(shuō)品牌、優(yōu)質(zhì)商家等)。商戶信息的透出,對(duì)追求品牌的用戶來(lái)說(shuō)是個(gè)有利的促進(jìn)因素。如下圖中商戶的“品牌”標(biāo)簽。



    光有這樣的利益點(diǎn)也還不夠,設(shè)計(jì)師需要做的就是將這些信息進(jìn)行表達(dá),怎樣表達(dá)?設(shè)計(jì)方案將卡片進(jìn)行結(jié)構(gòu)化和組件化。什么是結(jié)構(gòu)化和組件化?如之前的圖(某平臺(tái)的商品卡片結(jié)構(gòu))

    同一個(gè)卡片,保持相同的位置出現(xiàn)的內(nèi)容性質(zhì)相同,即結(jié)構(gòu)化。如上圖商品媒體展示區(qū),展示商品的信息,可以是圖片、視頻、直播等等多媒體的展示。 



    組件化是指,卡片信息可以不必全部完整,可以只支持其中的某些信息進(jìn)行展示即可,沒有的可以進(jìn)行隱藏。比方說(shuō)滿減信息,如果商品暫時(shí)不打折,那這一塊就沒有信息,可以進(jìn)行隱藏。如下圖 



    三、興趣點(diǎn)的試探



    當(dāng)用戶一直在瀏覽遲遲不行動(dòng)時(shí),原因可能是沒看到自己感興趣的內(nèi)容,那么策略可以再轉(zhuǎn)換一下。范圍由小到大可以分為如下三個(gè)層次。 

    1. 嘗試推薦同類商品的不同品牌。用品牌嘗試效果,如下圖。 



    在同類商品中還可以嘗試 榜單或者清單的方式進(jìn)行進(jìn)一步的促進(jìn)。兩者都代表著品質(zhì)和認(rèn)可。 



    2.嘗試推薦不同類別的商品。

    為保持用戶在信息流中所看到的信息更豐富,可嘗試在信息流中除了推薦商戶標(biāo)簽詞的內(nèi)容,還會(huì)穿插一些其他內(nèi)容的信息。 

    比方說(shuō)你是個(gè)愛美達(dá)人,但同時(shí)也可能是個(gè)音樂(lè)愛好者,那么當(dāng)在化妝品的信息流中,推薦一些當(dāng)季新款耳機(jī)是不是很有吸引力。 

    再或者你是個(gè)鋼鐵直男,喜歡體育,同時(shí)也喜歡玩游戲,那在你的feed中同時(shí)出現(xiàn)這兩樣商品是不是一件很開心的事情? 

    3.相似內(nèi)容的推薦。在瀏覽過(guò)程中,可根據(jù)用戶的瀏覽行為進(jìn)行相似詞的推薦,如下圖。相似詞的推薦又分為2種,一種是直接推詞,另一種是根據(jù)用戶的點(diǎn)擊行為進(jìn)行推薦內(nèi)容,都能起到擴(kuò)展內(nèi)容的作用。如下圖。 





    總結(jié)來(lái)說(shuō),要提高Feeds的轉(zhuǎn)化率,邏輯如下。 


    1.做好信息的展示和匹配。將卡片結(jié)構(gòu)化和組件化,并做好用戶分層進(jìn)行利益點(diǎn)的匹配。 
    2.根據(jù)用戶的行為進(jìn)行實(shí)時(shí)內(nèi)容推薦的變化。

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    作者:百度MEUX 來(lái)源:站酷

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