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B2C网站商品详情页如何设计相关商品推荐?

2012-06-08 11:25 · 稿源:eccman.com

为什么要做相关商品推荐?

商品详情是可能挖出金子的岛屿,我们都知道。

于是我们使了各种招式,终于让用户来到了商品详情页。我们悄悄念起魔鬼的咒语,恨不得用户马上去点全页最醒目的那个“加入购物车”或”立刻购买“。可是,绝大部分B2C商详页的UV转化率不超过5%(何况是PV!),绝大部分用户最终是不会购买这个商品的,有可能他是被大胸的模特图骗进来的,有可能价格不合适,有可能商品细节不喜欢,有可能大多数的好评里有一个让他难以接受的差评,总之,他不想买。

难道让用户就这么流失?

相关商品推荐的作用就是让用户继续逛下去,直到让他找到喜欢的商品。

好的商品推荐,是让用户不能停住脚步。

相关商品推荐的关键在于”相关“

相关商品销售的关键在于”相关“,这就意味着必须从某个角度、或者维度对商品进行切分,然后聚类,推荐给用户。这跟线下的商品陈列是很类似的,比如你走到一个牛肉泡面的货架前,拿起一包泡面仔细地端详起来,可能这个口味不喜欢,那么你可能从旁边的货架上找到其他口味;可能”康帅傅“的字样终于被你发现不对了,你可以在旁边货架试图找到真的”康师傅“。前者是基于口味,后者基于品牌。

还有很多线索,比如特价、比如套装。

线上的展示会更加丰富,因为线索是可配置的,可切片的,不像线下的货架难以移动。

基于商品和基于用户行为

纵观目前各大电商网站的相关推荐,无非”基于商品“和”基于用户行为“两种相关商品推荐。

基于品类,主要有两种方式”相关搭配“和”销售排行榜“。相关搭配,往往是基于互补的商品和品类,比方说卖个手机吧,搭个手机壳、充电器;卖件衬衫吧,搭个西裤加袜子。套餐购买省10块哦,亲。”销售排行榜“,这个必须加上其他的标签进行细化,比如”同品类“、”同品牌“、”同价格段“,这是京东的商详展现的内容。

基于用户行为,就是通过用户个人或者群体表现出来的特征进行推荐。这种方式,亚马逊用得可谓淋漓尽致。像”猜你喜欢“之类,基于用户的个人属信特征,比如年龄、性别、购物偏好、收入水平等,这个没有丰富储量的数据,普通的B2C根本玩不转。但其实还有一些更简单的方式。最简单的莫过于”最近浏览的商品“模块,唤醒用户记忆,简简单单,好不好用,要看数据。还有”浏览该商品的用户还浏览了“、”浏览该商品的用户最终购买了“,这是基于群体的浏览行为;”购买该商品的用户同时还购买了“,这是基于群体的购买行为。纯粹这么玩,是玩不转的,推荐的商品未必靠谱。无论是浏览、购买行为还是拉取相关品类、品牌之类的标签信息进行聚合。

至于具体算法,别问我,我也不知道。

到处都是其他推荐,很烦啊有木有?

以上的这些相关推荐模块全加上,真是全屏商品,看似丰富,可别忘了商详页的首要目标:让用户把商品买下来。选择太多,很烦的,在页面间跳来跳去。

因此,不要过度推荐。

区分推荐商品类型:同类商品、补充商品和友好商品

一件衬衣的商品详情页,你推荐了别一件衬衣,那是同类商品;推荐了一条皮带,那是补充商品;你算法算出来,买了衬衣的用户通常还买了TT,好吧,这是友好商品。

一般来说,同类商品排行榜、”浏览该商品的用户还浏览了“、”浏览该商品的用户最终购买了“,推荐的往往是同类商品。”相关搭配“、”购买该商品的用户同时还购买了“,推荐的是补充商品;“猜你喜欢”之类的推荐的是“友好商品”。

一般来说,商详页的内容应该包括同类商品、补充商品和友好商品,不要把想到的所有模块都铺上。那如何用设合适的模块呢?要考虑下面几个因素。

区分品类的需求特点:需求集中和需求分散

产品生命周期长、新品更新慢的产品,往往购买需求比较集中,这时候商品品种之间关系比较稳定,基于品类的推荐会比较靠谱,这时候像“相关搭配”、“销售排行榜”从各个维度(品类、品牌、价格)进行拆分,匹配用户的概率比较低。

而像女装这样需求高度分散的商品,销售排行榜之类的推荐往往不靠谱,这时候使用基于用户行为的商品推荐可能会更匹配一些,其原因在于买这样的商品的人是同一类人,有着相似风格,因此这里的基于用户浏览、购买行为的推荐其实还可以再打上”风格“的商品属性标签,这个标签可以不给用户看到。其实还有一个地方,很多B2C蛮重视的,但目前为止还没看到哪家在做相关商品的推荐,就是晒单区,比如凡客有凡客达人喜励晒单,但还不是很明显地在晒单区展示该达人的相关商品。如果是高度分散的商品,基于人的因素的商品推荐还是值得尝试。

区分用户的类型:老用户和新用户

新用户的推荐,以上的玩法也够玩了。

老用户的相关推荐玩法可以更丰富些,可有个性化的商品推荐;如果是平台性的网站,可以推荐”你购买过的店铺同类商品“。当然,没有基础能力,这些还是玩不转的。

商品推荐的位置

一般网站,都是将补充商品放在商品主图下方,而同类商品、友好商品的推荐放在侧边栏和底栏。第一目标,仍然是让用户购买;第二目标,买了,就搭配上其他东西,多买点;第三目标,好吧,这个不是你的货,看看侧栏其他商品如何。

最近在看韩国的网站,gmarket, 11st的商品详情页设计,还大量地添加了通往卖场的链接,更重要的不同是在右边栏添加了浮栏,展示相关商品,无论你如何拖动商详页,都可以看到这个浮栏。这个设计的当然很鼓励商详页的跳转,可是是否过重了呢?

这个需要数据去说明问题。

最终还是要看数据

上面讲了一些思路,但对或不对,适合还是不适合,最终还是要看数据。看哪些数据?

单纯从商详跳转来看的话,要看商详PV中上一级页面是商详的比重,商详相关推荐模块的点击率。

此外其他数据也值得参考,商详PV/整站PV,商详跳失率,不过这两数据受其他因素的干扰比较大。

孤岛相联

相关推荐更多的是一种基础能力,往往短视的网站看不到它的重要性,相关推荐做得特别粗躁,很难做到“相关”。相关推荐也是比较难的,我只是大致列了一下思路,在实际应用中是需要不断地根据数据去优化,而且更复杂的算法更需要不断迭代完善。

但商品与商品之间确实需要通过某种线索联结起来,而这一种线索无论是通过商品打标、工人配置还是算法匹配,都应该建立一种机制让这些满是宝藏的孤岛相联,这样才能更加繁荣。

文章来源:eccman.com

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