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小议网站用户推荐:推己及人 挖掘产品和用户交集点

时间:2011-11-09 23:53:01   作者:   来源:   点击:

存眷到‘用户推荐’的契机是现在某购物站点的‘猜你喜欢’,虽然是换了皮的推荐,但真的某一天起头高准确度地猜中了我的心头好。我猜是我年夜量操作,对峙不屑地使用该产品,给数据库留下了足够的蛛丝马迹,这才被一箭命中,让法度看穿了喜好。

某日开会,业务与设计在争执‘推荐’模块内容,到底由业务推?仍是依照用户喜好来推?换句话说事实是放置相亲对象仍是放任自由爱情?

‘用户推荐’事实是你说你的?仍是我看我的?年夜家目的不一样,作为用户来讲,仰赖自己智慧做出的选择,远比那些花花绿绿的推荐告白来的靠得住,但有意思的是成果可能殊途同归。

今天小议用户推荐

脑海里显现出的推荐模式:

在线站点内推荐:

a. 超年夜告白灯箱+Flash转动

b. 次级页面双侧‘推荐’模块

c. 页尾‘推荐’模块

d. 搜索时预置选项推荐

e. 搜索成果推荐

f. 犄角旮旯见缝插针狗皮膏药‘推荐’入口

站点外推荐模式:

(类同告白)

a. Email 、常规信件

b. 即时信息

c. 依附其他应用软件占得‘推荐’位

(应该说告白位更确切)

推荐对象:

a. 当下产品使用者

b. 非本产品使用者,但可能与本产品相关软件/信息有交集的用户

c. 无筛选面对所有人

推荐频率:

a. 每次页面刷新更新推荐内容

b. 固定有限区域按时转动

c. (对告白类,有针对性站外/线下推荐)按照产品勾当,特殊用户事件(如生日,使用周期……)按特按时间点推荐

推荐效果:

全面铺开的告白类推荐――特定相关用户会注意,非该信息兴趣点用户常常会疏忽或持有思疑态度

针对小我喜好的推荐――按照推荐准确度,接管信息比率依次增高

(但我们仍是会删除所谓的产品新信息邮件,也历来不看信箱里的会员推荐告白,看到不靠谱的书籍音乐推荐,一律轻忽删除,最背工动自己找)

 

 

很多热推产品占了超多篇幅,用各类PS得晶晶亮的图片轰炸眼球,但目的明确的熟练用户们,竟然甚少通过这些主页年夜篇幅推荐去采办产品,很多页面点开看看也就关了。其实推荐这个东西站在市场的角度斟酌,无非是要多卖产品,尤其是有滞销可能的产品,所以各式推荐,告白攻势,希望用户知晓,惋惜用户不承情!业务需求喋大言不惭地要推荐更猛烈,可是收效甚微,并没有前进。这原来就是一场双赢买卖,用户不是痴人,实时偶尔弱智了,也从情感上排斥步步跟从,倒贴抱腿的猛烈自荐式销售模式。用户需要知晓的是:真正与我相关的信息。不然不要华侈我的时间!更不要谈钱!

从这个角度来讲,小我更鼓动勉励有针对性的用户推荐,并且这种用户推荐早就已经被做得处处都是了,只不过做得好的其实不多。有些美其名曰的用户推荐其实仍是不精准的。这就有些为难了,这样的用户推荐就是鸡肋,既没有拉开和硬性推荐告白的距离,又没有做到体贴入微的私人定制化办事。那就是做了白做~!

找到用户兴趣点及行为习惯:

涉及参考如下:

http://wenku.百度/view/7711db64783e0912a2162a3d.html

1. 用户阅读文档的行为习惯

2. 用户重点存眷的页面信息

3. 用户执行过保存、打印等动作的相关信息

4. 用户标识表记标帜过的信息类型

5. 用户执行点击跳转到某个链接的行为

6. 用户拜候重复度高的对应功能或信息

7. 用户操作次数多的功能或信息

8. 用户阅读时间长的信息

9. 用户手动输入过的信息(包含搜索关头词)

制定推荐导向:

a. 同类产品最优代价推荐

b. 同类最新产品推荐

c. 同系列产品推荐(比如用户采办了洗发露,那是不是顺便推荐个护发素?)

d. 模糊类别的相同关头字推荐(比如用户采办了年夜量红色服装,是否可以‘红色’作为推荐关头词,对应其他非服装类产品)

e. 扩大推荐 (比如用户喜好悬疑类书籍,是否可推荐同类片子或话剧?甚至带有逻辑阐发因素的勾当,相关题材虚拟人物所在地的观光?去英国找福尔摩斯去日本找柯南之类?扯远了……)

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