小议用户推荐,怎样的推荐模式才是用户想看到的

2021-09-23 19:55:40  24 浏览  0 评论   赞

某日开会,争执‘推荐’模块内容,到底由业务推?还是按照用户喜好来推。站点外推荐模式;推荐对象;推荐频率;推荐效果:用户兴趣点及行为习惯

小议用户推荐,怎样的推荐模式才是用户想看到的

图16440-1:

关注到‘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,但真的某一天开始高准确度地猜中了我的心头好。我猜是我大量操作,坚持不屑地使用该产品,给数据库留下了足够的蛛丝马迹,这才被一箭命中,让程序看穿了喜好。

某日开会,业务与设计在争执‘推荐’模块内容,到底由业务推?还是按照用户喜好来推?换句话说到底是安排相亲对象还是放任自由恋爱?

‘用户推荐’到底是你说你的?还是我看我的?大家目的不一样,作为用户来说,仰赖自己智慧做出的选择,远比那些花花绿绿的推荐广告来的可靠,但有意思的是结果可能殊途同归。

今天小议用户推荐

脑海里浮现出的推荐模式

在线站点内推荐:

a. 超大广告灯箱+Flash滚动

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. 搜索结果推荐

f. 犄角旮旯见缝插针狗皮膏药‘推荐’入口

站点外推荐模式:

(类同广告)

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

(应该说广告位更确切)

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. 固定有限区域定时滚动

c. (对于广告类,有针对性站外/线下推荐)根据产品活动,特殊用户事件(如生日,使用周期……)按特定时间点推荐

推荐效果:

全面铺开的广告类推荐――特定相关用户会注意,非该信息兴趣点用户常常会忽略或持有怀疑态度

针对个人喜好的推荐――根据推荐准确度,接受信息比率依次增高

(但我们还是会删除所谓的产品新信息邮件,也从来不看信箱里的会员推荐广告,看到不靠谱的书籍音乐推荐,一律忽视删除,最后手动自己找)

很多热推产品占了超多篇幅,用各种PS得晶晶亮的图片轰炸眼球,但目的明确的熟练用户们,居然甚少通过这些主页大篇幅推荐去购买产品,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考虑,无非是要多卖产品,尤其是有滞销可能的产品,所以百般推荐,广告攻势,希望用户知晓,可惜用户不领情!业务需求喋喋不休地要推荐更猛烈,可是收效甚微,并无进步。这原来就是一场双赢交易,用户不是白痴,及时偶尔弱智了,也从情感上排斥步步跟随,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。否则不要浪费我的时间!更不要谈钱!

从这个角度来说,个人更鼓励有针对性的用户推荐,而且这种用户推荐早就已经被做得到处都是了,只不过做得好的并不多。有些美其名曰的用户推荐其实还是不精准的。这就有些尴尬了,这样的用户推荐就是鸡肋,既没有拉开和硬性推荐广告的距离,又没有做到体贴入微的私人定制化服务。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:

wenku.baidu.com/view/7711db64783e0912a2162a3d.html

1. 用户浏览文档的行为习惯

2. 用户重点关注的页面信息

3. 用户执行过保存、打印等动作的相关信息

4. 用户标记过的信息类型

5. 用户执行点击跳转到某个链接的行为

6. 用户访问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. 用户浏览时间长的信息

9. 用户手动输入过的信息(包括搜索关键词)

 

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