烦推销,不烦推荐
作者:余波 日期:2011-06-22
1,开门做生意,生意好不好得有数的。除了要知道今天的营业额多少外,还应该关心:有多少客户知道有这么个店,有多少客户来过,来过的又有多少产生过消费,平均产生了多少消费。甚至还有,来消费的有多少是回头客,有多少是新客。
2,如果是电子商务,这会对应若干个指标:新用户增长率,即单位时间内的用户增长;订单转换率,即来过的有多少产生了消费;而人均消费了多少钱,是客单价;还有交易成功率——下订单的未必能够成交,各种原因不成交,比如不知道怎么付钱,比如要求退货。这些指标,就像血压脉搏一样,反应业务的健康状况。
3,绕了半天,其实今天想说的是关联推荐的逻辑,涉及其中两个指标:订单转化率,成交客单价。通过关联推荐,来提高订单转化率,提高客单价。
4,总体思路是这样子的,通过分析用户以往的交易行为,建立商品之间的关联关系,即什么样的商品会被同时购买,然后把这些商品呈现给用户,从而促成更多消费,客单价就提升了;比如,亚马逊那个著名的案例,啤酒和纸尿裤会被一起购买,因为这是奶爸们的消费习惯。
5,此外,还可将有同样消费习惯的用户找出来,通过其中一个人的消费,来推断另外一个人的消费可能。假设有三个同质买家张三、李四、王小二,张三买了A商品,李四买了B商品,当王小二一登陆网站,我们就会可以把A、B商品推到他面前,王小二眼前一亮,果断下单,于是转化率提升了。
6,那么如何实现?埋探针,收集用户行为,然后挖掘出用户的需求。用户与商品之间的典型行为有三个:浏览View,收藏Fav,购买Buy。这三种接触,是递进的关系,越往后越“亲密”。通过分析行为之间的先后关系,找到消费规律。典型的关系有两种,一是View-View/Buy,看过此商品的人还看过/买过什么,这个推荐列表经常出现在商品详情页;另外一个组合是Buy-buy,买了此商品的人还买了什么,这个推荐列表经常出现在下单页。此外,每当商品被浏览,被收藏,被购买,还可以按照权重累积分数,分数可以反映一个商品的热度,这是各种热销榜单的来源。
7,把用户喜欢的,需要的商品,推荐给用户,而不是把自己想卖掉的商品推销给用户——烦推销,不烦推荐。


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分析得很有道理,向“推荐”努力。。
推荐当然是最理性的做法,推销确实很让人讨厌
按照“烦推销,不烦推荐”的标准,amazon做的不错感觉…至少相对来说吧
把用户喜欢的,需要的商品,推荐给用户,而不是把自己想卖掉的商品推销给用户—经典啊
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