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榮耀標識用場景分類為用戶打造更有溫度的產品
本文對基于場景的商品分類方式進行了討論，并和基于商品固有屬性的分類方式進行了對比。
所有的商品都會有自己的類別，但對于不同的人、在不同的應用場景下，人對商品的分類也會發生轉變。
在傳統電商平臺中最常見的分類方式是根據商品的固有屬性進行“釘耙式”分類，一般情況下一件商品很少會同時存在于兩個分類之中。這種分類方式簡單、清晰，需要某件商品時，用戶在相關分類下進行查找就可以完成。
本文討論的是另外一種商品分類方式——基于場景的商品分類，并和基于商品固有屬性的分類方式進行了對比。大部分內容來自于在工作中的一些思考和圈中大佬們分享的一些總結，可能存在一些漏洞，歡迎大家在評論區中幫忙完善。
一、 什么是場景分類法
所謂場景主要包含四個元素：人、地、時、事。通過這四個元素就可以描述一組場景：在“什么時間”，“誰”在“哪里”遇到了“什么問題”。
比如，大偉在路上看見一對小情侶，突然想到過幾天就是情人節了?！扒槿斯澰搸讶ツ亩冗^有意義的一天呢？”，大偉不禁開始思考。
針對這個場景，大偉需求的是：找個好地方帶女朋友度過快樂的一天。這些地方可能是餐廳、可能是游樂場、可能是周邊的旅游景區，但在此時對于大偉來說，這點地方都屬于同一個分類——能帶女友去的地方。
簡單來說，運用場景四元素中的一個或幾個維度進行商品分類的方式就是基于場景的分類法（如下表案例所示）。
二、基于場景進行商品分類的一些實例
2.1 商場——上海大悅城
圖片為上海大悅城中的3組廣告牌，都是針對全棟商戶進行展示。左圖是將商戶圍繞用戶人群的方式進行了重組。比如：
- 美學家對應女性群體，主打美妝、首飾；
- 拜物教對應高消費群體，主打品牌服飾、皮具等
- 潮流軍主打年輕消費群體，主打時尚服飾、甜品美食等
右側兩圖主要是用品牌和商戶名稱進行展示。兩種分類法其實沒有誰好誰壞之說，不同的需求場景下，不同的分類方式體現不同的優勢。
假如我是出于“逛”的目的來商場的，以用戶為中心的場景分類法毫無疑問將起到更好的指引作用，讓用戶很快就會了解到什么東西適合我，什么東西不適合。
每一個分類都代表了一種亞文化，代表了一類人群的需求。不像基于物品屬性的分類方式那樣，這種場景分類法的每一個子類都不是完全平行的。用戶往往可以把自己放到好幾個人群類別中，同樣一件商品也可能屬于多個場景分類。
但如果我是出于“找”的目前來商場，毫無疑問以商品固有屬性的分類方式更一目了然。通過品牌和品類的簡單陳列，用戶可以更快速找到對應的商戶和位置。
2.2 淘寶、京東、亞馬遜等電商APP
電商類APP應該是利用場景分類型聚合專題的最多的地方，淘寶的生活研究所總共有近130個基于人群的欄目，和京東的“東家小院”模塊相似，兩者都是典型的通過人群屬性劃分商品的模塊，整體位置均處于5-6屏之后，個性化推薦信息流的上部。
從目標用戶上來說，基于場景進行分類再分發的內容專題和個性化推薦一樣，都針對的是那一群模糊需求的用戶，不過二者產品定位略有不同。
個性化推薦信息流一般是基于用戶的瀏覽歷史進行的內容召回，用戶瀏覽的商品越具體，推薦出來的商品分類也會更集中。如果你剛剛在淘寶上搜索一臺電腦，毫無疑問系統推薦給你的主要是相似的電腦和配件。從目標上來說，推薦系統希望用戶能盡快找到自己滿意的商品并下單購買。
而像“生活研究所”這樣的模塊，它們的目標是消耗用戶的時間，讓用戶在這里發現更多原本無意購買，但能產生濃烈興趣的東西。
三、這樣做有什么具體價值
我認為價值主要體現在3個方面：
3.1 用戶活躍品類數等一些核心數據的提升
在平臺級的產品中，可能會有幾十個品類的商品，由于用戶對于各個商品的需求頻次和對產品的使用習慣不同，平臺中出現一些熱門品類和冷門品類是比較正常的事情。
但當這種冷、熱門差距過大時，則表明用戶對平臺中的某些業務品類并沒有形成認知或認同，如果不加引導，平臺的用戶最終會變成幾個獨立業務的用戶，用戶交叉度低，用戶價值得不到最大程度的發揮，平臺業務矩陣也可能因此打破。
舉個例子，像美團這類的O2O平臺，目標是幫助用戶解決吃喝玩樂的問題。毫無疑問“吃喝”是高頻需求，但如“周邊游”、“展覽”等品類的需求頻次要低得多。
美團針對“周末去哪”的需求場景，進一步細分人群，像周末情侶約會的欄目中主要推薦電影、公園、展覽館、DIY手工、浪漫餐廳等一些適合情侶約會的場所，增大了低頻品類的曝光，引導在需求場景內的用戶關注到更多和自己有關的生活方式。
提升品類跨度不僅能提升單個用戶的價值，同時對用戶活躍和留存，也有正向的影響：
3.2 向上挖掘流量，打造種草—>拔草的體驗閉環
好友親人去過的地方，吃過的美食，推薦的產品往往更容易被人所接受，一方面出于對親友的信任，另一方面是因為每個人接收的信息量有限，有從更多渠道獲取信息，發現新體驗的需求。
網易云音樂如果只是一個聽音樂的軟件，所有用戶在APP里只能完成找音樂–>聽音樂的操作，恐怕形成不了任何的壁壘。大量的UGC內容讓用戶在聽音樂時更容易產生情懷和同理心。
被種草本身也是一種需求。
在目前產品中，以給用戶種草作為目標的產品形態主要有UGC社區，類似小紅書；PGC導購，類似淘寶直播等等?；趫鼍胺诸惖膬热菽K也是一種不錯的可以用于種草的產品形態，用戶在這里能主動找到符合自己場景和人群的欄目，目標導向地發現更多意料之外的商品。
3.3 使內容更加貼合用戶心智，讓用戶感受到產品的溫度
不知道大家有沒有遇到過這樣的場景：有一天晚上，我在餐廳吃飯，結賬時正好碰到一個之前公司的同事，我們互相認出了對方，卻一時叫不出對方的名字（并不是真的不記得，而是一時卡?。钱敃r并不尷尬，我們雖然誰也叫不出對方名字，還是很好地打了招呼并聊了起來。
實際上，在人的心智空間中，對商品與自己的關聯性的關注遠大于對其本身屬性的關注；每件商品能給實現終極目標帶來的貢獻價值遠大于實施過程中的體驗價值。因此，用與人的關聯和目標場景來吸引用戶，成功的幾率會更高。
之前的電商平臺、O2O平臺很少有這種基于場景分類的內容專題，一則商品品類比較少，簡單分類已經能夠滿足用戶的絕大部分需求；二則用戶需求層級依然較為底層，用戶需求點更多停留在商品使用價值上。而如今隨著第三次消費結構的升級，需求層級也在逐步上升，用戶開始更加關注體驗、更加關注產品在某些延伸場景下對自己的價值。
如何優化產品，在同質化的產品競對中尋找差異化，用好的體驗差異搶占用戶心智是現在很多平臺級APP面臨的問題。從體驗上來說，將商品基于場景分類，在某些場景觸發時以個性化的方式呈現聚合內容毫無疑問更會讓人耳目一新，也更加貼合用戶的心智模型。
四、打造基于場景聚合的內容模塊
基于場景進行商品分類的本質目的就是希望能夠給用戶帶來新的購物場景體驗，讓用戶的思維不僅僅只停留在商品本身。
當把一件商品融入到一個需求場景中后，用戶的興趣除了對商品本身外，有時也來自這個場景所帶來的情感認同。
不論是來自對商品的，還是對情感、場景方面的認同感，要形成這種認同感首先要建立商品和用戶的聯系。大多數的產品一般常從四個方面進行切入：
4.1 人與人
通過人群屬性對商品進行分類是最常見的方法，“大學生開學必備好貨”、“情侶周末必逛的好地”等等都是基于人群進行聚合的專題內容。先不管詳情頁中的商品能有多高質量，但命中的需求場景和對社群的認同感已經足夠讓人想點擊進去看看了。
在以人群維度進行商品分類的專題中，“大眾推薦”和“大V推薦”往往是建立用戶和商品聯系的兩個重要紐帶?！按骎推薦”的背后會有著更復雜的商業模式和運營規則，是一件需要逐步開展但又不可不做的事，因為一方面KOL對產品有著壁壘性的價值，另一方面用戶也需要有人幫他們走出一條路。
4.2 人與地
圍繞地點建立人和商品的聯系在旅游APP中最為常見。一些旅游APP中常推出的“旅游錦囊”，就是一種基于“地”進行商品分類的專題內容。
人在本地、異地，在出行前、出行中的需求都有明顯的差異。比如在行前，產品常常推薦機票、酒店、旅游路線、特產美食等等，而當你到達目的地酒店后，推薦的常常是酒店附近的美食、景點。
4.3 人與時
通過時間圍繞建立人和商品的關聯主要表現為：借勢熱點、節日等時效性較高的元素激發場景共鳴。之前的情人節例子就屬于此類。
4.4 店與店（物與物）
店與店的關聯其實就是品類的上下游關聯。我曾經在一家餐廳吃完飯后，服務員贈送了一張附近KTV的優惠券，后來我去到這家KTV，原來他們也會贈送這家餐廳的優惠券。
餐廳和KTV在屬性上本不屬于一個類別，但是在場景上卻能串聯在一起。在一些O2O產品中，會在一個主場景內為用戶規劃出一些行程路線出來，比如類似“北海公園附近遛娃好去處，吃喝玩樂輕松游”這樣。先為用戶定好一個基調——遛娃，然后推薦的內容則會是包含了多個垂直品類的內容。
五、應該注意的幾點問題
基于場景分類打造內容模塊的時候，應該注意幾點問題：
5.1 應用場景
基于物品屬性進行分類呈現的方式并不一定比基于場景分類要差。
基于場景分類的內容模塊更加適用于內容社區、電商平臺、O2O平臺等類型的產品中針對模糊需求的用戶進行內容分發。在類似地圖類的工具型產品中，尤其是強需求場景這種分發模式并不一定高效。
5.2 分類的顆粒度
場景越明確、人群越細分，流量將越小。
在淘寶的“生活研究所”模塊中我們看到有近130個人群分類，在美團的“周末去哪”模塊中，針對這個大場景還切分了4個人群。實際上這是非常有必要的，就像周末不可能推薦老人去迪士尼享受刺激一樣，因為即使面對相同的需求場景，不同的人群會有不同的選擇。
當人群切的足夠細時，推薦的內容當然也更加的精準，但是欄目的流量相對會變少，如果產品規則可以直接復用，這個不算特別大的問題，但如果需要針對各個人群打造定制化的產品欄目的話，ROI將是非常低的。如何找到一個平衡點，需要綜合考慮團隊人力和效果產出。
5.3 內容的重復度
之前說過基于場景的分類，商品在各個分類中會有很多交叉，一個商品可能會擁有多個分類。
如果商品的分類交叉度過大，可能導致用戶在各個場景品類下看到商品非常相似，導致體驗變差。
舉個例子，餐廳是一個場景分類邊界會相對模糊的類型，親子餐廳、情侶餐廳、好友聚會餐廳，這3個分類中商戶的重復度有可能就非常高，因為比較少會有餐廳會僅僅為一類人群提供服務，過于定制化的分類標簽會很難召回。這種情況下使用基于人的場景分類，就不太適合。
本文由 @Dan. 原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載
題圖來自Unsplash，基于CC0協議
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