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信息流現(xiàn)在被大量應(yīng)用在電商、社交、資訊等領(lǐng)域。信息流的形式更加突出沉浸式體驗，那么問題來了，在處于這樣閑散的“逛”的狀態(tài)下，怎樣提高用戶的轉(zhuǎn)化率？

增長是現(xiàn)在業(yè)務(wù)的硬指標，大環(huán)境下設(shè)計師也免不了要背這樣的KPI。

像這種常見的信息流，也叫Feed，起初由Facebook在社交行業(yè)重新定義為News Feed，現(xiàn)在被大量用在電商、社交、資訊類等領(lǐng)域。信息流突出卡片的信息，用戶可以無限制地下拉刷新，偏重于“沉浸式”的體驗，用戶可以在里面“逛”起來。

那么問題來了，在處于這樣閑散的“逛”的狀態(tài)下，怎樣提高用戶的轉(zhuǎn)化率，讓用戶在Feeds中產(chǎn)生點擊行為？有如下幾點可以進行嘗試，拋出來相互探討。

一、“千人千面”機制的嘗試

什么是“千人千面”？字面意思上說就是一千個人看到一千個面，每個人所看到的內(nèi)容都不一樣，實現(xiàn)“個性化”定制。

舉一個場景，作為一個軟妹子，你的某寶Feeds呈現(xiàn)成這樣的，嗯，美妝、衣服和家居產(chǎn)品更多。

設(shè)想一下這樣的畫面，如果在你的Feeds列表里面推薦的是一些機械鍵盤和游戲裝備，那作為用戶，會心想“暈，這些東西又不能讓我變瘦變美，跟我啥關(guān)系？往下翻翻再看看有沒有什么可買的東西”。

如果再滑個2~3屏還是這類似于“今年流行的POLO衫”等跟你沒關(guān)系的內(nèi)容，那可能就沒耐心看下去，sorry，直接退出了。

而“千人千面”機制能解決這個問題，它要達到的目的就是，對每個用戶而言，都是各自喜歡的內(nèi)容。

那么怎么做到千人千面？

（1）千人千面的影響基于用戶人群的標簽

標簽分得越細，流量就會被分割得越厲害，推薦也會更精準。針對具有標簽思維的同學來說，展現(xiàn)價值以及訪客價值利用率更高了。

舉個栗子，如果最近你要搬家，在某寶看行李打包帶，那么你可能被平臺分類為“搬家”這個標簽。如果再細一點，“打包帶”也可能為一個標簽。

那么在你的Feeds中就有可能呈現(xiàn)出既有打包帶，也有紙箱、膠帶、打包繩等這樣搬家常用的物品進行推薦，是不是很人性化？可能就在這些推薦內(nèi)容中發(fā)現(xiàn)一些自己也沒想到但能好用的東西。

像這樣根據(jù)消費者的瀏覽記錄和購買習慣來制定個性化服務(wù)，通過對這些信息進行分析來給消費人群貼上標簽，從而達到實現(xiàn)把產(chǎn)品精準推薦給消費者的目標。精簡的信息能夠及時滿足消費群體的需求，幫助消費者快速找到感興趣的內(nèi)容，由此帶來了極好的用戶體驗。

（2）千人千面的機制是推薦式的

一種基于C端消費者行為軌跡（比如用戶在頁面的瀏覽和點擊行為）和途徑反映的購物意圖進行匹配推薦，如上面所舉的“看行李打包帶”的栗子；

第二種：基于B端店鋪（即商家），進行在后臺設(shè)置的店鋪人群畫像（即在后臺設(shè)置一些選項，告訴平臺他的目標用戶是誰），平臺進行智能匹配推薦的。C端和B端的信息相互依存才構(gòu)成了現(xiàn)在完整的Feeds“千人千面”推薦機制。

這個時候，交互設(shè)計師能夠做些什么事？

（1）將信息流的卡片進行結(jié)構(gòu)化和組件化

卡片信息即用來表達用戶的標簽信息的。定義好最整體的框架，以及各種信息缺失情況下的展示方式。稍安勿躁，如下圖，往下翻，在本文下一節(jié)進行詳細講解。

（2）將用戶人群進行分層，然后和卡片信息進行匹配

用戶人群分層，有多種維度。最常用的是將用戶分為新客和老客，偶爾會有準新客、僵尸用戶、流失用戶3個層級的添加。但作為不同的產(chǎn)品、店鋪，甚至是在不同的地點，對新老客的定義都不一樣。

比方說在杭州某小區(qū)旁邊的奶茶店，老客可以定義為“方圓3公里以內(nèi)一個月內(nèi)在本店下過單的人”，新客可以定義為“方圓3公里以內(nèi)從未在本店下單的用戶”。

如果這家店在各大外賣平臺上提供外賣功能，那么對老客人群標簽為“3公里以內(nèi)”“下過單”，那么對老用戶可以采用折扣的形式，比方說老用戶下單88折等優(yōu)惠信息進行吸引；新客的標簽為“3公里以內(nèi)”、“未下過單”，那么對新用戶可以采用嘗鮮的方式，比方“新客1元嘗鮮價”等方式進行吸引。

這樣對用戶人群的分層決定了我們的信息是否準確以及有效。如果將新客定義為“方圓1公里以內(nèi)從未在本店下單的用戶”，可能因距離太近而失去對稍遠一點顧客的覆蓋。

在工作中，這樣的人群定義一般是和產(chǎn)品經(jīng)理、運營一起商議進行決定的。

二、利益點的透出

利益點，即能夠影響C端用戶做決策的因素，這些因素對用戶來說都是有利的。這些利益點主要包括如下兩個方面。

（1）商品信息

滿減信息（比方說滿200減20、88VIP9.5折），促銷信息（比方說61狂歡）、訂單量、用戶評價、排行榜等。

如下圖中各種標簽：

（2）商戶信息

品牌標簽（比方說品牌、優(yōu)質(zhì)商家等）。商戶信息的透出，對追求品牌的用戶來說是個有利的促進因素。如下圖中商戶的“品牌”標簽。

光有這樣的利益點也還不夠，設(shè)計師需要做的就是將這些信息進行表達，怎樣表達？設(shè)計方案將卡片進行結(jié)構(gòu)化和組件化。什么是結(jié)構(gòu)化和組件化？如之前的圖（某平臺的商品卡片結(jié)構(gòu)）

同一個卡片，保持相同的位置出現(xiàn)的內(nèi)容性質(zhì)相同，即結(jié)構(gòu)化。如上圖商品媒體展示區(qū)，展示商品的信息，可以是圖片、視頻、直播等等多媒體的展示。

組件化是指，卡片信息可以不必全部完整，可以只支持其中的某些信息進行展示即可，沒有的可以進行隱藏。比方說滿減信息，如果商品暫時不打折，那這一塊就沒有信息，可以進行隱藏。

如下圖：

三、興趣點的試探

當用戶一直在瀏覽遲遲不行動時，原因可能是沒看到自己感興趣的內(nèi)容，那么策略可以再轉(zhuǎn)換一下。范圍由小到大可以分為如下三個層次。

（1）嘗試推薦同類商品的不同品牌

用品牌嘗試效果，如下圖：

在同類商品中還可以嘗試榜單或者清單的方式進行進一步的促進，兩者都代表著品質(zhì)和認可。

（2）嘗試推薦不同類別的商品

為保持用戶在信息流中所看到的信息更豐富，可嘗試在信息流中除了推薦商戶標簽詞的內(nèi)容，還會穿插一些其他內(nèi)容的信息。比方說：你是個愛美達人，但同時也可能是個音樂愛好者，那么當在化妝品的信息流中，推薦一些當季新款耳機是不是很有吸引力。

再或者你是個鋼鐵直男，喜歡體育，同時也喜歡玩游戲，那在你的feed中同時出現(xiàn)這兩樣商品是不是一件很開心的事情？

（3）相似內(nèi)容的推薦

在瀏覽過程中，可根據(jù)用戶的瀏覽行為進行相似詞的推薦，如下圖。相似詞的推薦又分為2種，一種是直接推詞，另一種是根據(jù)用戶的點擊行為進行推薦內(nèi)容，都能起到擴展內(nèi)容的作用。

如下圖：

總結(jié)來說，要提高Feeds的轉(zhuǎn)化率，邏輯如下：

• 做好信息的展示和匹配。將卡片結(jié)構(gòu)化和組件化，并做好用戶分層進行利益點的匹配。
• 根據(jù)用戶的行為進行實時內(nèi)容推薦的變化。

#專欄作家#

Sophiallg，微信公眾號：Sophia的玲瓏閣，大廠體驗設(shè)計師，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家、簡書互聯(lián)網(wǎng)優(yōu)秀作者，分享實用的互聯(lián)網(wǎng)設(shè)計技巧和職場經(jīng)驗。

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