本文深入探討了人貨匹配的藝術與科學，從直接推銷到間接“枕邊風”，再到互聯網搜索和機器學習推薦，全面剖析了現代商業中商品如何精準觸達潛在消費者的過程。文章不僅提供了實用的策略和見解，還強調了用戶體驗的重要性，并勸導讀者關注數據隱私與道德規范，為商家和產品經理指明了優化人貨匹配的方向。

之前的文章，已經實現將商品擺上貨架，已經指出了用戶分析的方向和改進的策略，我們假設該過程已經有條不紊的進行中。

商品擺上貨架后，最關鍵的就是如何匹配到對應的用戶呢？

01 人貨匹配

商品和消費者的匹配，要么是商戶將商品主動匹配給合適的消費者，要么是消費者主動尋找合適的商品。

1.1 商戶主動推銷給消費者

商戶如何推銷給消費者哪？這里實際是信息擴散的拓撲路徑問題：

1）銷售直接聯系客戶

直接聯系客戶包括電話、陌拜等各種形式。該方式特點是直接，缺點是電話或陌拜因對客戶的信息了解較少，對客戶的需求洞察不夠透徹，效率較低。且過于突然的拜訪，會太冒昧。

2）商戶通過其他平臺間接觸達客戶

通過其他平臺間接觸達客戶的好處是，根據用戶的習慣不同，用戶對某些平臺會更親切，有心理預期，且在其他平臺推廣商品消息，無需投入過多人力即可覆蓋較大的客戶群，客戶可以受到潛移默化的影響。

3）商戶通過客戶朋友圈間接觸達客戶

通過客戶朋友圈觸達與通過其他平臺觸達本質一樣。

客戶觸達最好的方式就是間接的“枕邊風”模式，不要過度推銷激起客戶的防備心，最好讓客戶潛移默化的接受。如果商品夠好，客戶沒理由不接受，如果有，那可能是沒有給客戶講清楚商品的價值，或者某些原因激起了客戶的逆反心理。

1.2 消費者主動找商戶

商戶直接或間接的向客戶推銷時，客戶可能未立即產生購買行為，后續產生需求時，商戶要盡可能讓客戶快速的找到商戶或商品。

消費者找商戶會怎么辦呢？

最直接最常用的方案當然是問，問誰？問身邊人、問商店的人、問App平臺。

1）問人

問人是最直接的，問家人、問身邊的朋友同事，但是身邊人知道的信息不一定足夠，肯定要繼續擴大問的范圍。

2）問商店

問商店，這里的問當然是廣義的問，包括主動去實體店搜索、主動詢問工作人員，隨著范圍的擴大，會提高找到合適商品的概率。

3）問App

問App，指的就是搜索互聯網，包括各種電商平臺、搜索引擎等。這里是最大的信息庫，這里的信息最豐富。

互聯網的重要優勢就是可以提供巨大數量的商品信息供用戶選擇，這當然是優點。但是，用戶在互聯網上淘寶，如同在大海里撈針，如果不能提供合適的手段，雖然商品在那里，但是用戶可能就是找不到。

02 被動搜索方案

問互聯網，指的就是在互聯網上搜索。

互聯網上信息豐富，在互聯網上搜索到想要的信息也需要豐富的搜索手段。

2.1 信息搜索方式

如果信息是文本信息，會使用文本框接受文本信息，如各種搜索引擎，就是使用關鍵字搜索。

如果信息量巨大，無論輸入幾個關鍵詞，結果還是會一大堆輸出，有幾百幾千頁不止。

如果想要提高精準度，就會搜索特征的維度。比如對于賣房子的可能會堆戶型、省市區、商圈、價格、上架時間…等等各種各樣的字段，最終的結果就是搜索頁面及其復雜，對用戶而言極大提高了操作的復雜度。

產品經理們為了降低客戶的抱怨，往往會優先考慮堆積查詢條件，而忽略了用戶體驗。即使發現問題，準備優化時，也往往沒有決策的依據，最終只能在交互上做小的優化。這當然是一種現實，是互聯網上信息無限豐富必然帶來的結果。

2.2 文本信息搜索

搜索引擎可以賣詞條收取廣告費，只要有流量進來，觸達點擊就能盈利。至于用戶有沒有找到自己需要的信息，對搜索引擎公司影響并不那么直接。

用戶一個詞條搜不到，會多次嘗試，最終可能會搜索，也可能放棄，但只要下次遇到問題還來這個平臺就沒影響。并且不會因為這次沒搜到就放棄這個渠道。畢竟搜索引擎的信息上架是自動完成的，信息的廣度是足夠的。用戶找不到想要的信息，可能會找線下的渠道，或者學習更多搜索的技巧。

2.3 商品信息搜索

對于商品平臺，平臺要靠成交盈利，如果無法將商品送到客戶面前，無法成交，平臺就無法盈利。所以，商品平臺對商品篩選的痛點更痛。

搜索平臺的信息是不需要太多的人工維護的，商品平臺需要提供客服、支付、物流等一系列后續服務，如果客戶找不到想要的商品，帶不來成交，最后的結果就是商家退出、客戶流失，就不會有流量，這個線上市場就無法盈利。

03 主動推薦方案

哪些搜索字段是符合用戶需要的呢？應該怎么調研？

3.1 客戶調研

如果是調研大的流程，直接選擇種子客戶做調研并沒有問題，但是到具體的優化時，特別是B端客戶調研很多時候靠不住。

比如你問：會用A字段搜索嗎？不要問，問就是需要。因為用戶如果說不會，下次遇到的怎么辦？現在答應你又沒有什么成本，誰會拒絕多多的搜索字段呢？

并且用戶調研也只能在特殊的階段調研核心的客戶，首先覆蓋的樣本就不夠豐富，并且用戶給出的答案，會因為各種各樣的原因，不準確。

要了解用戶，不僅要聽其言，更要觀其行。

3.2 專人服務

最好的觀其行，就是安排專人服務。當然不可能給所有的客戶都安排專人服務。在高價值的行業確實在使用該方案，比如月嫂、幼師、紅娘、專職客服，他們不僅本身就是服務的直接提供者還是觀察者，他們比產品經理更了解客戶。

在特定的行業，該方式比客戶調研，覆蓋到的樣本要大的多，采集的信息可信度也高很多。但是同樣存在問題，服務專員的知識在他自己的腦子里，非常依賴具體人的業務能力，他們能判斷出用戶的偏好，卻不一定能描述出來，也就很難編寫到程序中。

3.3 數據埋點

數據埋點是“用戶行為”很便捷的工具，只要用戶在平臺內，理論上每個動作產生的行為都可以監控，都可以分析。難點是：

1. 雖然現在普遍支持面相切面埋點，無需潛入業務代碼邏輯，但是埋點過多，版本升級后，埋點很容易失效。
2. 埋點獲取的用戶數據，如果要和業務流程關聯，需要技術操作，如果沒有事先埋好點，分析數據時，發現數據缺失，意味著該分析維度無法進行。
3. 數據埋點只能觀察到頁面上已有信息的反饋，無法挖掘頁面上未顯式的信息。
4. 數據埋點分析在某些場景下，分析思路太個性化，不利于統一管理，很依賴產品經理的數據分析能力。

3.4 機器學習

此處僅羅列一個：使用決策樹機器學習算法，可以實現根據用戶最終的行為，推斷用戶搜索的關注字段，并能預測用戶的行為偏好，不僅可以優化搜索字段，也可以用于支撐用戶推薦邏輯。

以上四種方式，并不需要相互替代，而應該相互補充，機器學習并不是萬能的，但是當數據積累到一定程度的時候一定要上機器學習功能，會帶來意想不到的收獲。