為什么要做相關(guān)商品推薦？

商品詳情是可能挖出金子的島嶼，我們都知道。

于是我們使了各種招式，終于讓用戶來到了商品詳情頁。我們悄悄念起魔鬼的咒語，恨不得用戶馬上去點(diǎn)全頁最醒目的那個(gè)“加入購物車”或”立刻購買“。可是，絕大部分B2C商詳頁的UV轉(zhuǎn)化率不超過5%（何況是PV�。�，絕大部分用戶最終是不會(huì)購買這個(gè)商品的，有可能他是被大胸的模特圖騙進(jìn)來的，有可能價(jià)格不合適，有可能商品細(xì)節(jié)不喜歡，有可能大多數(shù)的好評里有一個(gè)讓他難以接受的差評，總之，他不想買。

難道讓用戶就這么流失？

相關(guān)商品推薦的作用就是讓用戶繼續(xù)逛下去，直到讓他找到喜歡的商品。

好的商品推薦，是讓用戶不能停住腳步。

相關(guān)商品推薦的關(guān)鍵在于”相關(guān)“

相關(guān)商品銷售的關(guān)鍵在于”相關(guān)“，這就意味著必須從某個(gè)角度、或者維度對商品進(jìn)行切分，然后聚類，推薦給用戶。這跟線下的商品陳列是很類似的，比如你走到一個(gè)牛肉泡面的貨架前，拿起一包泡面仔細(xì)地端詳起來，可能這個(gè)口味不喜歡，那么你可能從旁邊的貨架上找到其他口味；可能”康帥傅“的字樣終于被你發(fā)現(xiàn)不對了，你可以在旁邊貨架試圖找到真的”康師傅“。前者是基于口味，后者基于品牌。

還有很多線索，比如特價(jià)、比如套裝。

線上的展示會(huì)更加豐富，因?yàn)榫�索是可配置的，可切片的，不像線下的貨架難以移動(dòng)。

基于商品和基于用戶行為

縱觀目前各大電商網(wǎng)站的相關(guān)推薦，無非”基于商品“和”基于用戶行為“兩種相關(guān)商品推薦。

基于品類，主要有兩種方式”相關(guān)搭配“和”銷售排行榜“。相關(guān)搭配，往往是基于互補(bǔ)的商品和品類，比方說賣個(gè)手機(jī)吧，搭個(gè)手機(jī)殼、充電器；賣件襯衫吧，搭個(gè)西褲加襪子。套餐購買省10塊哦，親。”銷售排行榜“，這個(gè)必須加上其他的標(biāo)簽進(jìn)行細(xì)化，比如”同品類“、”同品牌“、”同價(jià)格段“，這是京東的商詳展現(xiàn)的內(nèi)容。

基于用戶行為，就是通過用戶個(gè)人或者群體表現(xiàn)出來的特征進(jìn)行推薦。這種方式，亞馬遜用得可謂淋漓盡致。像”猜你喜歡“之類，基于用戶的個(gè)人屬信特征，比如年齡、性別、購物偏好、收入水平等，這個(gè)沒有豐富儲量的數(shù)據(jù)，普通的B2C根本玩不轉(zhuǎn)。但其實(shí)還有一些更簡單的方式。最簡單的莫過于”最近瀏覽的商品“模塊，喚醒用戶記憶，簡簡單單，好不好用，要看數(shù)據(jù)。還有”瀏覽該商品的用戶還瀏覽了“、”瀏覽該商品的用戶最終購買了“，這是基于群體的瀏覽行為；”購買該商品的用戶同時(shí)還購買了“，這是基于群體的購買行為。純粹這么玩，是玩不轉(zhuǎn)的，推薦的商品未必靠譜。無論是瀏覽、購買行為還是拉取相關(guān)品類、品牌之類的標(biāo)簽信息進(jìn)行聚合。

至于具體算法，別問我，我也不知道。

到處都是其他推薦，很煩啊有木有？

以上的這些相關(guān)推薦模塊全加上，真是全屏商品，看似豐富，可別忘了商詳頁的首要目標(biāo)：讓用戶把商品買下來。選擇太多，很煩的，在頁面間跳來跳去。

因此，不要過度推薦。

區(qū)分推薦商品類型：同類商品、補(bǔ)充商品和友好商品

一件襯衣的商品詳情頁，你推薦了別一件襯衣，那是同類商品；推薦了一條皮帶，那是補(bǔ)充商品；你算法算出來，買了襯衣的用戶通常還買了TT，好吧，這是友好商品。

一般來說，同類商品排行榜、”瀏覽該商品的用戶還瀏覽了“、”瀏覽該商品的用戶最終購買了“，推薦的往往是同類商品。”相關(guān)搭配“、”購買該商品的用戶同時(shí)還購買了“，推薦的是補(bǔ)充商品；“猜你喜歡”之類的推薦的是“友好商品”。

一般來說，商詳頁的內(nèi)容應(yīng)該包括同類商品、補(bǔ)充商品和友好商品，不要把想到的所有模塊都鋪上。那如何用設(shè)合適的模塊呢？要考慮下面幾個(gè)因素。

區(qū)分品類的需求特點(diǎn)：需求集中和需求分散

產(chǎn)品生命周期長、新品更新慢的產(chǎn)品，往往購買需求比較集中，這時(shí)候商品品種之間關(guān)系比較穩(wěn)定，基于品類的推薦會(huì)比較靠譜，這時(shí)候像“相關(guān)搭配”、“銷售排行榜”從各個(gè)維度（品類、品牌、價(jià)格）進(jìn)行拆分，匹配用戶的概率比較低。

而像女裝這樣需求高度分散的商品，銷售排行榜之類的推薦往往不靠譜，這時(shí)候使用基于用戶行為的商品推薦可能會(huì)更匹配一些，其原因在于買這樣的商品的人是同一類人，有著相似風(fēng)格，因此這里的基于用戶瀏覽、購買行為的推薦其實(shí)還可以再打上”風(fēng)格“的商品屬性標(biāo)簽，這個(gè)標(biāo)簽可以不給用戶看到。其實(shí)還有一個(gè)地方，很多B2C蠻重視的，但目前為止還沒看到哪家在做相關(guān)商品的推薦，就是曬單區(qū)，比如凡客有凡客達(dá)人喜勵(lì)曬單，但還不是很明顯地在曬單區(qū)展示該達(dá)人的相關(guān)商品。如果是高度分散的商品，基于人的因素的商品推薦還是值得嘗試。

區(qū)分用戶的類型：老用戶和新用戶

新用戶的推薦，以上的玩法也夠玩了。

老用戶的相關(guān)推薦玩法可以更豐富些，可有個(gè)性化的商品推薦；如果是平臺性的網(wǎng)站，可以推薦”你購買過的店鋪同類商品“。當(dāng)然，沒有基礎(chǔ)能力，這些還是玩不轉(zhuǎn)的。

商品推薦的位置

一般網(wǎng)站，都是將補(bǔ)充商品放在商品主圖下方，而同類商品、友好商品的推薦放在側(cè)邊欄和底欄。第一目標(biāo)，仍然是讓用戶購買；第二目標(biāo)，買了，就搭配上其他東西，多買點(diǎn)；第三目標(biāo)，好吧，這個(gè)不是你的貨，看看側(cè)欄其他商品如何。

最近在看韓國的網(wǎng)站，gmarket, 11st的商品詳情頁設(shè)計(jì)，還大量地添加了通往賣場的鏈接，更重要的不同是在右邊欄添加了浮欄，展示相關(guān)商品，無論你如何拖動(dòng)商詳頁，都可以看到這個(gè)浮欄。這個(gè)設(shè)計(jì)的當(dāng)然很鼓勵(lì)商詳頁的跳轉(zhuǎn)，可是是否過重了呢？

這個(gè)需要數(shù)據(jù)去說明問題。

最終還是要看數(shù)據(jù)

上面講了一些思路，但對或不對，適合還是不適合，最終還是要看數(shù)據(jù)�？茨男�數(shù)據(jù)？

單純從商詳跳轉(zhuǎn)來看的話，要看商詳PV中上一級頁面是商詳?shù)谋戎�，商詳相關(guān)推薦模塊的點(diǎn)擊率。

此外其他數(shù)據(jù)也值得參考，商詳PV/整站PV，商詳跳失率，不過這兩數(shù)據(jù)受其他因素的干擾比較大。

孤島相聯(lián)

相關(guān)推薦更多的是一種基礎(chǔ)能力，往往短視的網(wǎng)站看不到它的重要性，相關(guān)推薦做得特別粗躁，很難做到“相關(guān)”。相關(guān)推薦也是比較難的，我只是大致列了一下思路，在實(shí)際應(yīng)用中是需要不斷地根據(jù)數(shù)據(jù)去優(yōu)化，而且更復(fù)雜的算法更需要不斷迭代完善。

但商品與商品之間確實(shí)需要通過某種線索聯(lián)結(jié)起來，而這一種線索無論是通過商品打標(biāo)、工人配置還是算法匹配，都應(yīng)該建立一種機(jī)制讓這些滿是寶藏的孤島相聯(lián)，這樣才能更加繁榮。

文章來源：eccman.com

標(biāo)簽： B2C 商品詳情頁設(shè)計(jì) 相關(guān)推薦設(shè)計(jì) 

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