电商产品本质上还是信息匹配的平台，一手牵着待售的商品，一手牵着有购买需求的用户。

上一篇《电商产品设计入门：用产品设计来勾搭用户》我们初步认识了电商产品设计时普遍采用的搜索、内容、类目等用来引导用户发现商品的入口。在结尾的时候我们用了一个可能不怎么恰当的比喻：老鸨来更形象的为这些入口的功能下了一个定义，即让用户与商品发生联系；同时，我们也用“老鸨”的名头打下了一个伏笔，作为混迹在最极端社交场合里的终极选手，老鸨必然还有更多的技巧来完成用户和商品信息的匹配和撮合。老鸨有宝，众客官请听好。

发现需求的层次

按照需求层次这个维度来划分的话，用户“发现”商品，或者说电商产品引导用户去发现商品，这个需求实际上可以简单分成两个层次，三个维度：

第一个层次是基本性需求，产品需要解决的问题是引导用户，让用户通过多个入口，快速的直接或者间接的发现商品；

第二个层次是延伸性需求，有两个维度，实际上也就是产品对于用户引导有两个诉求：一个是引导用户发现更多商品，发现关联商品；另一个是引导用户发现目标商品。这两点诉求都以第一个层次的基本型需求作为基础点，只有基本性需求的满足，即用户在应用引导下完成了最基本的商品发现，与应用发生了交互之后，这两个高级一点的需求才存在。因为，这两个高级一点的需求作为应用对用户的引导需求是有着较为明确的倾向性的，而倾向性的方向来自于用户对于基准商品的发现。

发现更多商品

举一个京东的例子。

这是京东WEB站在某个版本的首页，在箭头标注的位置上，大家可以清楚的看到“猜你喜欢”的字样。从字面的意思来理解，如果你要“猜我喜欢”，首先得知道我是谁，也就是我在电商产品内的身份，应该知道我在电商产品内的喜好，或者说我在电商产品内被划分的组别，或者被打上的标签；因为只有通过这样的识别，应用才能够去“猜”，才能够更有效的猜。这种喜好可能是来源于用户在产品内的浏览记录、添加商品到购物车的记录，购买记录。

举一个关于亚马逊的商品推荐的例子来说明一下猜的原理。例子大概说的是一个父亲某天在他的电子邮箱里收到了亚马逊发出的婴儿纸尿片的优惠券，作为一个读中学女儿的父亲，他感到莫名奇妙。这位较真的爸爸很“友好“地给亚马逊回复了一个邮件，询问被推送纸尿片优惠券的原因。亚马逊的客服团队很快的响应了这位爸爸的“询问”，会收到纸尿片优惠券的原因是在几个月前，这位父亲的亚马逊帐号曾经购买过验孕棒。不知道这个当时在都中学的小姑娘现在怎么样了。

这是一个比较典型的通过用户行为，识别用户需求，进而引导用户发现更多商品，关联商品的例子。事实上，引导用户发现更多商品可以有多种实现的维度，可以是基于商品间关联的维度，也可以是基于用户喜好、用户行为的维度，还可以是基于运营活动的维度，更可以是基于多种因素的集合。我们这里介绍常见的引导用户发现更多商品的方式——个性化推荐。

个性化推荐

要实现个性化推荐，也就需要首先对“个性”有一个认识，这个“个性”来自于使用产品的不同用户，通过记录用户与产品之间的具体交互行为而获得对于不同用户的认识，将这些具体的行为标签化，模式化之后，归纳出用户特征，从而实现对用户分类。

作为电商产品来说，用户与产品的具体交互行为可能包括，用户使用搜索的功能搜索过的商品信息、用户购买过的商品信息、用户添加至购物车的商品信息、用户收藏的商品信息，用户使用购物车、收藏等功能时的行为习惯，用户所购买的商品选择中先同卖家沟通再购买的比例，用户同卖家沟通的频次和时间长度，用户经常使用的物流地址的数量，用户客单价的金额区间、消费和收藏的店铺等级和这些店铺对应的平均客单价等，以及用户对于产品内非核心功能，比如分享，买家秀等的使用频次。

完成了对具体交互行为的记录和积累之后，实际运用个性化推荐的方法来引导用户发现目标商品，还需要“五要素法”来帮助我们实践和验证。“五要素法”是一个记录、反馈循环验证的方法，五个要素分别是：生产者、内容、消费平台、消费者和使用反馈。

举一个非电商的例子来帮助理解：YouTube的视频前贴片广告。

所谓视频前贴片广告就是我们经常在“爱奇艺”或者“乐视”等视频应用煲剧的时候，等待缓冲的时候看到的那大写的“90秒”或者“120秒”广告，想必大家对这个东西深恶痛绝，但是应该也接受了这个事情的存在，因为视频网站就是通过广告来获取收益，据此来支付内容的版权费用，然后我们才有剧可以煲。

与国内的视频网站大咧咧的几十秒广告不同，在YouTube上，视频的前贴片广告在播放5秒之后，就会出现一个按钮，用户就可以根据自己的好恶选择“继续播放”（广告）或者“跳过”（广告）。对于用户来说，这是一个简单而且友好的功能，但是从商业的角度来说，却存在很大问题，逻辑很简单，用户不想看就可以跳过广告，也就意味着就没什么人看广告了，一旦没有受众，那么原本投放广告的企业也就不愿意出钱在这个平台上投广告了。

在这个逻辑里，贴片广告就是内容，制作广告的广告公司就是生产者、Youtube就是消费平台，YouTube的用户，视频的观看者就是消费者，而用户选择“继续播放”或者“跳过”就是反馈。那么这五个元素是怎么发挥作用呢？

其实作用就来自于用户的反馈。

首先，与国内视频应用动不动就几十秒的前贴片广告来说，YouTube在5秒钟之后把控制权交回到用户手中，用这个控制权交换了用户5秒钟的关注，用户的心理感知是5秒钟之后，跳过的图标就可以点击，就可以进入到自己想要观看的视频内容中区。因此，在这个5秒里，他会关注这个广告的内容；因为在通常情况下，就我个人的使用经验来说，国内的视频应用一旦出广告，我基本上就是去端茶倒水刷微博，注意力早就不在视频广告上了。5秒虽短，但是更为有效。

其次，可捕捉和识别反馈是，通过5S后用户的“继续观看”或者“跳过”的操作，YouTube可以通过对系统的进行过类型标记的广告同用户操作相关联，进而有效地识别不同的用户对于不同类型广告的反馈，也就能够根据用户的差异实现广告的精准投放。而精准也就意味着高转化，也就意味着同时长的广告价值可以卖的更贵，而平台获得更高收益。

同样的在电商产品中，对应的五要素应该是：实体商品的生产者或者是入住的商家属于生产者、上架的商品属于内容、产品本身属于消费平台、电商产品的用户属于消费者，而用户的操作记录属于反馈。个性化推荐就表现在产品基于用户的操作记录这一反馈信息来引导用户，并在不断的推荐与反馈的循环、验证和调整过程中，引导用户发现更多的商品。

而作为用户的反馈，则来自用户最基本的操作记录，囊括用户在应用内整个生命周期的使用记录：

首先，在注册的过程，就可以适当引导用户提供一定的“个性化”信息，比如性别、年龄和收入，这样就能够简单划分用户的意愿消费能力，也就是能够承受的消费范围；如果用户完成过一次及以上的购买，那么势必会在应用内保留了物流地址的信息，这个信息就可以补充到用户的注册信息中去；

其次，用户每完成一次购买，借助电商产品对于用户所购买的商品的系统性标记，实际上是用户在电商产品内对自己进行“自我标记”，帮助产品来更清晰的认识用户，就像我们在前面举得关于亚马逊向父亲推荐婴儿纸尿片的例子。随着用户的每一次购买，用户对于商品品类的偏好、对于活动类型的偏好（通过参与活动购买）、是否属于价格敏感的用户，以及购物的频率、习惯购物的时间和客单价范围都会越来越清晰，这些信息都是在引导用户发现商品过程中可以利用的因素；

再次，如果对于用户的识别维度够丰富，且相关数据可以支撑到结构化，就可以参照在内容推荐上经常使用的 “协同推荐”的方式来辅助做个性化推荐。协同推荐的具体定义大家可以自行去百度一下，简单来说，就是通过系统对于用户的有效识别，对于相似的用户进行分组，将相似用户之间的兴趣、偏好进行交叉和推荐。

发现目标商品

这里必要稍微做一下说明，我们篇目里聊到的“目标商品”的目标指的更多是电商应用的目标，而不是用户的目标。前面的内容里已经说到，相对来说，发现目标商品是应用内相比于发现商品更高级的需求。这种高级体现在对于引导用户发现的商品有着更明确的指向性。也就是说，相比于发现商品引导用户与商品发生接触，发现目标商品是将商品中的某个或者某几个，多类商品中的某类或者某几类进行突出显示。

我们在看这个页面的时候会很自然的将注意力放在左侧的图片上，不只是因为左侧部分网站设置了轮播动图，实际上我们在这个静态界面上，我们也很容易注意到左侧的图案和文案，首先吸引我们的是它占据了较大的版面，其次是图片本身就很吸引眼球，阳光、大海和女性优美的胴体。

所以，我们基本上会带着审美的愉悦感觉去优先查看相应的内容。实际上，这就是电商产品通过简单的“差别陈列”的方法将用户的注意力进行了“指向”，引导用户去发现目标商品。那么那些内容需要这种指向性的倾斜呢？决定这种指向性的，需要突出显示某个/些商品或者品类的，首先是电商产品本身的性质，其次是产品当前的运营策略。此外，在同一个产品内，产品运营的不同阶段，对于引导目标的侧重也会有所差异。

搜索拦截

关于引导用户发现目标商品的实现，我们通过搜索的使用来做一个说明。

这两幅图并不是拿来黑百度的。因为互联网本身是中间性的，不代表黑，也不代表白，互联网的参与者，使用者的倾向和使用方式决定了它呈现出来的状态。当然，这是我个人的观点。我们抛开这些可能带有是非价值判断的因素不考虑，单纯从这两幅图片来说，当两款产品根据输入内容做出的搜索提示来说，百度所给出的提示项，是否能够引起你点击的欲望呢？

答案无疑是肯定的。因为从目的实现的角度来说，百度是成功的。换句话说，百度的搜索提示更加有效，虽然用户本来要搜索的内容并不一定和提示内容相关，但是百度成功的“劫持”了用户的搜索行为，使用的不过是搜索的提示信息而已，而且这个提示的内容是可以根据实际需通过一定的规则设置生成的。电商产品在引导用户去发现目标商品的时候，“搜索拦截”也是成本较低但效果不错的方式之一。

具体的操作可以参考以下步骤：

（1）基于目标

明确拦截那些关键词，拦截去哪里？这个是大前提，没有明确的目标对象，就没办法设置要拦截的关键词，也就没有办法识别和拦截用户的搜索行为。在实现上，对于同一个关键词，根据实际的需要可以匹配多个拦截项，并以提示列表的排位顺序来实现各个拦截项之间的优先级设定；

（2）实现方式

搜索拦截，说到底还是基于搜索，也就是有赖于通过用户的操作，如输入等行为来触发相应的功能。在实现上就需要对于用户通过虚拟键盘、麦克风、相机等输入工具/功能的交互行为进行侦听，对于用户完成输入的内容与系统预设的关键词进行匹配，对于匹配中的信息通过提示框进行展示，用户通过点击提示内容，则跳转至预设的目标信息页面；

（3）记录和评估

数据记录和效果评估是运营最基本的工作思路，在搜索拦截上也需要通过这两个步骤来逐步验证关键词设置的效果。

通过用户搜索行为的记录，可以识别和统计用户经常和习惯使用的搜索关键词，以此作为关键词词库；通过因用户搜索行为触发的搜索拦截进行记录，可以识别和统计出从关键词词库中与选择的所关联的拦截词所达成的效果；通过对于成功实现拦截的目标信息的统计，可以识别和统计出用户对于拦截项的兴趣偏好。

通过这样一些列的数据记录和效果评估，可以有针对性的分析和优化搜索拦截的效能，从而实现引导用户去发现目标商品的目的。

说一千道一万，电商产品本质上还是信息匹配的平台，一手牵着待售的商品，一手牵着有购买需求的用户。与此同时，作为一款商业产品，实现其商业价值也是必须完成的使命，而商业价值的额实现，有赖于电商产品更高效的实现商品的销售，也就需要作为产品设计者的我们充分关注用户在使用电商产品是的四个关键节点：发现 —— 关注 —— 冲动 —— 购买，从而更好地引导用户参与到产品的交互中来。

老鸨已然把客人带进了门，客人又会看上谁呢？

#专栏作家#

Sieben，人人都是产品经理专栏作家。混过文青的支付出道的产品人，长期以支付厮混，关注支付、O2O、社交领域，擅长行业、业务需求分析，产品设计和用户体验。

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