本文主要从三类经典客群的购买心理，详细分析电商的前端设计该如何做，才能更好的让用户选择购买。

做电商产品很容易发现陷入比较尴尬的境地，就是比较被动。甚至有些产品同学自黑，只要供应链、运营给力，怎么设计都成。

例如：产品现状都就是被运营牵着鼻子走，特别是随着电商架层的产品设计逐渐成熟稳定，骨架已经稳固，只能从运营的填充层来创新优化。

这个问题，产品大神俞军有个很中肯的回答：谁懂用户就谁说了算。

从这个回答中，也不难看出，产品运营不分家，也就是所有人都是目标（还不就是KPI……）导向的——即提高GMV、用户数，从这个全局角度。产品运营都应该是在对用户有深刻了解基础，根据各自工作侧重来展开工作。

还有另外一个矛盾就是：很多人经常觉得会遇到产品策略和用户体验的矛盾，我个人觉得是个伪命题，没有切合用户路径的产品设计，不会有人来买单，只有将商业诉求和你的kpi融入到用户路径的设计中，才是可持续的。

从以上两个矛盾不难发现，对于产品人员解决问题本质就是——应该反复代入典型用户购买场景，把握用户心理和用户场景，设计完全贴合用户的路径。

前段时间听梁宁老师的产品课，第11节讲到两套用户画像，其中一套拿来对应电商的三种经典客群非常准确：用户大明、用户笨笨、用户小闲，先来解释下。

• 大明：有明确需求的用户，我就想快速高效的找到想要的东西；
• 笨笨：有模糊的需求，但我不知道具体买什么好，所以来看看；
• 小闲：没有消费需求，我就是来打发时间逛逛的。

将用户分类成这三种，对用户就有了这种粗线条的把握，从这里切入由表及里、逐步拆解分类用户。

按照二八原则，由于产品设计主要是标准化过程，因此对产品同学来说，这种粗线条的分类能解决产品标准化模块百分之八十的问题。而用户的精细化分层、乃至个性化以个体为单位，依托数据采集、算法建模等做推荐、排序涉及的就属于比较后端的设计，本文暂不讨论。

经典的理想用户路径应该是：商城首页活动位 ——二级活动主题页——商品流——商品详情页——下单——支付或者搜索——商品列表页——商品详情页——下单——支付。

很明显几乎所有用户都会在中间环节来回往复，甚至很多用户轨迹诡异地让你怀疑是在做布朗运动。这个过程中主要在做比较和购买心理建设，其实是可以提炼一些基本的通用路径。

下面我们可以结合以上提到的三种经典客群的购物特点，分析相应的流程的主要页面的设计要点。

一、大明用户

大明用户的场景一般都是：内存不够玩游戏玩到卡得想骂娘，一边吐槽电脑，一边game over以后赶紧去网上买个外置硬盘暂时顶顶。

那么大明用户要求相对简单，他要干的事情就是二件：一是搜索自己要的；二是比较。

所以对于大明，最关键的就是搜索功能了。提高搜索和比较的效率就是主要的诉求，那么我们就可以从搜索、搜索结果页入手了。

1. 搜索

搜索关键词数据库丰富、字段切割准确、切割点多维度，包含各种丰富的父子类目。在搜索功能层面提供模糊搜索、关联搜索、历史搜索记录等，其中搜索关键词选择页面是比较重要的，特别是将用户输入的关键词进行补充、关联的关键词，能进一步帮助用户明确自己的购物需求并缩小筛选范围。

2. 搜索结果页

搜索结果页相较于普通的list页面，最大的区别就是导航区。导航区是帮助用户具像化自己的需求，提高购物效率。

那么此时的设计要点就是：提供关键的筛选标签、排序标签，对于关键词属于父类目的提供叶子类目导航。

这两种做法都是帮助用户先粗后细筛选提高效率，然后加上专业选购内容，也是对于标准品或者专业度比较高的商品选购比较人性化的设计。

例如：京东搜索栏字段“笔记本电脑”，底部会出现笔记本电脑选购指南，这种专业资讯也属于购物中的场景搭建，帮助用户产生信任感，至少不用再跑一趟知乎，减少页面跳出。

此处只是从搜索层面来谈，搜索结果页其实也是list页面。从这个层面来讲，也有一些提高效率优化体验的点，帮助大明用户能快速对比商品价格、销售属性、优惠属性、人货关联度等，放在后面list页面再展开。

因为大明用户到达商详页的路径更短，通过这一层层页面不断提升对商品的具象感知，提炼一些需要对比的商品属性值、价格等，帮助大明进行购买决策。

二、笨笨用户

笨笨用户的场景很可能是：今天看到街上小姐姐穿的裙子好好看，赶紧去网上看看有没合适我的。

这种有模糊购物目的的用户，提供循序渐进的引导，即频道专题导航、活动、专题详情页等，通过这些场景触发笨笨心里的那个痒点、兴奋点。

很明显此时的场景感搭建非常重要，文案关键字刺激、导流型商品、优惠价格刺激、各种具像化的商品等等，触发到笨笨的很模糊的购物需求就会发生质变。

所以此时活动专题页面、分类导航页就是设计重点。

1. 活动专题页面

首页的推荐位就是由一系列活动、专题组成的，对于sku丰富的平台下一级页面一般是楼中楼的设计，即同样有活动位、主题位、品牌流和商品流等。

那么为了引导用户不断向下一页面转化，有以下的要点：

• 优惠活动模块：突出优惠活动的重要优惠信息点和导流型商品（或者千人千面商品）的露出；
• 专题频道模块：突出专题型活动的主题调性和切合主题商品（或者千人千面商品）的露出；
• 具体的页面元素：商品场景化图片、商品标签、优质用户评价、关键场景词刺激。

优惠活动的触发根据是否新用户分为新用户专享、老用户优惠，专题根据时节点、用户年龄性别偏好等粗颗粒特征精细化分层推送。

文案可以场景化一点、留点悬念，借用下公众号的标题技巧。例如：淘宝有一期推荐位的宫格标题是“昨天逛街看到的那个漂亮小姐姐”，突然就激起了人的好奇心，然后我就果断点进去了，这种小技巧都是特别有场景感，加上相应的图片、很容易让用户代入。

另外活动专题模块也能起到时尚资讯、热点资讯的作用，是增加用户活跃的一个点，并且能体现平台商品的调性和定位。应该突出重点，给用户一个基本的心理预设。

例如：商品主打品类，这样用户下次想到相关商品，就能首先想到你的平台，这也是一种重复洗脑作用，什么都突出反而什么也抓不住。

2. 分类导航页

商品管理的核心就是分类，因此分类导航页对于sku丰富的平台，是个很重要的功能入口，一般网站会以首页底部tab、icon等入口，也是需求模糊的用户定位自己的需求类目的主要功能入口。

另外，这个页面一个很重要的场景就是，购买自己不熟悉的东西。例如：帮别人买东西，或者女生买3C用品。

分类导航页从用户心理层面有两种作用：

• 一种能够通过类目名称找到所有子类目，保证信息齐全，先粗线条定位类目再锁定局部细致对比，这种用户就是上面提到的后者，对商品不熟悉，此时用户的转化可能性比较大；
• 一种是通过类目名称找到相关类目，主要起商品信息资讯作用，在反复几个子类目详情页的对比后，定位到具体的几种叶子类目，缩小选择范围，这种就是对于笨笨用户，熟悉但是还在纠结期。

因此分类导航页的设计保持清晰、颗粒度适中的层级，每一个层级类目相互独立，完全穷尽。

当然这个模块类目字段都能跟后台类目管理对应，目前通用的做法已经比较成熟稳定。并且，因为是需求不明确甚至不熟悉，用户的个性tag此时都是失效的，所以做好标准化的资讯式展示即可。

三、小闲用户

小闲用户顾名思义是打发时间、娱乐休闲的，看看最近的流行趋势、有什么好玩的、有什么好看的，可能逛着逛着就突然有了兴趣，然后就找到了一个需求目标。小闲的场景很可能是：刚跟男朋友吵架了，要去剁手发泄一下，顺便转移下注意力。

那么对于小闲用户来说，最有可能引起转化的功能是：优惠、为你推荐。

1. 优惠

优惠活动是几乎是不用思考的价格吸引策略，对于非价格敏感用户页是个偷懒的功能。

有一个研究机构做过调查：一瓶护肤品100ml19美元，另一个打了“优惠”宣传牌的同样包装的同样的护肤品套装100ml+25ml25美元，82%的人毫不犹豫挑选了后者。

对于小闲这种没有购物需求的客群，优惠是很好的触发点。因为大多数人是害怕错过优惠的，也就是消费心理中的合算偏见、价格歧视现象，优惠活动具体玩法涉及定价策略、运营活动策划，本文不展开。

2. 为你推荐

“为你推荐”现在几乎是电商标配的功能了，是每天晚上淘宝网上2000万笨笨类型女生的自留地。

这个模块主要有两个作用：

• 推荐给笨笨符合她口味的东西让她在里面愉快地玩耍外，这里让笨笨欲罢不能的商品主要就是——根据根据个人历史数据，推荐的笨笨还没有看过的组合购买、补充购买、时节性购买、个人风格性购买商品，让笨笨有种发现新世界的感觉，哎呀，好像什么都是我缺的；
• 不断重复展示用户收藏过、加过购物车、下单过、反复历史浏览对比过的商品，充当着压死骆驼地最后几根稻草的作用。一个用户如果最终订单转化，是经过反复浏览商品详情页10遍的话，这个模块就能起到最后5遍的入口作用。

总体来说，笨笨用户的目的不是要有效率地、快速地找到自己要的东西，而是想东看看、西看看，把握下最近的流行趋势，看得多了就会忍不住买一样。

四、大明、笨笨、小闲在一起了

好了，现在大明、笨笨、小闲通过不同路径终于来到了商品列表页、然后就要去到黄金商详页。

在商品列表页、商详页到最终转化，大明、笨笨、小闲用户各自的侧重点肯定也都不一样，但是大致总体是：寻找购买目标、感知所欲购商品、诱发对商品的使用联想、选择购买这几个步骤。

1. 商品列表页面

不管对于大明、笨笨、小闲，到了列表页面都有了一个相对清晰的需求。所以列表页的要求就是要——高效快速从商品流里定位到具体商品。

那么list页面默认商品流区怎么做到高效呢？那就是提供重要的商品关键属性和商品标签。

商品关键属性，这里主要就是：优惠属性、商品来源、是否免邮等销售属性。例如：自营、认证商家、参加秒杀优惠、使用优惠券等，商品规格、关键参数等商品属性，这个对于不同品类，关键参数不同，例如：防晒霜的防晒指数、空调的定变频等。

商品标签，主要指与用户历史数据相关的行为标签。如：浏览过的店、朋友购买过等等，通过这种关系的挖掘，增强用户的信任度；还有如：新品、热卖等，也是为商品背书。

这里还会涉及两个问题：

1. 各种商品关键属性、商品标签的优先级排序问题，因为一个feed流展示窗篇幅有限，这个优先级应该跟用户决策心理的各因素权重优先级保持一致；
2. 这些商品属性标签，应该尽量保持跟列表导航区的筛选排序标签保持互斥，最大化展示商品元素。

另外分类页和搜索进入的list页面，在默认排序上会有不同，分类页因为前面提到的需求不清晰或者不熟悉，默认排序不做个性化处理，按照通用排序规则。搜索由于是基于用户的主动行为，默认排序跟用户的客单价、偏好、性别年龄等因素有关。

2. 商品详情页

商品详情页是电商人眼中的黄金页面，前面提到的入口型页面用户可能都是3—5秒的停留，因此抓重点搏眼球很重要。

用户在商品详情前的页面更关注商品，到了商详页开始关注价格、性价比、运费物流等情况，因此提供层次清晰的主次信息点，帮助用户降低决策成本是很要点。

对于商详页，最重要的是场景搭建，像梁宁老师说的：只有能触发用户情绪的场景才是真正的流量入口。

当用户停留在这个空间的时间里，要有情景和互动让用户的情绪触发，并且裹挟用户的意见。例如：评论和其他用户的购买动态栏、倒计时等数据化标示，这就是场景。

因此商品详情页开始出现短视频、直播等模式和越来越精细化的评论，就是丰富、高度还原场景的做法，具体的设计分析在之前的文章有专门分析，本文不再展开。（相关文章）

商详页是用户交互较多、反复对比的页面，提高这里的效率和利用率有如下做法：

（1）用户的交互：购物车转化、下单转化、收藏、分享、关注店铺、查看评论等，这些都是用户重要的行为轨迹，是为用户个性化个性化展示重要数据来源、用户画像进一步完善的历史数据。

从商品角度来看，是商品销售热度、销售市场预估的关键来源。其中用户加购物车、收藏都是漏斗分析的关键步骤，到了这里的转化可能就是有待用户的购买心理建设了，反复重复在推荐位、降价提醒都是一些好的方法。

支付转化等则是产品设计主导，页面流畅不卡顿、第三方接口开放程度。合理运用这里的数据，精细化运营最大化其数据价值

（2）反复对比：到了商详页，用户会反复从list页面、特别是收藏列表、相关推荐等到不同商详页来回跳转，做对比，做购买决策、收藏关注等。主要就是关键参数、商品图片、评价的对比，对于标准品和非标品的侧重点也会不一样。

例如：女生买衣服的场景，都是先看风格样式，是一个比较抽象的感觉，到了购买的时候才会去关注尺码和材质这些参数。很多女生都不是数据敏感的，对自己的具体三围尺码没有准确的认识，这个时候又得去翻一下之前买的还算合身的一件衣服的大小。

这个路径就被拉长了，对于这种用户可以将这些基本身材数据，作为用户基本数据，在相关商品商详页给一个能快捷对照的入口。

当然，怎么能精确化这种数据呢？一个思路是：可以做一个有刺激性的活动入口引导，让用户从所有购买的鞋服商品中为是否合身评价打分，精细化算法分析后基本就能确定了。

五、总结

做电商大家都在谈数据导向，但是一个很好的同理心和数据其实是可以相互补足、相辅相成的，共同构成决策时的决判断力。

那么同理心就我的理解，就是尽可能把自己变成一个真正的典型用户。例如：大明、笨笨、小闲这三种典型客群，让自己大量置身于真实用户的真实体验场景或者观察别人，久而久之，慢慢拥有一种对于你的用户的洞察力，而这样的洞察力也就能转变为你做产品时用户心理把握、场景代入时的同理心。

按照这三种用户心理精细化场景分析，会提炼出大量细节，这个不管是用户体验还是迎合商业诉求，都是很好的切入点。

总的来说，一个用户的客群类型长期是比较稳定的，那么切合用户路径。

• 从转化率来看，肯定是小明用户的价值最高；
• 从DAU层面来看，笨笨用户贡献最大；
• 从潜在用户价值层面来看，小闲用户价值最高。

很多人觉得留存、日活这些非交易层面的数据不太重要，其实这些数据代表着平台发展的潜能。相对重新去获取新注册用户，成本低，并且转化率更高，和老带新的社交分享上，也能发挥很大作用。在面对GMV瓶颈期时，可以从这些数据入手，也就是笨笨、小闲用户的精细化分析。

后记：这篇文章是在梁宁老师的启发下写的，从去年听过她的产品课之后，订阅了她的公众号，并把她所有的公号文章反复看了好多遍，收获非常大。不仅仅是做产品还有做事做人这些方面，觉得她是一个很酷的女性导师，然后现在变成她的迷妹。

当然，我们说追求价值多元，别人的东西如果能内化到几个点，帮助提升都是很大的，不要盲目吸取就好。做产品长期陷入工作的局部，需要跳出来观察和总结一下，所谓能力就是不断的复盘。

最后，谢谢大家耐心地看完。

本文由 @ Miss right 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载

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