信息流现在被大量应用在电商、社交、资讯等领域。信息流的形式更加突出沉浸式体验,那么问题来了,在处于这样闲散的“逛”的状态下,怎样提高用户的转化率?

交互设计 | 信息流提高转化的策略

增长是现在业务的硬指标,大环境下设计师也免不了要背这样的KPI。

像这种常见的信息流,也叫Feed,起初由Facebook在社交行业重新定义为News Feed,现在被大量用在电商、社交、资讯类等领域。信息流突出卡片的信息,用户可以无限制地下拉刷新,偏重于“沉浸式”的体验,用户可以在里面“逛”起来。

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那么问题来了,在处于这样闲散的“逛”的状态下,怎样提高用户的转化率,让用户在Feeds中产生点击行为?有如下几点可以进行尝试,抛出来相互探讨。

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设想一下这样的画面,如果在你的Feeds列表里面推荐的是一些机械键盘和游戏装备,那作为用户,会心想“晕,这些东西又不能让我变瘦变美,跟我啥关系?往下翻翻再看看有没有什么可买的东西”。

如果再滑个2~3屏还是这类似于“今年流行的POLO衫”等跟你没关系的内容,那可能就没耐心看下去,sorry,直接退出了。

而“千人千面”机制能解决这个问题,它要达到的目的就是,对每个用户而言,都是各自喜欢的内容。

那么怎么做到千人千面?

(1)千人千面的影响基于用户人群的标签

标签分得越细,流量就会被分割得越厉害,推荐也会更精准。针对具有标签思维的同学来说,展现价值以及访客价值利用率更高了。

举个栗子,如果最近你要搬家,在某宝看行李打包带,那么你可能被平台分类为“搬家”这个标签。如果再细一点,“打包带”也可能为一个标签。

那么在你的Feeds中就有可能呈现出既有打包带,也有纸箱、胶带、打包绳等这样搬家常用的物品进行推荐,是不是很人性化?可能就在这些推荐内容中发现一些自己也没想到但能好用的东西。

像这样根据消费者的浏览记录和购买习惯来制定个性化服务,通过对这些信息进行分析来给消费人群贴上标签,从而达到实现把产品精准推荐给消费者的目标。精简的信息能够及时满足消费群体的需求,帮助消费者快速找到感兴趣的内容,由此带来了极好的用户体验。

(2)千人千面的机制是推荐式的

一种基于C端消费者行为轨迹(比如用户在页面的浏览和点击行为)和途径反映的购物意图进行匹配推荐,如上面所举的“看行李打包带”的栗子;

第二种:基于B端店铺(即商家),进行在后台设置的店铺人群画像(即在后台设置一些选项,告诉平台他的目标用户是谁),平台进行智能匹配推荐的。C端和B端的信息相互依存才构成了现在完整的Feeds“千人千面”推荐机制。

这个时候,交互设计师能够做些什么事?

(1)将信息流的卡片进行结构化和组件化

卡片信息即用来表达用户的标签信息的。定义好最整体的框架,以及各种信息缺失情况下的展示方式。稍安勿躁,如下图,往下翻,在本文下一节进行详细讲解。

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(2)将用户人群进行分层,然后和卡片信息进行匹配

用户人群分层,有多种维度。最常用的是将用户分为新客和老客,偶尔会有准新客、僵尸用户、流失用户3个层级的添加。但作为不同的产品、店铺,甚至是在不同的地点,对新老客的定义都不一样。

比方说在杭州某小区旁边的奶茶店,老客可以定义为“方圆3公里以内一个月内在本店下过单的人”,新客可以定义为“方圆3公里以内从未在本店下单的用户”。

如果这家店在各大外卖平台上提供外卖功能,那么对老客人群标签为“3公里以内”“下过单”,那么对老用户可以采用折扣的形式,比方说老用户下单88折等优惠信息进行吸引;新客的标签为“3公里以内”、“未下过单”,那么对新用户可以采用尝鲜的方式,比方“新客1元尝鲜价”等方式进行吸引。

这样对用户人群的分层决定了我们的信息是否准确以及有效。如果将新客定义为“方圆1公里以内从未在本店下单的用户”,可能因距离太近而失去对稍远一点顾客的覆盖。

在工作中,这样的人群定义一般是和产品经理、运营一起商议进行决定的。

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(2)商户信息

品牌标签(比方说品牌、优质商家等)。商户信息的透出,对追求品牌的用户来说是个有利的促进因素。如下图中商户的“品牌”标签。

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光有这样的利益点也还不够,设计师需要做的就是将这些信息进行表达,怎样表达?设计方案将卡片进行结构化和组件化。什么是结构化和组件化?如之前的图(某平台的商品卡片结构)

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同一个卡片,保持相同的位置出现的内容性质相同,即结构化。如上图商品媒体展示区,展示商品的信息,可以是图片、视频、直播等等多媒体的展示。

组件化是指,卡片信息可以不必全部完整,可以只支持其中的某些信息进行展示即可,没有的可以进行隐藏。比方说满减信息,如果商品暂时不打折,那这一块就没有信息,可以进行隐藏。

如下图:

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在同类商品中还可以尝试榜单或者清单的方式进行进一步的促进,两者都代表着品质和认可。

(2)尝试推荐不同类别的商品

为保持用户在信息流中所看到的信息更丰富,可尝试在信息流中除了推荐商户标签词的内容,还会穿插一些其他内容的信息。比方说:你是个爱美达人,但同时也可能是个音乐爱好者,那么当在化妆品的信息流中,推荐一些当季新款耳机是不是很有吸引力。

再或者你是个钢铁直男,喜欢体育,同时也喜欢玩游戏,那在你的feed中同时出现这两样商品是不是一件很开心的事情?

(3)相似内容的推荐

在浏览过程中,可根据用户的浏览行为进行相似词的推荐,如下图。相似词的推荐又分为2种,一种是直接推词,另一种是根据用户的点击行为进行推荐内容,都能起到扩展内容的作用。

如下图:

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总结来说,要提高Feeds的转化率,逻辑如下:

做好信息的展示和匹配。将卡片结构化和组件化,并做好用户分层进行利益点的匹配。根据用户的行为进行实时内容推荐的变化。#专栏作家#

Sophiallg,微信公众号:Sophia的玲珑阁,大厂体验设计师,人人都是产品经理专栏作家、简书互联网优秀作者,分享实用的互联网设计技巧和职场经验。

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题图来自 Unsplash,基于 CC0 协议




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