个性化赋能电商转化率的四个基本方法【UXRen译#173】

由宝珠 · 发布日期 2017-04-25 · 已更新 2017-05-22

作者：DAVID MANNHEIM | 翻译：xiuxiu，校审：Gogi

相关性可以提高用户体验，这不是什么秘密；用户体验的改善能带来转化率的提升，从而进一步提升用户忠诚度和留存。

那么问题来了：如何提升相关性？

答案在于个性化。

我是个性化的拥趸。只需要看看亚马逊就能找到很好（好到吓人）的例子。实际上，我们中有82%的人相信亚马逊在网站内容个性化方面扮演着领导者的角色。

亚马逊知道我买过什么书，因此，根据与我类似的用户买书的记录，亚马逊就能知道我会对什么感兴趣。它还知道我喜欢的电影、影片类型和演员。它知道我的兴趣爱好，也知道我爱穿什么。我觉得亚马逊实际上比我自己还了解我。尽管如此，但我们当中不是所有人都有几百万的闲钱，甚至几亿的闲钱，来像亚马逊一样投资于个性化引擎和数据聚合。

不幸的是，尽管个性化很重要，事实上我们当中很少人去“实践”个性化。说真的——这没那么难；我们只需要把用户体验做得更加相关。近期我听了Nosto的一群很棒的人的演讲——他们真的很棒，你应该去找找看——我惊讶于零售商是多么缺乏在用户中应用推荐技术。

1. 针对网站新用户和老用户，区别展示首页内容

在我的经验中，在电商里，我看到通常新老用户比例是75/25开。

基于这个数字，为什么我们就注定要给新用户和回访用户展示同样的内容呢？我们的回访用户，很可能且通常会与新用户想要的东西完全不同，而后者可能想先对公司有更多的了解。例如，我们可能应该给回访用户展示最新的折扣或商品。

我清楚记得我给一家公司做的远程可用性测试。一位用户进入首页，询问：“为什么给我看这种内容？我对这些内容完全不感兴趣，而且它们与我的需求毫无关系。”他问的是广告图，而且实际上他看起来非常困惑。他困惑的原因在于，广告图传达的信息很笼统，公司没有真正考虑过用户需求。广告图本身是争论的焦点，我推荐阅读Baymard研究院对轮播广告图的研究和结论来获取更多信息。

图1. ASOS记得我是一名男性，因此如果我回访ASOS站点，我会被带到男装频道，因为很明显我对女装不感兴趣。

2. 在商品详情页推荐其他商品，但是务必推荐相关的商品

我们在商品详情页总能看到“相关商品”，但我敢打赌，很多这种所谓的相关商品其实是根据商业领导或市场部门“认为”用户想要什么而手动录入的。我们一次次看到这种情况。例如，看看Boots和Superdrug两个网站的区别。假设我在找孩子的护肤产品，我选了50克的管装，这两家网站的商品详情页都提供了详实的商品信息。这很好。两家网站的关键区别在于，Boots为我提供了真正相关的商品，而Superdrug没有。

Boots向我展示了其他人在购物流程中已购的商品，而且这些商品与我的目标商品完全相关。在这个例子中，它不仅向我展示了目标商品（可能会被我看作不相关，因为我已经在这个商品的详情页了），还展示了与目标商品共同使用的其他商品。例如，涂抹护肤品的棉花垫。

这种推荐策略与Superdrug形成了鲜明对比。Superdrug在某种程度上也给我展示了相关商品，但与其说是“相关”，毋宁说更像是“同一商品的其他型号”，比如100克、25克的护肤霜，缺乏对用户体验的真正的思考。

图2. Boots为我展示了我在找的商品，同时展示了其他用户额外购买的商品，这些商品通常是与目标商品搭配使用的物品。

图3. Superdrug展示了“我可能也喜欢”的同一商品的其他型号。某种程度上说，它们也是与我的搜索词相关的，因为它们是我当前选择的商品的其他型号。

3. 在商品详情页推荐其他商品；但是务必对于你推荐的商品保持务实的态度

接着上面的那一点，我们需要对推荐的商品持有务实的态度。卖一件20英镑的T恤，然而给用户推荐200英镑的皮夹克是毫无意义的。如果我在找20英镑的T恤，后者显然不在我能承受的价格范围。

实际上，聪明的个性化推荐引擎和电子零售商会动态推荐商品（推荐比用户搜索的商品价格略高的商品，译者注）。所以，如果用户找的是20英镑的T恤，为什么不推荐一件23英镑的T恤，让利润空间更大？同样的道理适用于推荐更低价的商品。例如Havaianas网站上，为什么展示比我正在看的商品价格更低的商品？假如用户的期待价格是22英镑，那么为什么要展示16英镑和18英镑的商品，价值更低？我们通过个性化推荐，应该把这处理得更聪明一些。

图4. Havaianas一款价值22英镑的商品，其详情页上展示了同品牌一系列价格在16到22英镑之间的商品。

4. 购物车页面推荐商品——但需要谨慎

当我与客户谈论个性化时，有趣的是他们经常以为个性化的唯一实现方式是称呼用户的名字来欢迎用户，比如“嗨David”。我们可以这样做，但我们能做的比这要聪明得多。我们可以在用户旅程的每一步都实现个性化，包括（但不限于）：

首页
分类页
商品详情页
购物车页
结算页
确认订单页
邮件营销

用购物车页来举例，因为购物车是你与用户产生相关性的完美场所。

上面提到的Boots的例子，网站推荐目标商品的补充、辅助以及相关商品。我们看到Office也针对我的购物记录提供相关商品。它提醒我不要忘记特定商品。棒极了。谢谢你，Office，提供了一个优良的用户体验。但是等等。我把一双3.5码的Converse All Star Low运动鞋放进了购物车里（我自己是10码）——为什么给我推荐皮质鞋垫和皮革保护喷雾？很不幸，推荐商品完全不相关。更糟的是，这是用户点击推荐商品的黄金时机，用户可能认为他们会需要这些商品，然后就不再回到购物车页，放弃了购买。我见过推荐商品用浮层打开的例子，或者更好的例子是，推荐商品成为整个结算流程的一部分。

然而，让我们看看ASDA提供个性化内容的方式，这家网站展示你过去买过的商品，标签叫做你“可能忘记的”。当弹出这一屏时，我试着往购物车里添加了ASDA的无糖蓝莓和木莓口味苏打水。当我第二次看到这一屏时，网站就不推荐这件商品了——完全知道我已经往购物车里添加了这款商品。这才是个性化。

图5. Office有一个“别忘记”商品区域，与你购物车里现有的商品匹配得不错。真的匹配得不错吗？

图6. ASDA在购物的最后一刻告诉我我可能忘了买什么！

总结

我们拥有可用的数据，使得我们能够提供个性化的用户体验。使用这些数据来帮助你提升转化率和平均客单价，同时改进你的用户体验。如果以正确的方式执行，将会是三赢局面。

作者简介：

David是英国曼彻斯特的一位独立的转化率优化专家。他是英国少数获得可用性和用户体验双重HFI认证的人。他的研究焦点是利用数据驱动的解决方案来提升你的转化率的策略。