网络购物过程中用户浏览行为分析:排序、过滤选项

        顾客在网络购物过程中会展现出种种行为,我们可以对用户行为加以分析。比如我们还可以通过过滤框来了解这个客户看重产品的哪个方面,了解之后可以用更有针对性的内容去影响她。

       比如比较常见的一种过排序滤选项是“按XXXX排序”,还有一些其他复选框。比如淘宝功能很全的这个:

用户浏览行为分析

一般来说,可能的选择有:

        按照价格排序(从低到高,从高到低)

       按照销量排序

       按照新旧排序

       按照用户评分排序

       按照用户评论数量排序

       按照名称排序

       按照折扣幅度排序

消费者选择不同的排序条件,等同于他跟你说:

  •        按照价格排序(从低到高,从高到低):我对价格敏感,要便宜的(如果是选择“价格从高到低”可能代表他要高端货——也可能代表你的产品归类可能有问题,例如把相机电池和相机放在了同一个目录,消费者为了找到相机只好用“价格从高到低”来排序)
  •        按照销量排序:我很想随大流,如果你告诉我说一款产品是“热销的”,我就更容易去购买它。
  •        按照新旧排序:我要“新品”,请给我推销最新款的产品。
  •        按照用户评分排序 or 按照用户评论数量排序:我很在意其他用户的看法,向我推销“top rated products”是最有效的,在促销广告中出现产品评分和其他用户的评价节选对我也有效。
  •        按照名称排序:随便推荐吧。
  •        按照折扣幅度排序:给我折扣,给我deal! 请推荐给我“本周特价”和“疯狂促销”。

既然他都这么说了,我们自然要有所变化:

  •        如果有能力根据用户信息来动态展示内容,不妨在网站上做更有针对性的推荐(抛砖:例如现在首页都是“今日特价”,那么对于用了很多“根据用户评分排序”的客户,我们可以展示“今日热评”;首页旁边可以根据用户类型来决定到底要展示“热销榜”还是“最新用户评论”还是“新品推荐”)。
  •        动态生成email campaign,根据用户偏好,设置规则以最有效的方式推送促销信息。比如给评论敏感型的消费者的Email就突出表现产品评论和评分,给价格敏感的消费者就主推特价。相应的邮件标题也可以投其所好地修改以获得更高的open rate。 

除此之外,

       选择“按照用户评分排序”的客户,更可能接受在线客服的交谈邀请,并接受他们的宣传。

       如果很多客户在某个category呈现出了非常特别的排序习惯,可以深入研究一下我们是否可以根据这个信息进一步优化这个category的营销方式。例如发现MP3目录下大家全用“价格”排序,而书籍目录下都用“用户评论数量“排序,我们就可以在这两个目录的根页面采用不同类型的促销活动和结构,MP3目录下着重强调低价产品,并且给出各种促销,而书籍目录下主要给热评产品推荐,以及把新的用户评论放到更显眼的位置。 

       另外,除了排序之外,很多过滤工具也是可以透露出用户到底对哪类产品感兴趣的,例如:

       用户在筛选过程中会一步步清晰表明他要的产品规格、质地、价格是什么,他对哪个品牌更感兴趣……

       美国目前很常见的做法是侦测客户访问产品的类别,然后推送相应的促销(例如你去Amazon看了一天的玩具,第二天很可能就收到玩具的促销邮件——这种玩法已经有了很成熟的solution可以用),但是还是常常会出现“推荐的东西完全不是用户想要的”的情况,如果能够结合客户在过滤、排序条件中表达的信息,或许可以把这种campaign做更精致一些。

       用户的行为会告诉我们他们想要什么,而了解“他们想要什么”可以更好的帮助我们满足客户需求,达成交易。(这个系列文章只是介绍一些简单的方法和规则,真的要做好的话,还是要靠成熟的产品推荐算法和好的数据挖掘团队的)。(本文整理改编自互联网)。

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