變被動(dòng)為主動(dòng)-談?wù)劗a(chǎn)品中的推薦功能
推薦可以降低使用門檻,可以幫助商品快速轉(zhuǎn)化,更能夠拉動(dòng)內(nèi)容之間的關(guān)聯(lián),用戶會(huì)需要這樣的功能,但在推薦的背后并不應(yīng)只是把內(nèi)容展現(xiàn)給用戶,讓用戶被動(dòng)的接受,如果全是無用的東西,結(jié)果會(huì)更糟糕。多給予一些用戶能夠主動(dòng)掌控的東西,讓用戶不知道情況下的參與到推薦中,讓推薦更有效更靠譜。
在路上聽音樂時(shí),我總是習(xí)慣在「隨機(jī)播放」模式下不停的切歌直到切到自己想聽的那首歌。不知類似的場(chǎng)景大家有沒有"經(jīng)歷"過,是我個(gè)人的習(xí)慣還是大家也有這樣的感覺,所以想寫出來順便通過這個(gè)習(xí)慣引申出關(guān)于推薦的一些感想。
行為:選擇「隨機(jī)播放」總想切歌到「想聽的歌」
隨機(jī)播放
從我的使用習(xí)慣來看,「隨機(jī)播放」多發(fā)生在上下班路上或剛忙好稍微放松下的時(shí)候,選擇「隨機(jī)播放」意味著想「聽歌」這事大過于「聽什么歌」,屬于行為驅(qū)動(dòng)大過于目標(biāo)驅(qū)動(dòng),類似于餓了想吃飯但還沒有想好什么飯店,想看場(chǎng)電影但沒有決定看什么電影。只是把「聽歌」當(dāng)做一個(gè)調(diào)劑而不是好好的欣賞音樂。
在這個(gè)前提下,如果讓用戶先去把歌曲選好,建好列表再去開始播放什么的,相必就不那么讓人愉悅了吧,只是想隨便聽聽。
想聽的歌
在「隨機(jī)播放」中遇到一首不喜歡的歌怎么辦,點(diǎn)擊"下一首"的按鈕就可以了,如果再不喜歡怎么辦,繼續(xù)下一首。那為什么不去直接選擇喜歡聽的歌,而是通過這種方式去切換?做了一個(gè)圖,可以看到:
在選擇自己想要聽的歌的時(shí)候,用戶的心理模型大概如圖,在這么多歌曲里面去主動(dòng)尋找想聽的歌(藍(lán)點(diǎn)),如果目標(biāo)(藍(lán)點(diǎn))很大,那么很容易就會(huì)發(fā)現(xiàn),但是并沒有特別強(qiáng)的目標(biāo)(藍(lán)點(diǎn)),要想挑選出自己想聽的歌,就不那么容易了,很容易選擇困難。
而「隨機(jī)播放」?fàn)顟B(tài)下,歌曲的序列是線性的,播放器會(huì)主動(dòng)推送歌曲給你,無需思考下一首是什么,只管當(dāng)前的歌曲你想不想聽,不想聽就「切」,再給你換,在被動(dòng)的「隨機(jī)播放」中仍掌握著主動(dòng)權(quán)。
在被動(dòng)中的主動(dòng)——個(gè)性化推薦的產(chǎn)品
我把剛才描述的行為稱為「被動(dòng)中的主動(dòng)」,被動(dòng)是在于信息展現(xiàn)內(nèi)容和順序非自己編排,而主動(dòng)則是可以通過一些操作改變被動(dòng)呈現(xiàn)信息的內(nèi)容。這種個(gè)性化推薦的形式在大家平時(shí)使用時(shí)已經(jīng)已經(jīng)可以發(fā)現(xiàn),這些一定都會(huì)也一定會(huì)是未來的趨勢(shì)。
音樂產(chǎn)品的推薦
前面提到的「隨機(jī)播放」也已經(jīng)有很好的音樂類產(chǎn)品了,如國外 的Pandora 和國內(nèi)的豆瓣/蝦米電臺(tái),用戶不考慮有什么歌曲曲庫問題,產(chǎn)品會(huì)先通過熱門或者標(biāo)簽確認(rèn)你的初步口味,然后通過你主動(dòng)的對(duì)歌曲進(jìn)行更細(xì)的操作,不斷的挖掘出適合你的歌曲推薦算法,增加黏性。
電商中的推薦
Amazon.com 的首頁非常有名氣就是個(gè)性推薦商品的功能,在最近國內(nèi)電商的改版中也發(fā)現(xiàn)了推薦所占的位置已經(jīng)越來越重,這些都是「被動(dòng)」,而「主動(dòng)」則是用戶在之前瀏覽過的商品,關(guān)注過的東西,商家通過數(shù)據(jù)的再挖掘從而進(jìn)行有效的推薦,對(duì)轉(zhuǎn)化非常有幫助。
最近火的蘑菇街&美麗說&果庫屬于導(dǎo)購,主動(dòng)方面還未看的出,但比起淘寶的龐大來說,已經(jīng)算是屬于精準(zhǔn)推薦了。
內(nèi)容類的推薦
豆瓣在這一塊無意是國內(nèi)做的比較好的,讀書頻道中的豆瓣猜分別有「猜你感興趣的新書」,「猜你的閱讀興趣」,「猜你感興趣的豆列」,書/電影的單頁中有「喜歡XXXX的也喜歡」「以下豆列推薦」,這些推薦可以盤活整個(gè)豆瓣的內(nèi)容體系,互相交織在一起變成一張網(wǎng),而產(chǎn)生推薦的信息也是由用戶主動(dòng)的訪問而產(chǎn)生的。
新浪微博的「注冊(cè)后的推薦」,「右欄推薦」,「微關(guān)系」分別根據(jù)微博熱門,標(biāo)簽&關(guān)系,關(guān)注分析進(jìn)行推薦的,也是為了盤活他的整個(gè)會(huì)員之間的關(guān)系而存在的。
還有類似豌豆猜,App Store 的 Genius 也是一樣,就不逐個(gè)舉例了。
被動(dòng)&主動(dòng)&推薦
推薦可以降低使用門檻,可以幫助商品快速轉(zhuǎn)化,更能夠拉動(dòng)內(nèi)容之間的關(guān)聯(lián),用戶會(huì)需要這樣的功能,但在推薦的背后并不應(yīng)只是把內(nèi)容展現(xiàn)給用戶,讓用戶被動(dòng)的接受,如果全是無用的東西,結(jié)果會(huì)更糟糕。多給予一些用戶能夠主動(dòng)掌控的東西,讓用戶不知道情況下的參與到推薦中,讓推薦更有效更靠譜。
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