您當(dāng)前位置:圖趣網(wǎng)(Tuquu) >> 網(wǎng)頁設(shè)計教程 >> 設(shè)計理論 >> 瀏覽設(shè)計教程

變被動為主動-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,更能夠拉動內(nèi)容之間的關(guān)聯(lián),用戶會需要這樣的功能,但在推薦的背后并不應(yīng)只是把內(nèi)容展現(xiàn)給用戶,讓用戶被動的接受,如果全是無用的東西,結(jié)果會更糟糕。多給予一些用戶能夠主動掌控的東西,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,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。不知類似的場景大家有沒有"經(jīng)歷"過,是我個人的習(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)動大過于目標(biāo)驅(qū)動,類似于餓了想吃飯但還沒有想好什么飯店,想看場電影但沒有決定看什么電影。只是把「聽歌」當(dāng)做一個調(diào)劑而不是好好的欣賞音樂。

  在這個前提下,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?做了一個圖,可以看到:

被動中的主動——談?wù)劗a(chǎn)品中的推薦功能,互聯(lián)網(wǎng)的一些事

  在選擇自己想要聽的歌的時候,用戶的心理模型大概如圖,在這么多歌曲里面去主動尋找想聽的歌(藍(lán)點),如果目標(biāo)(藍(lán)點)很大,那么很容易就會發(fā)現(xiàn),但是并沒有特別強(qiáng)的目標(biāo)(藍(lán)點),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,播放器會主動推送歌曲給你,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,在被動的「隨機(jī)播放」中仍掌握著主動權(quán)。

  在被動中的主動——個性化推薦的產(chǎn)品

  我把剛才描述的行為稱為「被動中的主動」,被動是在于信息展現(xiàn)內(nèi)容和順序非自己編排,而主動則是可以通過一些操作改變被動呈現(xiàn)信息的內(nèi)容。這種個性化推薦的形式在大家平時使用時已經(jīng)已經(jīng)可以發(fā)現(xiàn),這些一定都會也一定會是未來的趨勢。

  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,用戶不考慮有什么歌曲曲庫問題,產(chǎn)品會先通過熱門或者標(biāo)簽確認(rèn)你的初步口味,然后通過你主動的對歌曲進(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。

被動中的主動——談?wù)劗a(chǎn)品中的推薦功能,互聯(lián)網(wǎng)的一些事
被動中的主動——談?wù)劗a(chǎn)品中的推薦功能,互聯(lián)網(wǎng)的一些事

  電商中的推薦

  Amazon.com 的首頁非常有名氣就是個性推薦商品的功能,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」,而「主動」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,對轉(zhuǎn)化非常有幫助。

被動中的主動——談?wù)劗a(chǎn)品中的推薦功能,互聯(lián)網(wǎng)的一些事
被動中的主動——談?wù)劗a(chǎn)品中的推薦功能,互聯(lián)網(wǎng)的一些事

  最近火的蘑菇街&美麗說&果庫屬于導(dǎo)購,主動方面還未看的出,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的訪問而產(chǎn)生的。

被動中的主動——談?wù)劗a(chǎn)品中的推薦功能,互聯(lián)網(wǎng)的一些事
被動中的主動——談?wù)劗a(chǎn)品中的推薦功能,互聯(lián)網(wǎng)的一些事
被動中的主動——談?wù)劗a(chǎn)品中的推薦功能,互聯(lián)網(wǎng)的一些事

  新浪微博的「注冊后的推薦」,「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會員之間的關(guān)系而存在的。

被動中的主動——談?wù)劗a(chǎn)品中的推薦功能,互聯(lián)網(wǎng)的一些事

  還有類似豌豆猜,App Store 的 Genius 也是一樣,就不逐個舉例了。

  被動&主動&推薦

  推薦可以降低使用門檻,可以幫助商品快速轉(zhuǎn)化,更能夠拉動內(nèi)容之間的關(guān)聯(lián),用戶會需要這樣的功能,但在推薦的背后并不應(yīng)只是把內(nèi)容展現(xiàn)給用戶,讓用戶被動的接受,如果全是無用的東西,結(jié)果會更糟糕。多給予一些用戶能夠主動掌控的東西,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。

[教程作者:admin]
免責(zé)聲明:本站文章系圖趣網(wǎng)整理發(fā)布,如需轉(zhuǎn)載,請注明出處,素材資料僅供個人學(xué)習(xí)與參考,請勿用于商業(yè)用途!
本文地址:http://irelandcustomcontracting.com/tutorial/di1617.html
網(wǎng)頁設(shè)計細(xì)節(jié)處理心得
設(shè)計中的概念模型——以豆瓣FM為例
圖趣網(wǎng)微信
建議反饋
×