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當網站從展示型向營銷型轉變的時候,意味著網站不是高高在上的存在,也不是向用戶灌輸各種行業第一,舍我其誰的自以為是。而是放下身段,彎下腰面帶諂笑取悅用戶:“這位小哥哥,那位小姐姐,來買呀!”營銷型網站運營思維顯然更接近電商網站,當然,網站還是通過展示來打動用戶的,而營銷型網站做好個性化推薦顯得尤為重要。

  營銷型網站個性化推薦的重要性

  個性化推薦,從網站運營來說,因為營銷型網站通常不是單品網站,通過對某些具有顯著特點的商品,要么大賣,要么滯銷,而個性化推薦,可以讓熱銷更熱,也可以推動那些長尾產品的曝光度,從而最大效率的利用資源。

  從網站用戶角度,一個商品,不斷的推薦推薦,結果差強人意,顯然網站對用戶的需求掌握的不夠好,個性化推薦是通過數據分析,推薦符合網站用戶口味的物品或者服務,從而提升用戶體驗,進一步增加用戶點擊率,大大提升了網站產品的轉化率。

  營銷型網站用什么方式進行推薦

  個性化推薦的原理應該是在特定的,去構造一些合理的算法或規則將正確的數據推薦給正確的用戶。對于網站來說,主要是通過網站和用戶進行對話的,因為網站運營者躲在“后面”,只能依靠一些場景加技術來吸引用戶的注意力。

  網站如何營造這個氛圍呢?我們試想一下有兩種訪問用戶,一種是懶惰型用戶,他們進入網站可能是漫無目的,這個時候,個性化推薦對提高用戶的注意力就顯得重要起來,因為,推薦商品的價格、種類通過首頁最顯眼的地方或者滾動廣告,不斷的“勾引”用戶,稍微留意一下,在網站右側經常出現的“猜你喜歡”、“個性商品”等,都是在不斷地誘惑用戶去點擊。

  還有一種用戶,目的很明確,他們訪問網站就是為了尋找特定商品,如何讓用戶第一眼找到呢?這種用戶屬于瀏覽型用戶,他有自己感興趣的,也希望能夠主動去發現,但是就是在篩選的方式上比較麻煩,要通過篩選幾次之后才能找到他自己想要的內容。

  用戶如此主動,那就盡量模仿用戶搜索產品的習慣,不如在產品搜索欄,主動去做一些個性化設置,比如說模糊推薦,“你找的是不是某某產品”,同時,網站要有記錄用戶訪問軌跡的軟件,這樣逐漸掌握用戶的喜好,然后用在不斷優化個性化推薦中。

  個性化推薦的核心:算法,算法很重要

  一個營銷型網站具有個性化推薦功能,網站運營已經趨向于智能化發展,也許最初的網站個性化推薦是通過行業經驗、人為判斷去設置的,隨著網站用戶數據不斷增加,用戶數據分析對個性化推薦的設置顯得尤為重要。

  對于用戶相關數據的分類,因為產品不同,可能方法也不同,但總體來說,網站用戶通常分三類,高價值用戶,中價值用戶,低價值用戶;網站產品生命周期分為,投入期、成長期、成熟期、衰退期……不同的分類方式根據應用場景,業務需求的不同,也許各有道理,按需劃分即可。

  營銷型網站個性化推薦,主要從兩個方面進行考慮,一個是產品算法。談到產品算法,在淘寶網站比較常見,就是主打一個產品,造成熱賣,然后在帶動其他產品銷售。

  一件產品出量越大,那么,就給予它足夠的重視和關注度,這種熱推的方式很容易帶動網站的營業額,唯一讓人遺憾的是,所有的產品都有生命周期,如何讓后一個產品跟上,這在個性化推薦上通常讓人感到困惑。

  另一個是用戶算法,人以群分,基于用戶行為的特點,先找到那些與用戶在某一方面口味相似的人群;然后將這一人群喜歡的新東西推薦給用戶。通過用戶對商品的偏好找到相鄰鄰居用戶,然后將鄰居用戶喜歡的推薦給當前用戶。這有點類似于“口碑傳播”,但和普通的口碑傳播又完全不一樣,因為大多數的人具有“盲從性”的,基于這一點做個性推薦,符合了絕大多數人需求點,當然,難點是如何找到這一群人!

  互聯網時代是尊重個性需求的時代,也是一個碎片化的時代,個性化推薦讓用戶在最短的時間找到自己的喜好,可以說完全符合“用戶的互聯網思維”,但是,目前很多個性化推薦更是來干擾用戶的思路,尤其那些彈窗的方式,顯得簡單暴力,缺乏人性化,未來的個性化推薦應該是和諧而又自然,不需要用戶去做太多操作,因為太多操作對于用戶來說是一種負擔。

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