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淘宝店铺还可以这么玩

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对于淘宝商家功能,想到了两个点,整理下来

1、店铺首页定时切换

淘宝店铺的首页或者说是专题页面,可以支持两个版本或者以上,可以设定版本生效的时间段。

主要应用场景:电商大促对于每个运营和设计来讲可谓是喜忧参半,有双十双十二这样子的大活动,都是晚上零点开始,一年不下于四五次,要熬夜换页面。自己策划活动也是需要准时切换页面,每次卡点更换心急如焚。如果可以定时切换,这样子不仅解放设计,也有利于用户体验,等待的消费者不用每次刷新都发现页面还没有更换。

2、店铺首页千人前面

店铺首页支持多版本的千人前面

主要应用场景:主要用在精准营销上,可以对新客老客户展现不同的页面,新客推爆款,老客推新品;在换季的时候,针对南北方温度差异,还可以区分营销活动,夏秋交季,北方提前推秋冬装,南方还可以保持夏装清仓的节奏…

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搜索结果商品排序规则设计

在网站重构的时候,整理需求,虽然是自建的 B2C 商城,但是因为品牌的增多,商品数据也指数上涨,老大对于 B2C 商城的发展方向的构思是平台化,而且消费者在搜索浏览商品时,平均深度在3页,需要优先展示优质的商品,满足用户的需求,提升网站转化率,类目列表和搜索结果列表的排序规则需要重新设计优化。

我们核心要解决的一个问题是:能够让用户快速查到想要的商品。这里的核心就是「想要的」,一方面我们就需要了解用户的画像,即人群特征和行为偏好,另一方面就是要推荐给用户普遍收欢迎的商品。这里就包含了两大层数据:输入层和输出层

  • 输入层:这里的数据就包含:用户画像,行为偏好,搜索内容三部分
  • 输出层:输出的是商品,对商品进行评估就需要全方位的分析商品的数据:商品名称关键词、商品属性(品牌、类目、风格、元素、尺码、版型…)、商品标签、价格、促销、商品销售、曝光量、点击率、流量、转化率、库存、退款率、评分…

把这些数据指标进行分类,设计了一下搜索排序模型:
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每个模型会处理商品的评分,因为搜索的结果需要快速展现,预先对一些中高频的搜索词建立索引,而商品的打分的更新也会安排周期性,不会过于频繁。

  1. 相关性模型:匹配用户搜索词和商品类目、属性的相关性,这里对搜索词进行分词,优先匹配类目,然后匹配属性、标签,商品的属性区分优先级。
  2. 销售模型:统计商品销售情况,用到的数据有销量、转化率、退款率几个指标,销售占的权重较高,主要统计近三十天的销量。
  3. 人气模型:统计用户对商品的兴趣度,涉及的数据主要是点击率、流量、评分。
  4. 运营模型:运营人工干预的需求,商品的促销,新品的加权,剩余库存以及人工干预排序。
  5. 个性化模型:分析用户画像和行为偏好,用户人群画像,性别、年龄属性与商品的匹配度,用户的浏览习惯、消费习惯。对于用第三方统计工具的来讲,数据几乎不能收集,Google Analytics提供的受众群体受众特征的准确度也较低。
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网站改版总结:如何做网站改版?

负责官网的运营以来,兼任产品经理的第一个接触的项目就是网站首页改版,针对这次首页的改版,从需求收集、产品分析、上线分析三个方面做一下总结。

1、需求收集

一般而言,改版的需求来源于以下几个方面:

  1. BOSS制定的改版计划要求
  2. 运营团队根据数据分析的结论提出需求
  3. 产品以及设计师的思考(当前交互方式、设计流行趋势等)
    4.用户调研和用户的反馈

当然我们这次改版就是老大提出的需求。我们都知道动机理论,老大提需求背后肯定有她思考的点,面对这个需求的时候还需要进一步的请教老大真正的动机。 因为产品主要面向的是消费者,BOSS 的需求事实上可以归为要求,还不能算得上真实的需求。

需求的和评定上还有以下几方面:

  1. 用户调研:我们长期运营着一个会员群,通过调研有奖的形式,邀请会员参与调查问卷,对于首页展现内容的意见和建议
  2. 数据分析:这里我们经常用到的一个功能是热力图,通过这个分析用户的点击行为

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  1. 运营需求:收集运营的需求,对于网站展示的内容,以及内容的优先级进行排序

2、产品分析

  1. 战略层:我们的改版目标就是提供给消费者良好的购物体验,首页的作用就是提供清晰的导购体验(如果是个性化的体验,就要考虑千人前面的因素)
  2. 范围层:首页作为大部分访客首次着陆的页面,首先要满足有目标客户搜索,通过分类查找商品的需求,也要满足无目的客户逛的需求
  3. 结构层:通过对内容需求优先级的评定和归类整理,确定不同内容的位置

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  1. 框架层:网站的布局一定要有层次,能够区分主次,避免出现信息拥堵,给用户造成心理障碍,减少跳失率

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  1. 表现层:用户感知的层面,能够传达网站的形象,给用户留下印象。这里主要就是设计配色,主色调+辅助色以及广告图片颜色、布局、文本等规范

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3、上线分析

改版上线后,需要做的就是进行数据分析,分析改版的效果如何,这里就需要对比改版前后的各项数据来评判改版的成功与否。

  1. 流量分析
  • 流量去向:对比改版前后流量去向占比数据,分析是否达到预计的倒流效果
  • 热力图:分析改版后用户点击情况是否达到预期
  1. 用户黏性
  • 主要分析指标:跳失率、停留时间,这两项指标代表用户对当前页面的喜爱程度。对比改版前后一段时间的数据,需要排除特殊运营活动的影响。比如大促节日
  1. 用户反馈
    -通过用户访谈、或者调查问卷收集用户的意见喝建议。
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