关注到‘用户推荐’的契机是现在某购物站点的‘猜你喜欢’,虽然是换了皮的推荐,但真的某一天开始高准确度地猜中了我的心头好。我猜是我大量操作,坚持不屑地使用该产品,给数据库留下了足够的蛛丝马迹,这才被一箭命中,让程序看穿了喜好。某日开会,业务与设计在争执‘推荐’模块内容,到底由业务推?还是按照用户喜好来推?换句话说到底是安排相亲对象还是放任自由恋爱?‘用户推荐’到底是你说你的?还是我看我的?大家目的不一样,作为用户来说,仰赖自己智慧做出的选择,远比那些花花绿绿的推荐广告来的可靠,但有意思的是结果可能殊途同归。今天小议用户推荐脑海里浮现出的推荐模式:在线站点内推荐:a. 超大广告灯箱+flash滚动b. 次级页面双侧‘推荐’模块c. 页尾‘推荐’模块d. 搜索时预置选项推荐e. 搜索结果推荐f. 犄角旮旯见缝插针狗皮膏药‘推荐’入口站点外推荐模式:(类同广告)a. email 、常规信件b. 即时信息c. 依附其他应用软件占得‘推荐’位(应该说广告位更确切)推荐对象:a. 当下产品使用者b. 非本产品使用者,但可能与本产品相关软件/信息有交集的用户c. 无筛选面对所有人推荐频率:a. 每次页面刷新更新推荐内容b. 固定有限区域定时滚动c. (对于广告类,有针对性站外/线下推荐)根据产品活动,特殊用户事件(如生日,使用周期……)按特定时间点推荐推荐效果:全面铺开的广告类推荐――特定相关用户会注意,非该信息兴趣点用户常常会忽略或持有怀疑态度针对个人喜好的推荐――根据推荐准确度,接受信息比率依次增高(但我们还是会删除所谓的产品新信息邮件,也从来不看信箱里的会员推荐广告,看到不靠谱的书籍音乐推荐,一律忽视删除,最后手动自己找)很多热推产品占了超多篇幅,用各种ps得晶晶亮的图片轰炸眼球,但目的明确的熟练用户们,居然甚少通过这些主页大篇幅推荐去购买产品,很多页面点开看看也就关了。其实推荐这个东西站在市场的角度考虑,无非是要多卖产品,尤其是有滞销可能的产品,所以百般推荐,广告攻势,希望用户知晓,可惜用户不领情!业务需求喋喋不休地要推荐更猛烈,可是收效甚微,并无进步。这原来就是一场双赢交易,用户不是白痴,及时偶尔弱智了,也从情感上排斥步步跟随,倒贴抱腿的猛烈自荐式销售模式。用户需要知晓的是:真正与我相关的信息。否则不要浪费我的时间!更不要谈钱!从这个角度来说,个人更鼓励有针对性的用户推荐,而且这种用户推荐早就已经被做得到处都是了,只不过做得好的并不多。有些美其名曰的用户推荐其实还是不精准的。这就有些尴尬了,这样的用户推荐就是鸡肋,既没有拉开和硬性推荐广告的距离,又没有做到体贴入微的私人定制化服务。那就是做了白做～!找到用户兴趣点及行为习惯:涉及参考如下:http://wenku.baidu.com/view/7711db64783e0912a2162a3d.html1. 用户浏览文档的行为习惯2. 用户重点关注的页面信息3. 用户执行过保存、打印等动作的相关信息4. 用户标记过的信息类型5. 用户执行点击跳转到某个链接的行为6. 用户访问重复度高的对应功能或信息7. 用户操作次数多的功能或信息8. 用户浏览时间长的信息9. 用户手动输入过的信息(包括搜索关键词)制定推荐导向:a. 同类产品最优价格推荐b. 同类最新产品推荐c. 同系列产品推荐(比如用户购买了洗发露,那是不是顺便推荐个护发素?)d. 模糊类别的相同关键字推荐(比如用户购买了大量红色服装,是否可以‘红色’作为推荐关键词,对应其他非服装类产品)e. 扩展推荐 (比如用户喜好悬疑类书籍,是否可推荐同类电影或话剧?甚至带有逻辑分析因素的活动,相关题材虚拟人物所在地的旅行?去英国找福尔摩斯去日本找柯南之类?扯远了……)针对性强的用户个人推荐所带来的好处:――增加了网站粘着度,用户可快速获得利用价值高的数据,更贴心――提高有效反馈以及产品交易几率[网站备案]
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