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本文推薦理由：

電商們?cè)诋a(chǎn)品查找上都做得不錯(cuò)：顧客已經(jīng)知道自己要什么了，就很好找到。但在產(chǎn)品尋找上還不行：如果顧客不知自己要買什么，就沒(méi)轍了。

文章總結(jié)了4種有效的發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品的渠道：顧客自己瞎逛、個(gè)人助理式的服務(wù)、社交網(wǎng)絡(luò)朋友推薦、依賴算法的個(gè)性化推薦。希望對(duì)大家有所幫助。

以下是正文部分

你曾經(jīng)在尋找值得觀看的電影時(shí)遇到過(guò)問(wèn)題么？或者是為了找合適的禮物想到頭痛？或者不確定接下來(lái)讀哪本書？不只是你自己遇到過(guò)這種問(wèn)題。

眾所周知，在線購(gòu)物者都不擅長(zhǎng)快速發(fā)現(xiàn)新事物，但未來(lái)仍是有希望解決這一難題的。

查找或者猜想

在線零售商擅長(zhǎng)幫助銷售者找到他們已經(jīng)知道的商品（查找商品）。如果你知道自己要尋找的電影、產(chǎn)品或書的名字，你只需要幾秒鐘就可以通過(guò)搜索從眾多選擇中找到它。

但是如果你事先不知道你具體要找的是什么呢？在線零售商們一貫的做法是將你引導(dǎo)到他們的熱門商品——也許是的暢銷巨著，也許是這周紐約時(shí)報(bào)暢銷書作者。但是通常情況下，這些暢銷商品并不符合你的需求。

安德森·霍洛維茨的搭檔班尼迪克·埃文斯最近指出了這個(gè)發(fā)現(xiàn)鴻溝（介于被動(dòng)尋找用戶和主動(dòng)尋找用戶之間的內(nèi)容難題）：

亞馬遜擅長(zhǎng)銷售書店前面放在桌子上的東西，或者一年售賣淹沒(méi)在百萬(wàn)書籍中的一本。但是若要它展示給你書架背后的東西，它就做不到了。它不擅長(zhǎng)在你不知道或者不確定需要什么的時(shí)候把東西賣給你，除非你自己看到了它。

那我們?cè)鯓硬拍茏岊櫩蛯ふ业阶约鹤钕胍漠a(chǎn)品呢？以下有四種方法。

一、搜索

搜索是最基本的發(fā)現(xiàn)方法。不知道接下來(lái)要讀什么書？那就搜索一下亞馬遜的小說(shuō)條目，從這里開(kāi)始吧。互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的早期，搜索被認(rèn)為是一種獨(dú)立的產(chǎn)品類型；現(xiàn)在，搜索加入了新功能，支持按照價(jià)格、評(píng)價(jià)、作者或其他元素進(jìn)行篩選。這些都是用戶喜聞樂(lè)見(jiàn)的功能。但是對(duì)于在實(shí)體店搜尋而言，在線搜索是一件既耗時(shí)又常常沒(méi)有結(jié)果的事情。

在亞馬遜網(wǎng)站的搜索小說(shuō)分類

二、個(gè)性化服務(wù)

第二種解決方法是為顧客提供“手把手”的服務(wù)。例如，Trunk Club和Stitch Fix-兩個(gè)在線服裝零售商為每位顧客都配備了一名私人顧問(wèn)，顧問(wèn)會(huì)了解他們的個(gè)人喜好并給出每月的衣物配送單。對(duì)于高端商家來(lái)說(shuō)，大額商品才能使用高端定制，低利潤(rùn)商品不適用這個(gè)方法。

在線制衣零售商Trunk Club 通過(guò)私人導(dǎo)購(gòu)的方式為顧客提供幫助

三、社交信號(hào)

第三種是想辦法導(dǎo)入你的關(guān)系鏈，讓你的搜索結(jié)果頁(yè)和瀏覽頁(yè)都盡可能出現(xiàn)“你的朋友都看過(guò)或買過(guò)些什么”這樣的信息。Facebook顯然是一個(gè)再合適不過(guò)的例子，它基于你在網(wǎng)站的行為來(lái)顯示新的信息。但正如Benadict Evans在她的前瞻性著作中指出來(lái)的那樣，F(xiàn)acebook在信息展示方面的成功方法，在商品購(gòu)買環(huán)節(jié)上并不適用。

有一個(gè)叫Foursquare的App，通過(guò)展示你朋友在咖啡店和飯店的簽到記錄，來(lái)幫助你在不知道去哪兒吃飯時(shí)下決定。我認(rèn)為這種在搜索結(jié)果中增加好友信息來(lái)提高搜索體驗(yàn)的做法是有用的，但這還不算是最主要的方法。

在搜索結(jié)果中增加好友信息來(lái)提高搜索體驗(yàn)

四、個(gè)性化定制

最主要的方法是運(yùn)用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，在了解用戶品味的情況下，圍繞著這些喜好特性去定制他們的在線體驗(yàn)。這并不是說(shuō)，你需要通過(guò)人工這種高成本的方法才能做到個(gè)性化定制，事實(shí)上，機(jī)器就可以做到。機(jī)器學(xué)習(xí)耗時(shí)少，還便宜，基于算法的個(gè)性化定制照樣能夠發(fā)揮很大的作用。（三節(jié)課注：結(jié)合商品基礎(chǔ)信息進(jìn)行分類，為相似或相關(guān)聯(lián)或擁有共同屬性的商品打上標(biāo)簽，然后再基于用戶過(guò)去的瀏覽購(gòu)買行為為用戶推薦可能感興趣的或相關(guān)的商品。）

比如，為你找到新的音樂(lè)。五月份的時(shí)候，Techcrunch提到說(shuō)：Apple Music、Todal和最近的Spotify在音樂(lè)推薦方面的嘗試都失敗了，因?yàn)樗麄兌监笥趥鹘y(tǒng)博客時(shí)代的顯示格式。不過(guò)Spotify通過(guò)在推薦的其它專輯旁邊增加了一個(gè)“播放排行周榜”的功能，系統(tǒng)每周一會(huì)更新30首它認(rèn)為你可能會(huì)喜歡的歌曲，輕松地解決了音樂(lè)推薦方面的難題。

Spotify的“播放排名周榜”每周為用戶提供一個(gè)新鮮歌曲的混合列表

我們的創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目Arema.co在了解用戶喜歡的咖啡類型時(shí)也使用了這個(gè)方法，這個(gè)方法能夠?yàn)橛脩敉扑]其它相似的咖啡。

Crema.co 了解你喜歡的咖啡，并為你提供個(gè)性化推薦

然而，并不是所有技術(shù)驅(qū)動(dòng)的個(gè)性化定制都是有用的。拿亞馬遜為例，他們的推薦機(jī)制已經(jīng)運(yùn)行很久了，但是他們“購(gòu)買此商品的顧客也同時(shí)購(gòu)買”的功能并沒(méi)有給用戶帶來(lái)驚喜，它推薦的都是一些表面上看起來(lái)有一丟丟相關(guān)的產(chǎn)品。其它產(chǎn)品方面的嘗試也都差強(qiáng)人意，比如Itunes的“相關(guān)選項(xiàng)”通常是空的。

缺乏推薦意識(shí)

很多在線零售商仍舊在依賴著商品的外觀，去售賣這些商品，而沒(méi)有考慮過(guò)推薦缺失的問(wèn)題。要解決這個(gè)問(wèn)題，關(guān)鍵點(diǎn)在于提供一個(gè)豐富的搜索體驗(yàn)，最好是能夠收集到用戶社交信息的那種。漸漸的，聰明的零售商就能夠越來(lái)越準(zhǔn)確地把握住用戶需求，給用戶打造一種個(gè)性化的體驗(yàn)，從而幫助用戶解決不知道怎么尋找商品的難題。

原作者：Tyler Tate

翻譯：翠平，2年級(jí)產(chǎn)品經(jīng)理

校對(duì)：姚帥，三節(jié)課翻譯組首任組長(zhǎng)，前風(fēng)軟電影組組長(zhǎng)，破爛熊字幕組創(chuàng)始人之一，前著迷網(wǎng)產(chǎn)品總監(jiān)，現(xiàn)任考拉FM運(yùn)營(yíng)總監(jiān)。公眾號(hào)：filmbeartalk，歡迎交流。

文章來(lái)源：三節(jié)課

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