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|交互设计｜信息流提高转化的策略


信息流现在被大量应用在电商、社交、资讯等领域 。 信息流的形式更加突出沉浸式体验 ， 那么问题来了 ， 在处于这样闲散的“逛”的状态下 ， 怎样提高用户的转化率？
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增长是现在业务的硬指标 ， 大环境下设计师也免不了要背这样的KPI 。
像这种常见的信息流 ， 也叫Feed ， 起初由Facebook在社交行业重新定义为News Feed ， 现在被大量用在电商、社交、资讯类等领域 。 信息流突出卡片的信息 ， 用户可以无限制地下拉刷新 ， 偏重于“沉浸式”的体验 ， 用户可以在里面“逛”起来 。
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那么问题来了 ， 在处于这样闲散的“逛”的状态下 ， 怎样提高用户的转化率 ， 让用户在Feeds中产生点击行为？有如下几点可以进行尝试 ， 抛出来相互探讨 。
一、“千人千面”机制的尝试
什么是“千人千面”？字面意思上说就是一千个人看到一千个面 ， 每个人所看到的内容都不一样 ， 实现“个性化”定制 。
举一个场景 ， 作为一个软妹子 ， 你的某宝Feeds呈现成这样的 ， 嗯 ， 美妆、衣服和家居产品更多 。
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设想一下这样的画面 ， 如果在你的Feeds列表里面推荐的是一些机械键盘和游戏装备 ， 那作为用户 ， 会心想“晕 ， 这些东西又不能让我变瘦变美 ， 跟我啥关系？往下翻翻再看看有没有什么可买的东西” 。
如果再滑个2~3屏还是这类似于“今年流行的POLO衫”等跟你没关系的内容 ， 那可能就没耐心看下去 ， sorry ， 直接退出了 。
而“千人千面”机制能解决这个问题 ， 它要达到的目的就是 ， 对每个用户而言 ， 都是各自喜欢的内容 。
那么怎么做到千人千面？
（1）千人千面的影响基于用户人群的标签
标签分得越细 ， 流量就会被分割得越厉害 ， 推荐也会更精准 。 针对具有标签思维的同学来说 ， 展现价值以及访客价值利用率更高了 。
举个栗子 ， 如果最近你要搬家 ， 在某宝看行李打包带 ， 那么你可能被平台分类为“搬家”这个标签 。 如果再细一点 ， “打包带”也可能为一个标签 。
那么在你的Feeds中就有可能呈现出既有打包带 ， 也有纸箱、胶带、打包绳等这样搬家常用的物品进行推荐 ， 是不是很人性化？可能就在这些推荐内容中发现一些自己也没想到但能好用的东西 。
像这样根据消费者的浏览记录和购买习惯来制定个性化服务 ， 通过对这些信息进行分析来给消费人群贴上标签 ， 从而达到实现把产品精准推荐给消费者的目标 。 精简的信息能够及时满足消费群体的需求 ， 帮助消费者快速找到感兴趣的内容 ， 由此带来了极好的用户体验 。
（2）千人千面的机制是推荐式的
一种基于C端消费者行为轨迹（比如用户在页面的浏览和点击行为）和途径反映的购物意图进行匹配推荐 ， 如上面所举的“看行李打包带”的栗子；
第二种：基于B端店铺（即商家） ， 进行在后台设置的店铺人群画像（即在后台设置一些选项 ， 告诉平台他的目标用户是谁） ， 平台进行智能匹配推荐的 。 C端和B端的信息相互依存才构成了现在完整的Feeds“千人千面”推荐机制 。
这个时候 ， 交互设计师能够做些什么事？
（1）将信息流的卡片进行结构化和组件化
卡片信息即用来表达用户的标签信息的 。 定义好最整体的框架 ， 以及各种信息缺失情况下的展示方式 。 稍安勿躁 ， 如下图 ， 往下翻 ， 在本文下一节进行详细讲解 。
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