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电子商务网站销售排行榜设计思考

发布日期:2020-03-16

在当当上买书,买了自己想要&的书后,想再挑选几本其а他领域(例如银─━行会计学原理)的经典图书看看。对于自己熟悉领域内的图书挑选相对容易,基本上通过朋友间推荐Е、Blog、Twitter、SNS、专业论坛等的口碑方式较容易得知那些图々书被大家所推荐。但对于自己并不熟悉领域的图书的优劣就无从判定了。通过豆瓣、关联推荐、关键词搜索等方式找了●·半天也没找到合适的图书,闲逛时候方向了当当的“当当榜”,使用了一下,≡效果╨还不错$,找到了几本不Г错的图书。

一般来说,我对图书的选购都是通过如下一些方法:

1)、标签/关键词搜索法:如果知道内容的标签/关键词,则在当当、亚马︼︽︾逊、豆瓣上以关键词进行搜索,然后在搜索结果中一条一条遍历,根据评分⿹、评价内容等来判定是否值得购买。

2)、关联推荐法:通过豆瓣/当当、亚马逊上图书的相关推荐来查找

3)、分类遍历浏览法:如果不知道明确的标签或关键词,则通过当当、亚马逊分类浏览方式进行遍历查看,然后结合评分、点评内容来决定是否值得购买。

4)、Web2.0 新媒体法:通过搜索引擎、Twitter、专业论坛、SNS社区以及业务专业人士的Blog等方式,看那些图书被极力推荐。★

5)、销售榜单法:查看各大网站的销售排行榜单,看那些图书是热销的、评分高的等

当然这些方法并非完全独立的,各种方法之间很多时候是结合使用的。

相对于其他方法的优缺点有众多人专业人士在长篇累牍地讨论,销售排行榜的设♦计问题很少有人谈及,很值得深入思考和讨论,因此记录一下不成体系的思考。

1、销售排放榜作用

1)、展『现网站精品,帮助用户决策

2)、体现流行趋势,引导用户消费

3)、作为运营指标,优化↑运营效率

2、榜单设计

在几大电子商务网站中,只有当当把排行榜单独出来放在一级导航菜单,并且在排行榜分类上也更多层次、多维度,而其他的网站的排行榜基本上只是简单的分类销售排行۩榜或是根本没有排行榜概念。或许这些网站觉得销售排行榜毫无价值,没必要像当当那样投入大量精力去优化这一部分的用户体验。

对我而言,“当当榜”还是挺有用的,通过“当当榜”ν我发掘了几本不错的图书。相Ю对于以前原封不动抄袭亚马逊而言,当当的这一“原创”做法还是值得称赞的。

下图是粗〾略的“当当榜”的结构。

2.1、榜单设计标准

怎样设计一个好ↅ的榜单不是我关心的内容,我比较感兴趣的是:一个好的榜单设计的标准应该是怎样的?呢?

个人觉得,一︶︷︸个好๑·ิ.·ั๑的榜∪单的标准应该是:多维度、多层次展●现网站产品的精品内容,帮助用户快速挖╬掘出有价值的产品

多维度

所谓多维度是指榜单应当℅从多个维度来描述榜单产品的⺌内容,满足用户多视角对比需求,包括:

1)、时У间序列:以不同时间段形式来展现榜单内容,或是不分时间段(累计榜)形式来展现

2)、Web2.0元素:包括用户评分、收藏数۩、搜索数、点击数、标签(tag)、用户群、分享数、评论数等

3)、销售量

4)、产品类别

5)、趋势

6)、产品组合

7)、专题

8)、地域

等等

多层次

所谓多层次是指榜单的展现应该以层次化的形式逐级细化,符合用户由粗到细、由总到分的浏览习惯。

例如“当当榜”的五星图书榜->历史类->累计榜->TOP50

整体说来,按照我这标准当当榜做得还是不错的。

2.2、用户体验及产品设计

只不过在产品设计及用户体验上,“当当榜”尚有许多值δ得改进的地方,例如:

1)、各榜单内容只是在“当当榜”才有入口,其实如果各产品详情页面左侧的推荐栏中能☠够放入当当榜的内容,对于促成用户决策还是很有帮助的。

2)、“当当榜”如果能够与诸如各大出版社联合发布图书排行榜,进而成为业内▒权威的排行榜,对于当当而言也是一种宝贵的品牌资源。

3)、在目前的EDM中有“当当榜”的链接,但对』于大部分人并没有太大感觉,可以在EDM中根╩据用户兴▌趣突出“当当榜”对应推荐内容

4)、“当当◎榜”可以适当采用一些图形化的形式来展现相关的趋势,这比数字更加直观明了。

2.3、系统榜单 VS. 用户榜单

目前“■当当榜”的榜单内容应该是通过OLAP方式由系统根Θ据模型汇总统ξ计∮出来的,这种方式姑且叫“系统榜单”。系统榜单更擅长反应系统以往及当下销售的热点产品,在用◇户Б互动上并不是很强。

由于电子商务与社区结合是一种趋势,因此如果能够结合社区活动,以专题、投票、小组等形式推出❤用户з自定义榜单,例如“产品经理必读的十大图书”、“架构师必读的十大图书”等,对于活跃社区气氛、加强与用户互动、促进用户购买还是很有意义的。这一点可以学习Twitter lists的设计理念。

2.4、榜单与推荐系统

榜单与推荐系统本身并不矛盾,两者的目标都是帮助用户发掘有价值的资源。原来在研究推荐引擎时候一直关注推荐引擎的关联算Ↄ法、协同过滤算法等机器算法,其实榜单内容既ぷ可以作为推荐数据源之一,也可以一定程度上缓解推荐算法的“冷启动”等◄问题。

来源:http://www.yeeach.com/2010/05/↕03/电子商务网站销售排行榜设计思考/

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