我所了解的产品推荐

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产品推荐分2种,一种是以营销为目的,一种是真心觉得好。今天只谈第一种。

之前我们也做过一个,自认为不错,客户和客服的反馈也好,可惜没能正式上线,至今hold。思路很简单,“客户告诉我们他愿意花多少钱[X],希望得到什么效果[Y],我们帮他们选择合适的路径[P]。”其中,X相对容易获得,Y则因本身的多样性需要先做细分,抽象成可量化的特征。然后对每个特征,选取路径P1.P2……Pn,做组合分析,最后是将所有的Y的特征放一起做全局优化。当然,投入的可能不止是钱,也可能是时间什么的,不过那么算的话,就太复杂了。

我们最后只完成了如此宏大理想的第一步,即在客户说我要走第一条路时,我们告诉他你应该穿什么鞋……说起来好细节呀……那时我们能看到的路径就一两条,还满是泥泞,生怕把客户引过去人家不乐意,或是走着走着摔跤了,修第一条路的人也不给力,一直说着“要不等我们再修好点,你再带人来?”哎,反正很纠结。

最后的结论是时机未到,还需等待。

悲催!

这几天又想起这事,发现产品推荐的思路不总是靠谱,只有在特定环境下,才能做得有意义。

首先,客户的诉求实在太难抽象和量化了。他们常说的“这个产品做得不好”“它没达到我想要的效果”诸如此类,都是很难处理的反馈,当你再追问下去或是表示希望他们能说得再细化一些,他们会想一想,回答两个字“感觉”呀……总之,能清晰描述需求的客户不多。如果你再问他,你是注重A呢还是B?回答都想要的客户基本占了90%。

其次,客户没你想得那么傻也没太聪明,但他们多数很懒。一个新产品意味着一套新内容新要求新操作,对大多数人来说,如果现有的已经能满足他,就不会有强烈的尝试冲动,特别是当尝试还要付费的时候。所以,在新产品上线前做小流量试验,为了征集到更多的自愿客户,常采取免费试用或至少半价的推广方式。从实际经验看,能招募到8个左右的大客户已属上佳。

第三,客户真的需要产品推荐吗。本周我还就这个话题专门找了几个相熟的客服,她们也帮我问过了客户。答案差不多,客户不需要,客服可以看看。客户通常会对推荐类的东西抱着怀疑态度,他们知道你的目的是营销,潜意识会想你是不是要我掏钱啊,蛮抗拒的。想想你接到保险公司电话时的反应吧,和那个差不多。客服呢,毕竟有工作压力,他们以往的推荐经验多半是来源于个人积累、同事分享和一些帮助文档,很少有实时的可参考的数据和信息,更没有类似的工具以辅助,所以挺欢迎。另外还说一点,客服不希望这样的产品开放给客户,特别是有详细数据和趋势图的,主要是怕解释成本会增加。

也有好消息,好消息是大部分客户很爱问别人怎么做的,竞争对手啊,同行业的都在做什么,看到不错的产品也会主动询问。比如最近很火的百度开放平台,咨询的就挺多。可惜客服问我的时候,我也完全不了解……

就是下面这个。

说到这里,我就想,产品推荐换种形式会不会更好?

昨晚去泰好味吃饭,每个桌上的餐牌上都写着上个月的销售情况,第一名是冬阴功汤,卖出500多份,第二名好像是凤梨饭,共列了十多道菜,都写清楚了6月份销售的份数。以往去吃饭前都爱查大众点评,看看哪些是招牌菜,餐厅的这个举动倒省了初来的食客不知点什么的烦恼,看起来好贴心,比服务员说“我们这里的xxx卖得很好”,一看价格,心中涌起“贵死了”的反感情绪要好得多。

那产品推荐能这么做吗?

既然客户想知道,我们就适当告知其他人在用什么,或者最近什么红,充分利用人们的从众心理。如果能保证数据和资料的真实性,能建立起畅通的反馈机制,能让用户清晰地表达出需要什么不要什么,有了一定量的积累后,再开始做推荐。

现在做推荐的通常场景,是面对一个没有头像喜好不明的客户,可能连他的性别都搞错。一般的,从他的用户ID和注册时填写的基本信息,最多还有在其他产品线的表现情况,能略知一二。之前我们用和该客户同类型的客户数据做了预估,也用真实数据对预估的做了检验,结果并不准确。想想也是必然,用过去的经验预估未来都不一定准,用别人过去的情况去看怎么可能准呢。

我所了解的产品推荐就这么多了,总结一下。

1. 如果客户能清晰地说明投入和希望的产出,且对路径无任何偏好,即按照你推荐的结果去执行,事情会简单得多。

2. 产品推荐建立在对客户和对产品的充分了解之上。两者都在变动,会很难。

3. 其实就是性价比和最优分配的问题,但很多数据未知,难求最优解。解的方法已经有了,在此不方便透露。

4. 推荐是趋势,时机仍未到。在现今,或许做排行榜类的效果更好。对相同的数据,客户会有不同的解读和选择。他们会为自己的决策负责,却不一定愿意为你的推荐买单。

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