用户增长框架与实战(9):基于消费场景的承接

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本篇作者在基于消费场景下讲解承接,利用反例来进行论述,让我们一起来看看吧~

从反例说起,一般年轻女性,通过女装创意进入landing page。是否应该向用户推荐香肠?听起来很诡异的逻辑,在我优化之前却是普遍现象。可能有些技术团队的习惯是把所有的维度丢到算法中,让系统自动得出给每个用户的最佳结果。

在理想情况下,数据量足够大就没问题,但遗憾的是无论业务规模多大,任何一个用户自己的数据,很大概率还是稀缺的。所以我们必须要谨慎观察结果是否符合业务逻辑。如果技术解决不了,尝试从商业逻辑思考。

这个例子中,当单人的行为数据稀缺时,可以采用群体性行为的统计数据。那么用户更多看到的都是女性时尚产品。根据我的数据分析,用户的行为在短期内非常具有惯性。如果她浏览女性服装、首饰、鞋包等产品,在数小时内的行为仍然非常集中,口径越小越集中,甚至超过95%。其他行为的集中度,我暂时卖个关子。其他类目也有相似的结论,这是符合常识的。

经过我的改造,用最最粗略的方式做pilot,时尚类目AB测试结果转化率相对最少提升了8%,非大促阶段甚至可以到13%。属于非常恐怖的提升,因为还可以无限迭代优化。可能其他团队甚至你的老板会挑战你:“用户前天10am 对香肠产生了购买兴趣,今天下午3pm点击了服装,为什么不能推香肠呢?”。

我的回答是:就算我允许商场知道我一切行为数据,当我进入一个服装店,店员问我要不要来点香肠,我会觉得很懵。结合之前章节内容,可以总结出,跨人群、跨场景的内容都不符合人性。

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题图来自Unsplash,基于CC0协议

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