信息流現在被大量應用在電商、社交、資訊等領域。信息流的形式更加突出沉浸式體驗，那麼問題來了，在處于這樣閑散的“逛”的狀态下，怎樣提高用戶的轉化率？

增長是現在業務的硬指标，大環境下設計師也免不了要背這樣的KPI。

像這種常見的信息流，也叫Feed，起初由Facebook在社交行業重新定義為News Feed，現在被大量用在電商、社交、資訊類等領域。信息流突出卡片的信息，用戶可以無限制地下拉刷新，偏重于“沉浸式”的體驗，用戶可以在裡面“逛”起來。

那麼問題來了，在處于這樣閑散的“逛”的狀态下，怎樣提高用戶的轉化率，讓用戶在Feeds中産生點擊行為？有如下幾點可以進行嘗試，抛出來相互探讨。

一、“千人千面”機制的嘗試

什麼是“千人千面”？字面意思上說就是一千個人看到一千個面，每個人所看到的内容都不一樣，實現“個性化”定制。

舉一個場景，作為一個軟妹子，你的某寶Feeds呈現成這樣的，嗯，美妝、衣服和家居産品更多。

設想一下這樣的畫面，如果在你的Feeds列表裡面推薦的是一些機械鍵盤和遊戲裝備，那作為用戶，會心想“暈，這些東西又不能讓我變瘦變美，跟我啥關系？往下翻翻再看看有沒有什麼可買的東西”。

如果再滑個2~3屏還是這類似于“今年流行的POLO衫”等跟你沒關系的内容，那可能就沒耐心看下去，sorry，直接退出了。

而“千人千面”機制能解決這個問題，它要達到的目的就是，對每個用戶而言，都是各自喜歡的内容。

那麼怎麼做到千人千面？

（1）千人千面的影響基于用戶人群的标簽

标簽分得越細，流量就會被分割得越厲害，推薦也會更精準。針對具有标簽思維的同學來說，展現價值以及訪客價值利用率更高了。

舉個栗子，如果最近你要搬家，在某寶看行李打包帶，那麼你可能被平台分類為“搬家”這個标簽。如果再細一點，“打包帶”也可能為一個标簽。

那麼在你的Feeds中就有可能呈現出既有打包帶，也有紙箱、膠帶、打包繩等這樣搬家常用的物品進行推薦，是不是很人性化？可能就在這些推薦内容中發現一些自己也沒想到但能好用的東西。

像這樣根據消費者的浏覽記錄和購買習慣來制定個性化服務，通過對這些信息進行分析來給消費人群貼上标簽，從而達到實現把産品精準推薦給消費者的目标。精簡的信息能夠及時滿足消費群體的需求，幫助消費者快速找到感興趣的内容，由此帶來了極好的用戶體驗。

（2）千人千面的機制是推薦式的

一種基于C端消費者行為軌迹（比如用戶在頁面的浏覽和點擊行為）和途徑反映的購物意圖進行匹配推薦，如上面所舉的“看行李打包帶”的栗子；

第二種：基于B端店鋪（即商家），進行在後台設置的店鋪人群畫像（即在後台設置一些選項，告訴平台他的目标用戶是誰），平台進行智能匹配推薦的。C端和B端的信息相互依存才構成了現在完整的Feeds“千人千面”推薦機制。

這個時候，交互設計師能夠做些什麼事？

（1）将信息流的卡片進行結構化和組件化

卡片信息即用來表達用戶的标簽信息的。定義好最整體的框架，以及各種信息缺失情況下的展示方式。稍安勿躁，如下圖，往下翻，在本文下一節進行詳細講解。

（2）将用戶人群進行分層，然後和卡片信息進行匹配

用戶人群分層，有多種維度。最常用的是将用戶分為新客和老客，偶爾會有準新客、僵屍用戶、流失用戶3個層級的添加。但作為不同的産品、店鋪，甚至是在不同的地點，對新老客的定義都不一樣。

比方說在杭州某小區旁邊的奶茶店，老客可以定義為“方圓3公裡以内一個月内在本店下過單的人”，新客可以定義為“方圓3公裡以内從未在本店下單的用戶”。

如果這家店在各大外賣平台上提供外賣功能，那麼對老客人群标簽為“3公裡以内”“下過單”，那麼對老用戶可以采用折扣的形式，比方說老用戶下單88折等優惠信息進行吸引；新客的标簽為“3公裡以内”、“未下過單”，那麼對新用戶可以采用嘗鮮的方式，比方“新客1元嘗鮮價”等方式進行吸引。

這樣對用戶人群的分層決定了我們的信息是否準确以及有效。如果将新客定義為“方圓1公裡以内從未在本店下單的用戶”，可能因距離太近而失去對稍遠一點顧客的覆蓋。

在工作中，這樣的人群定義一般是和産品經理、運營一起商議進行決定的。

二、利益點的透出

利益點，即能夠影響C端用戶做決策的因素，這些因素對用戶來說都是有利的。這些利益點主要包括如下兩個方面。

（1）商品信息

滿減信息（比方說滿200減20、88VIP9.5折），促銷信息（比方說61狂歡）、訂單量、用戶評價、排行榜等。

如下圖中各種标簽：

（2）商戶信息

品牌标簽（比方說品牌、優質商家等）。商戶信息的透出，對追求品牌的用戶來說是個有利的促進因素。如下圖中商戶的“品牌”标簽。

光有這樣的利益點也還不夠，設計師需要做的就是将這些信息進行表達，怎樣表達？設計方案将卡片進行結構化和組件化。什麼是結構化和組件化？如之前的圖（某平台的商品卡片結構）

同一個卡片，保持相同的位置出現的内容性質相同，即結構化。如上圖商品媒體展示區，展示商品的信息，可以是圖片、視頻、直播等等多媒體的展示。

組件化是指，卡片信息可以不必全部完整，可以隻支持其中的某些信息進行展示即可，沒有的可以進行隐藏。比方說滿減信息，如果商品暫時不打折，那這一塊就沒有信息，可以進行隐藏。

如下圖：

三、興趣點的試探

當用戶一直在浏覽遲遲不行動時，原因可能是沒看到自己感興趣的内容，那麼策略可以再轉換一下。範圍由小到大可以分為如下三個層次。

（1）嘗試推薦同類商品的不同品牌

用品牌嘗試效果，如下圖：

在同類商品中還可以嘗試榜單或者清單的方式進行進一步的促進，兩者都代表着品質和認可。

（2）嘗試推薦不同類别的商品

為保持用戶在信息流中所看到的信息更豐富，可嘗試在信息流中除了推薦商戶标簽詞的内容，還會穿插一些其他内容的信息。比方說：你是個愛美達人，但同時也可能是個音樂愛好者，那麼當在化妝品的信息流中，推薦一些當季新款耳機是不是很有吸引力。

再或者你是個鋼鐵直男，喜歡體育，同時也喜歡玩遊戲，那在你的feed中同時出現這兩樣商品是不是一件很開心的事情？

（3）相似内容的推薦

在浏覽過程中，可根據用戶的浏覽行為進行相似詞的推薦，如下圖。相似詞的推薦又分為2種，一種是直接推詞，另一種是根據用戶的點擊行為進行推薦内容，都能起到擴展内容的作用。

如下圖：

總結來說，要提高Feeds的轉化率，邏輯如下：

• 做好信息的展示和匹配。将卡片結構化和組件化，并做好用戶分層進行利益點的匹配。
• 根據用戶的行為進行實時内容推薦的變化。

#專欄作家#

Sophiallg，Sophia的玲珑閣，大廠體驗設計師，人人都是産品經理專欄作家、簡書互聯網優秀作者，分享實用的互聯網設計技巧和職場經驗。

本文原創發布于人人都是産品經理，未經許可，禁止轉載。

題圖來自 Unsplash，基于 CC0 協議

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