同樣做一個功能、一個活動，有的轉(zhuǎn)換率高，有的則比較低，這些影響用戶反應的最終結(jié)果取決于所呈現(xiàn)的信息、指引的行為與構(gòu)造的場景是否圍繞用戶的興趣點展開。給用戶看到他感興趣的內(nèi)容，推薦與他本身關聯(lián)程度高的人和內(nèi)容，便更能吸引到用戶的注意，從而也提高了用戶的信息獲取效率。

第一步：首先來思考，用戶對什么感興趣？

每個人的興趣點可大致分為：

• 與我們自己相關的東西，例如我認識的人，我參與的活動，存在交集的內(nèi)容……
• 我們在乎的利益點，譬如看重財富的人在意收益，厭惡風險的人則敏感損失……
• 能夠激發(fā)我們行為動機的理由，諸如好奇心，獲得社交貨幣的心理需求……

上述內(nèi)容對應到產(chǎn)品體系之中，則還是表現(xiàn)在產(chǎn)品的信息展示、行為操作與權益激勵之上。

如何為用戶推薦感興趣的內(nèi)容？可以是在用戶列表頁可以進行其他用戶推薦，也可以在商品詳情頁進行其他商品推薦……而這些推薦需圍繞關聯(lián)度展開。

用戶推薦

為當前用戶推薦的其他用戶，可通過以下邏輯進行篩選：

• 當前用戶與推薦用戶具有的聯(lián)系性與共同點，譬如他們都擁有某一相同的關注領域，他們當前都處于同一地理城市；
• 推薦可能認識的人，利用通訊錄數(shù)據(jù)進行賬戶匹配，或者匹配經(jīng)常停留的同一地理與使用相同IP的用戶。

活動推薦

如果產(chǎn)品體系內(nèi)有可報名參與的活動模塊，則在活動的詳情頁可推薦可能感興趣的其他活動。

• 同一類型的活動，如用戶當前瀏覽的是“投資沙龍”的活動，則可推薦其他“投資沙龍”主題的活動；
• 所感興趣人發(fā)起或參與的活動，如我關注的人或好友參與的活動。

能夠精準地進行內(nèi)容推薦，則必然是取決于充分利用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行匹配與判斷，從而得出符合邏輯規(guī)則要求的輸出結(jié)論。其中，可供分析的數(shù)據(jù)源，粗暴的方式是通過補充用戶的輸入項，如讓用戶選擇感興趣的領域的方式來獲得；而深入的方式則是通過記錄用戶全面的行為數(shù)據(jù)，進行高頻分析，如篩選出經(jīng)常瀏覽內(nèi)容的領域主題，以此得出用戶最有可能的興趣焦點。如果需運用多條邏輯規(guī)則，則還需設定不同規(guī)則所對應的優(yōu)先級，優(yōu)先級高的規(guī)則產(chǎn)出的數(shù)據(jù)進行優(yōu)先排序展示，甚至進行置頂顯示。

第二步，有了精準的內(nèi)容，也要讓用戶感受到“精準性”

有了精準的內(nèi)容，此時還只是停留在我們自己知道的“精準”，剩下的還需要讓用戶直觀得感受到“精準性”。最簡單有效的方法，就是通過“打標簽”等方式，提供額外的信息補充。

推薦用戶

• 若是根據(jù)相似度進行的推薦，則可重點展示兩者之間所共同關注的“興趣領域”和“用戶標簽”；
• 若是根據(jù)地理遠近進行的推薦，則可展示當前與我相距的具體數(shù)值距離。

推薦內(nèi)容

• 若是根據(jù)相同主體和類型進行的推薦，則可展示共性的標簽，如平臺管理員發(fā)布的內(nèi)容，可以都打上“官方”的標簽；
• 若是根據(jù)感興趣的人所引發(fā)的內(nèi)容推薦，則可展示通用的“好友參與”、“好友發(fā)起”等角標，甚至也可顯示具體的用戶昵稱。

第三步，延伸行為的推薦

停留在信息層面的推薦還是表面的，能夠由信息內(nèi)容向用戶操作行為進行延伸推薦，才能使產(chǎn)品具備縱深性。

仍繼續(xù)用上述案例展開，“推薦用戶”在前兩者只完成了讓用戶看到了這部分用戶名單和標簽的信息內(nèi)容，先僅是提供了列表頁面。接下來，在用戶行的用戶頭像邊上可放置“關注”、“加好友”和“聊天”的圖標按鈕，使得當前用戶行為可以延伸：從當前的廣場列表場景進入到下一個特定用戶的具體聯(lián)系場景之中。如此，當前用戶便從原本孤立的“看”的行為，激發(fā)到了“添加好友”與“聊天”等互動行為之上。

“發(fā)現(xiàn)好友→添加好友→好友內(nèi)容→內(nèi)容互動”，這條用戶行為路徑均可遵循“從內(nèi)容的精準推薦，再到下一個場景的行為指引”的路線，一層層地將用戶停留在產(chǎn)品之中的操作行為引向縱深，不斷發(fā)散出來。而隨著用戶行為的豐富，用戶所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)將必將更加豐富，從而為下一場景的數(shù)據(jù)匹配提供更精確的推薦邏輯維度，以此形成良性循環(huán)。

第四步，加深場景與場景之間的關聯(lián)度，使用戶的興趣點得以平緩地順延下來

產(chǎn)品只要做得一大，場景的切換必然就多，而場景與場景之間能呈現(xiàn)出因果聯(lián)系的，則最具備場景轉(zhuǎn)換的合理性。譬如在用戶個人主頁，點擊了頁面上的“咨詢”按鈕，然后跳轉(zhuǎn)到與該用戶的點對點IM對話交流頁面。在這個流程操作中，實現(xiàn)了從個人主頁的場景到IM對話場景的轉(zhuǎn)換，在前一個頁面中因為用戶想要“咨詢”，然后讓用戶進入了與其的對話頁面，兩者具有前后因果關聯(lián)性。

靜態(tài)的場景關聯(lián)或許比較好捕捉，而動態(tài)的場景聯(lián)系則要利用一切可關聯(lián)的因素，甚至創(chuàng)造關聯(lián)度。譬如，要做產(chǎn)品里面做一個產(chǎn)品的用戶問卷調(diào)查，那么在什么場景下，讓用戶進行問卷調(diào)查的參與最合適？

平白式的Banner廣告位、站內(nèi)消息通知或者任務懸賞激勵來指引用戶進行問卷調(diào)查，這樣的效果一般會比較平淡。找最合適的埋入場景，一定是關聯(lián)度最高，而且能夠真正反映出問卷調(diào)查本意的。

所以，首先要分析調(diào)查問卷的具體問題內(nèi)容，既然是與產(chǎn)品相關的調(diào)研，必然會涉及到具體產(chǎn)品模塊與業(yè)務操作，將這些具體的問題拆解到產(chǎn)品體系的每一個相關的功能模塊之中。最后，從現(xiàn)有的用戶行為操作之中非常自然地順帶出調(diào)研的問題。例如，產(chǎn)品之中有活動報名參與的功能模塊，問卷調(diào)查的問題諸如“您覺得平臺上的活動是否值得參與？”。那么，在用戶們剛完成了活動報名的行為時，在“恭喜您，活動報名成功！”的提示頁面的下方，可以帶入這個調(diào)研的問題。

這是利用現(xiàn)有的模塊進行穿插，還有一種則是無中生有創(chuàng)造新的關聯(lián)場景。沿用上述活動報名的案例，如果活動有具體的線下參與時間，則在達到活動參與時間之后最近一次的用戶登錄時，友好地進行彈窗請求用戶進行活動參與的評價（好評或星級評分），而在此評價的下方便緊跟此調(diào)研問題。

總體來看，要建立起兩個場景之間的聯(lián)系。如果無法一步到位構(gòu)建起關聯(lián)度，則可以通過補充過渡場景的方式，使過渡場景具備兩者之間的緊密聯(lián)系，由此牽引出要切換的場景。

優(yōu)秀的產(chǎn)品，可以使用戶的興趣點從一個點進行多元發(fā)散，并且發(fā)散路徑具有層層關聯(lián)，很柔滑地推進用戶行為路徑。

#專欄作家#

朱宇迪，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。魔都某公司產(chǎn)品總監(jiān)，在金融系統(tǒng)搭建、金融社交平臺及理財投資產(chǎn)品應用領域均有豐富的積累，完整的前后端實踐經(jīng)驗，擅長差異化競爭與全局視野，并對產(chǎn)品規(guī)劃與落地執(zhí)行有著獨特的見解。

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