接着上一篇博客“卓越、淘宝等网购站点应该改进的地方
”,整理了一下自己的想法,着重购物网站如何帮助顾客找到想要的商品。我将顾客的类型分成三种:
1、顾客明确知道商品名字、型号
例如你要买《神奇的分子:药物是如何起作用的
》这本书(推荐一下,我正在看这本书,增长健康、医学知识,而且也挺有趣的),或者你要买一部诺基亚N95手机。
这种需求是十分明确的,对于购物网站来说是最简单的,一般都可以得到准确的搜索结果。不过对于这类顾客,购物网站的差异性只是体现在“价格”,所以顾客很可能去类似“大拿网
”这种价格比较网站。这时候购物网站对于顾客来说只是一个买便宜货的地方,没有任何忠诚度可言,哪家便宜就去哪里。
2、顾客对商品有明确要求
就像我在上一篇文章我提到对钱包的需求——需要有活页的。
购物网站能否满足这种需求的查询,取决于对商品的属性记录是否足够详尽。这种记录不是指单纯的文字记录,例如说我要买重量在1KG以下的双肩电脑包,尽管可以通过google查到几乎所有双肩电脑包的资料(包括重量),但是就没法在google进行“<=
1KG”的查询。
要完成这样的查询,商品属性就要以“元数据
”的形式存在。商品的元数据越是丰富,能够完成搜索条件就越复杂,就更加能够满足顾客的各种稀奇古怪需求。在网络销售中,“长尾
”是盈利的重要组成部分,改变了原有的“二八定律”;但是要让长尾真正长起来,就让要顾客能够找到各种偏门的商品,因此一个详尽的商品元数据是至关重要。
在我看来,目前最有能力、也是最适合做这个事情的就是淘宝。因为:1)淘宝上的物品数量庞大,相信比任何其他的购物网站都要多;2)淘宝是C2C网站,只要能够设计出鼓励店主输入详细商品属性的机制,就有无限的人力在做这个事情。
淘宝要做的事情有:
1)商品分类。这个是大部分购物网站都已经完成的
2)针对不同的商品类别,定义公共的元数据。鼓励店主创建和重用商品元数据。
3)每个店铺允许为自己的商品添加私有的元数据;提供将私有元数据升级到公共元数据的机制
4)提供按照商品元数据进行组合查询的方式
一旦建成,淘宝就等于拥有了世界上最大的商品元数据库。许多消费者在别的网站都无法查询到商品,则可以在淘宝找到,这就是差异性所在。而且在这个基础上与销售数据结合,淘宝可以做进一步的挖掘,例如各种属性的差异是如何影响销售量的等等,这是一个无价的数据库。
在互联网上,有一个freebase.com
(阮一峰的介绍
)的网站,致力让用户创建任何事物的元数据,淘宝可以考虑创建商品版的freebase。这时候购物网站对消费者来说就是一个卓越的信息中心,能够帮助找到想要的商品。
3、顾客对商品只有模糊的要求
比如说女孩要买一件外套,一般情况下是不会有明确的概念就是要买怎么怎么样的衣服。很可能是去商店东看看、西看看,看到某种喜欢的款式,然后再看看这个款式的系列等等。对于这种需求的顾客,购物网站如果能够帮助她/他找到心头所好,就等于成为了顾客的逛街好友。
我觉得可以借鉴那些音乐分享、推荐网站的做法,例如我之前记录
过的Yobo
,你选择了蔡琴的《被遗忘的时光》之后,网站就会推荐其他风格相近的歌曲给你。购物网站也可以与顾客进行交互,逐步帮助顾客缩小选择的范围,最后达成满意的交易。
我构思的一种方式如下,例如女孩要买一件外套,那么她进入女上装的分类。网站一开始推荐20款各自不同风格的外套,女孩挑选其中的一套,网站根据女孩挑选的风格,再推荐与之相近的20款外套,女孩再挑选一直到最终确认。
在这个过程中,女孩也可以一次挑选多件外套,网站可以根据多件外套的混合风格进行推荐;另外除了简单点击挑选之外,网站应该让女孩细化自己的爱好,例如是喜欢外套的颜色、品牌,还是某个部位(例如袖子)的款式等,这样网站就能够做更加精确的推荐。
要能够完成这样的推荐,其中的主要难点有:
1)需要更加详尽的元数据,特别是设计到商品外观的细节,例如衣服的款式等等,这方面的工作量浩大无比。
2)分类的规则。及时有了十分详尽的元数据信息后,当用户选择了一件商品,如何找出其他“相近的商品”?特别是能否做到个性化的推荐?在购物网站查看商品,常常会看到“80%购买了这件商品的顾客,还会购买以下商品”,这实际上是利用顾客的参与来识别“相近的商品”,这种机制再加上对顾客购买历史的分析,应该可以做出比较有效的推荐。
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