如何提升转化率

转化的前提是首先有用户群体,关于用户群体,有另外的文章论述。

引导用户的需求

如果用户带着明确的目的,确切知道自己想要什么样的产品,他直接通过商品列表选择自己想要的商品就OK了。但是这部分人群总是有限的,如果我们要扩大我们的销售,则需要找出拥有潜在需求的那部分用户,并且把它们说服。

想想看,一般什么样的信息容易引起用户的关注? 笑话、色情等除外,这些虽然容易引起用户关注,但不是我们所要开发的用户需求。

除此之外,我认为跟用户有关的信息最容易引起用户的关注。每个用户自身都具有一些属性,他的性别、年龄、职业、兴趣、平时的活动。

评测是一个比较有意思的功能,他能够根据用户的属性,自动分析用户的需求。进一步根据用户的需求,向用户推荐能够满足其需求的产品。

社交化推荐

亚马逊(Amazon)因为有一套比较出色的推荐系统,被媒体吹捧的比较厉害。那么亚马逊这套系统是怎么实现的呢? 简单的说,Amazon会记录分析用户的购买记录,得出与该用户相似群体的其他用户,然后根据其他用户的购买记录,推断出这个用户可能会喜欢什么商品。

知乎、网易云音乐等应用采用的社交化推荐引擎也是基于同样的原理。

很管用很科学,很多时候,推荐的产品会引起我们的兴趣。

高转化率的文案是怎么炼成的

互联网说到底是一个工具,用于销售,则是在完成传统销售人员的工作。

如何进一步突破?

亚马逊就像在告诉用户,这有一个商品,很多跟你一样的人都会买它呢?对于我来说,会引起我兴趣,但是说服力还不够。如果亚马逊能够进一步告诉用户,你需要这个产品是因为你的工作环境容易引起你的颈椎不好,这个产品能够缓解颈椎的疲劳。是不是我就会更加心动了?

这是一种极其自然体贴的营销方式。站在的用户的角度,思考用户需要什么,然后帮用户提供解决问题的方案。

用户是决策者,我们应该让用户变得更主动,提供足够的信息,帮助用户做出选择。而不是一味的告诉用户我们有十个亮点,用户一是记不住,二是其实打动用户的也就那么一两个点。

大数据分析与设计

要搞定消费者,就要先了解消费者。 消费者首先是人,而了解一个人需要通过很多方面。比如:性格、性别、信仰。但是我无法肯定需要从哪些方面来了解一个人。 可能某一天,我又会想到一个新的“标准”。

一般的数据库设计方式是:在关于某个人的数据库中添加一些column 假如有一个person表,一般table设计会包含一些列:name, age, sexy

这个方法有一个缺点,就是不够灵活,比如为了更详细的了解一个人,就需要添加越来越多的columns,如职业、地区,疾病,生活方式,简直就是灾难。 可能对于大部分应用来说,添加一些column就足够了,但是我们所追求的不是越详细的了解一个人吗。 而且,很重要的一点,我们不是为了了解一个人而去了解他,又不是窥探他人隐私。 我们的目的是分析用户的需求:比如不同的年龄段、不同的性别,各对应什么样的需求。

于是我设计了一个人群表:crowds,这个表里记录了所有的人群属性。 接下来的问题是,如此多的人群属性,需要将它们归类。

比如性别:分男和女 是否生育:已生育、未生育、正怀着宝宝的。 职业:体力劳动→脑力劳动; 职位:低级→高级;