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电商网站社交关系探索

1月13日 发如雪投稿
  越来越多的电商网站努力在社交关系上寻求突破点,淘宝天猫一直在优化类似千人千面的用户体验,国外一些比较有趣的网站比如Svpply则是在feed推送上不断深入。那么,在电商中融入社交关系有神马意义?如何去巧妙的发动“群众的力量”,从商家对用户,发展到用户与用户之间的商品推送关系?我们自从接触爱逛这个项目以来,思考了蛮多,咱就借着这篇博文来看看通过爱逛而收集到的数据,聊聊以后爱逛可能有些什么变化。
  一、平面视角的社交电商页面设计:
  电商页面的UI设计经常会出现的频道有:首页、团购、品牌特卖、专题活动、达人等。爱逛现有的页面,也是按照这种布局设计的。如果把看页面的视觉流程比拟成我们在mall逛街的路线,这就类似于“楼层”的概念,不同楼层经营着“品牌区”“折扣区”“美食区”等等。这种设计的导航分类明显,页面布局清晰,对用户进行方向感明确的视觉动线引导,能够很好的展示商品图并进行有目的主动搜索。大家对于去年淘宝抛出的“千人千面”这个词一定不会陌生,千人千面的概念简单点说就是搜索时根据用户留下的轨迹,推送符合每个人不同需要的商品,这种个性化搜索能够根据用户的喜好,更灵活的推送商品。在新版的淘宝和天猫上,爱淘等偏社交性板块也占了很大比重,这些功能主要是让用户主动关注一些店铺和品牌,从而第一时间在首页上展示这些品牌的动态。这些在设计上增加的社交关系,都是在围绕“准、快”的推送商品做文章。
  老版本的爱逛如上述内容一样,按照现有大部分电商网站的模式进行了设计。但是就像传统购物一样,用户不仅仅是需要在商场里找到商品,影响最后下单的因素有很多,比如:
  需要货比三家
  错过折扣时间
  确定购买目标后,受到店里的顾客人数、老板的态度等干扰
  单独购物时犹豫不决,需询问朋友
  可见,在不断完善“更快找到需要的商品”这个前期问题的同时,还有一个后期的重要问题需要设计,就是“如何让商品更快下单”。那么,肿么让用户更快下单?“马上”下单!我们是否可以设计一些内容去影响用户?针对这个目标,产品、用研、交互、视觉、重构的小伙伴们进行了多番讨论。商品展示、频道、商品详情页、下单购买页,这些页面就像商场里的所有指示系统和商品。而商场里的人流、一起逛街的朋友、老板的叫卖声、顾客的回应这些隐形因素。就是我们需要设计的社交关系点,由于爱逛本来依附于QZONE大平台,有社交网站的DNA,在整个流程里穿针引线就有很多玩法了。
  我们按照这个思路对爱逛用户进行了一组调研,找出了一些可以尝试的突破点:
  用户关注的点依次是:(1)打折特价(2)新品发布(3)品牌商品;(4)好友推荐
  用户经常想要分享自己购买的商品,而41。9的用户会接受好友推荐
  分享目的依次是:打折信息、推荐、求参谋、晒单、拼团
  分享对象占比依次是:闺蜜好友54。2、同事、同爱好者、同学、另一半
  用户分享的声音如此迫切,我们怎能视而不见,要让用户在虚拟的世界中,也能找到结伴逛街的感觉
  二、立体视角的社交电商页面设计:
  在页面中加入社交关系链之后,我们发现整个网站从平面化进击成为立体化的社交电商思路。大致的关系如下图所示。这时候我们就可以在与好友有关的点上进行设计,让评价、喜欢等等因素,灵活的对各频道的商品进行影响:
  举几个例子:
  1。打标签,丰富用户信息库内容。
  初次登录时让用户对自己打标签,比如关注的品牌、风格、所在地域。
  让具有好友关系的用户互相打标签。
  给品牌设计标签让用户选择。
  设计不同风格的卡通形象,类似QQ秀让用户选择,从而了解用户喜好。
  2。把折扣新品商品信息从网站单一推送折扣信息,转化为用户间传播。
  运营折扣活动时,可以通过关注按钮进行定时提醒设置,以免错过折扣时间。
  用户关注折扣活动后,激励用户分享出去。
  收到好友推送的折扣信息后,建立好友提醒。
  在品牌信息展示区,设计好友曾关注的该品牌折扣。
  尝试新的团购形式,让用户去拉好友拼团购邮费,发掘熟人关系。
  3。建立更快捷的好友互动渠道,打破电商中“一个人逛街”的形式。
  即时显示商品的人气,以及好友评论。
  置顶喜欢人数最多的产品,适时变成团购并告知用户。
  以好友的喜欢和收藏为轴线,展示商品,从单纯的商品展示页,变为商品展示社区。
  设计优惠券和红包互赠模块,增加优惠券流通。
  设计推荐和参谋快捷按钮,让互动变得更轻松。
  这三个想法的目的依次是:快速了解用户;把折扣等信息,由网站单一运营转化为用户之间的运营;把电商中的陌生人买卖关系转化成熟人之间的关系,增加购物时的互动。总结一下就是:打破用户在网站中简单的1。浏览商品2。进行购物的体验,为用户打造一个圈子,可以快速的看到好友对商品的评价,从而形成一人购买多人参考的形式,使网购这件事更有趣起来。
  根据这个思路,我们在新版的爱逛中尝试了几个社交关系点:
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