在電商網(wǎng)站里進(jìn)行商品保舉，可以提高整個(gè)網(wǎng)站商品銷售的有效轉(zhuǎn)化率，增加商品銷量。今天就來聊聊電商產(chǎn)品中的商品保舉系統(tǒng)。

在電商網(wǎng)站里進(jìn)行商品保舉，可以提高整個(gè)網(wǎng)站商品銷售的有效轉(zhuǎn)化率，增加商品銷量。通過用戶已經(jīng)瀏覽、保藏、購買的記錄，更精準(zhǔn)的理解用戶需求，對用戶進(jìn)行聚類、打標(biāo)簽，保舉用戶感興趣的商品，幫手用戶快速找到需要的商品，適時(shí)放大需求，售賣更加多樣化的商品。甚至在站外推廣時(shí)，能夠做個(gè)性化營銷。

商品保舉分為常規(guī)保舉、個(gè)性化保舉。常規(guī)保舉是指商家選擇一些固定商品放在保舉位，或者基于商品之間的關(guān)聯(lián)性，進(jìn)行相關(guān)的商品保舉。例如：在用戶買了奶瓶之后保舉奶粉。個(gè)性化保舉指基于用戶購物習(xí)慣，按照商品特性來進(jìn)行保舉。例如“看過此商品后的顧客還購買的其他商品”保舉項(xiàng)。

電商系統(tǒng)中的商品保舉位一般有：首頁運(yùn)營Banner最底部的位置（猜你喜歡/為你保舉）、購物車最底部的位置（猜你喜歡/為你保舉）、商品詳情頁中部（看了又看、買了又買、為你保舉等）、用戶簽到等位置。還有這兩年興起的內(nèi)容電商，通過社區(qū)做內(nèi)容來提高轉(zhuǎn)化率。

常規(guī)保舉

常規(guī)保舉的商品不會(huì)因?yàn)橛脩舨顒e產(chǎn)生差異，主要是運(yùn)營配置的活動(dòng)或固定商品（商品精選）。除了在固定保舉位選定某些商品進(jìn)行配置，例如拔取10件固定商品放在簽到頁進(jìn)行保舉。還有一些固定規(guī)則的動(dòng)態(tài)配置商品，，例如圖中商品銷量排行榜、商品保藏排行榜、某品類的銷量排行榜（例如圖書會(huì)有許多排行榜），這類按照瀏覽、保藏、銷售數(shù)據(jù)做的商品統(tǒng)計(jì)在常規(guī)保舉時(shí)會(huì)經(jīng)常用到，對用戶的消費(fèi)決策影響也比較大。

近兩年崛起的內(nèi)容電商也屬于商品保舉的一種，很多平臺都開始在內(nèi)容上發(fā)力，越來越多的消費(fèi)者在看直播、看自媒體文章、看帖子的過程中購買商品。例如淘寶的微淘、京東的覓生活（Meelife）、小紅書等。

在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)形態(tài)下，用戶的瀏覽減少，更傾向于瀏覽和保舉，但簡單的商品列表和口號描述的沖擊力已然不夠，內(nèi)容電商將商品嵌入到案牘或者視頻中，通過詳細(xì)的描述消費(fèi)感受和商品特點(diǎn)，激起用戶的同理心，這樣的購物消費(fèi)更容易產(chǎn)生沖動(dòng)性消費(fèi)，而非計(jì)劃性消費(fèi)。

在內(nèi)容電商中，除了平臺商家本身產(chǎn)生內(nèi)容，還應(yīng)允許用戶產(chǎn)生內(nèi)容（UGC），而且對UGC內(nèi)容進(jìn)行激勵(lì)。內(nèi)容形式有長圖文、視頻保舉、直播保舉等多種形式，在內(nèi)容中嵌入商品購買入口，在瀏覽時(shí)可以直達(dá)商品，增加購買轉(zhuǎn)化率。對內(nèi)容進(jìn)行分類打標(biāo)，可以縮短用戶查找的路徑。建立內(nèi)容社區(qū)，提供評論、關(guān)注、種草（保藏）、贊賞等多種互動(dòng)方式，增加用戶粘性，提供分享到其他社交平臺（微信、微博等）的功能。在內(nèi)容中盡量保舉統(tǒng)一風(fēng)格或同一場景的商品，增加商品之間的關(guān)聯(lián)性。

隨著貨架式電商時(shí)代逐漸過去，內(nèi)容電商保舉的優(yōu)勢逐步凸顯，特別在垂直行業(yè)，如美妝、母嬰等，內(nèi)容電商為中小型電商公司突破流量黑洞提供了機(jī)會(huì)。

個(gè)性化保舉

電商保舉系統(tǒng)將收集的用戶信息、產(chǎn)品信息及用戶畫像分類作為系統(tǒng)輸入，利用適當(dāng)?shù)谋Ｅe算法和保舉方式，按照用戶設(shè)定的個(gè)性化程度和信息發(fā)送方式，給用戶提供個(gè)性化商品保舉。用戶對保舉結(jié)果的點(diǎn)擊瀏覽、購買的反饋結(jié)果，又可以作為優(yōu)化系統(tǒng)保舉的參考。

完善的保舉系統(tǒng)一般由四部分組成，根據(jù)收集 → 分析 → 保舉的步驟，收集用戶信息的用戶行為記錄模塊、分析用戶愛好的分析模型模塊、分析商品特征的商品分析模塊和保舉算法模塊。

用戶行為記錄模塊負(fù)責(zé)搜集能反映用戶愛好的行為，例如瀏覽、購買、評論、問答等；用戶行為分析模塊通過用戶的行為記錄，分析用戶對商品的潛在愛好及喜歡程度，建立用戶偏好模型；商品分析模塊主要對商品進(jìn)行商品相似度、商品搭配度、目標(biāo)用戶標(biāo)簽進(jìn)行分析；保舉算法按照必然的規(guī)則從備選商品集合中篩選出目標(biāo)用戶最可能感興趣的商品進(jìn)行保舉。

如圖所示：

用戶畫像是按照用戶特征（性別、年紀(jì)、地域等）、消費(fèi)行為習(xí)慣（瀏覽、購買、評論、問答等）等信息進(jìn)行抽象化，建立標(biāo)簽化的用戶模型。構(gòu)建用戶畫像的核心工作便是給用戶貼“標(biāo)簽”，而標(biāo)簽是通過對用戶行為記錄分析而來的高度精煉的特征標(biāo)識。保舉系統(tǒng)的難點(diǎn)，其中很大一部分就在于用戶畫像的積累過程極其艱難。其次用戶畫像與業(yè)務(wù)自己密切相關(guān)。在用戶標(biāo)簽足夠豐富而且多的時(shí)候，就可以對用戶聚類，例如用A/B/C/D等四種典型用戶畫像來代表商城的目標(biāo)用戶，還可以將新用戶進(jìn)行歸類這些典型用戶畫像中。

標(biāo)簽：鹽城 九江 林芝 東營 烏魯木齊