推己及人-用户推荐

关注到‘用户推荐’的契机是现在某购物站点的‘猜你喜欢’，虽然是换了皮的推荐，但真的某一天开始高准确度地猜中了我的心头好。我猜是我大量操作，坚持不屑地使用该产品，给数据库留下了足够的蛛丝马迹，这才被一箭命中，让程序看穿了喜好。

某日开会，业务与设计在争执‘推荐’模块内容，到底由业务推？还是按照用户喜好来推？换句话说到底是安排相亲对象还是放任自由恋爱？

‘用户推荐’到底是你说你的？还是我看我的？大家目的不一样，作为用户来说，仰赖自己智慧做出的选择，远比那些花花绿绿的推荐广告来的可靠，但有意思的是结果可能殊途同归。

今天小议用户推荐

脑海里浮现出的推荐模式：

在线站点内推荐：

a. 超大广告灯箱＋Flash滚动

b. 次级页面双侧‘推荐’模块

c. 页尾‘推荐’模块

d. 搜索时预置选项推荐

e. 搜索结果推荐

f. 犄角旮旯见缝插针狗皮膏药‘推荐’入口

站点外推荐模式：

（类同广告）

a. Email 、常规信件

b. 即时信息

c. 依附其他应用软件占得‘推荐’位

（应该说广告位更确切）

推荐对象：

a. 当下产品使用者

b. 非本产品使用者，但可能与本产品相关软件/信息有交集的用户

c. 无筛选面对所有人

推荐频率：

a. 每次页面刷新更新推荐内容

b. 固定有限区域定时滚动

c. （对于广告类，有针对性站外/线下推荐）根据产品活动，特殊用户事件（如生日，使用周期……）按特定时间点推荐

推荐效果：

全面铺开的广告类推荐――特定相关用户会注意，非该信息兴趣点用户常常会忽略或持有怀疑态度

针对个人喜好的推荐――根据推荐准确度，接受信息比率依次增高

（但我们还是会删除所谓的产品新信息邮件，也从来不看信箱里的会员推荐广告，看到不靠谱的书籍音乐推荐，一律忽视删除，最后手动自己找）

很多热推产品占了超多篇幅，用各种PS得晶晶亮的图片轰炸眼球，但目的明确的熟练用户们，居然甚少通过这些主页大篇幅推荐去购买产品，很多页面点开看看也就关了。其实推荐这个东西站在市场的角度考虑，无非是要多卖产品，尤其是有滞销可能的产品，所以百般推荐，广告攻势，希望用户知晓，可惜用户不领情！业务需求喋喋不休地要推荐更猛烈，可是收效甚微，并无进步。这原来就是一场双赢交易，用户不是白痴，及时偶尔弱智了，也从情感上排斥步步跟随，倒贴抱腿的猛烈自荐式销售模式。用户需要知晓的是：真正与我相关的信息。否则不要浪费我的时间！更不要谈钱！

从这个角度来说，个人更鼓励有针对性的用户推荐，而且这种用户推荐早就已经被做得到处都是了，只不过做得好的并不多。有些美其名曰的用户推荐其实还是不精准的。这就有些尴尬了，这样的用户推荐就是鸡肋，既没有拉开和硬性推荐广告的距离，又没有做到体贴入微的私人定制化服务。那就是做了白做～！

找到用户兴趣点及行为习惯：

涉及参考如下：

wenku.baidu.com/view/7711db64783e0912a2162a3d.html

1. 用户浏览文档的行为习惯

2. 用户重点关注的页面信息

3. 用户执行过保存、打印等动作的相关信息

4. 用户标记过的信息类型

5. 用户执行点击跳转到某个链接的行为

6. 用户访问重复度高的对应功能或信息

7. 用户操作次数多的功能或信息

8. 用户浏览时间长的信息

9. 用户手动输入过的信息（包括搜索关键词）

标签： 用户推荐 产品设计 用户体验 

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