导语：产品经理本身是没有相关专业，所以也没有科班出身一说，如果有机会在大厂历练自然是最好，有优秀的产品经理带路，但是很多人是没有机会再大厂中历练，更多是凭借自己的野蛮生长，工作过程中经常走弯路，踩坑，我希望通过自己的经验让大家少走一些弯路，最近做了关于电商的项目，有一些自己的拙见，本文通过【是什么—用户是谁—聚焦问题—聚焦场景—解决手段】这个思路为大家拆解电商中的导购功能。
导购是什么？
引导用户进行购买即为导购，核心目的是激发用户的购物欲望，所以导购一般位于电商的首页，脑补下商场门口的各类促销活动。
首页的用户
首页的用户有很多，买家、卖家、竞争对手等。但是对于来说首页主要服务于谁呢，当然一定是买家，但是买家依然是一个很大的范围，能进一步细分用户吗，根据熟练度细分有新手、中级、专家，那么对于哪类用户更重要呢，老用户常见的会看购物车、收藏、常去的店铺，看看有没有这折扣或者购物车的商品价格又没下降等等，所以往往在首页的是新手用户
新手用户需求
一般新手用户的需求可能是比价、购物、如何使用购物，比价可能更多通过搜索实现，所以需求主要讨论购物。基于购物需求的细分，通常会从购物的角度进行细分，大致有三类：有很明确的购买目标、有大致的购买需求、随便逛一逛：
1、如果有很明确的购买目标，搜索功能就可以满足了，直接搜索自己想要的产品并进行挑选购买。
2、如果用户有大致的购买需求，但是没有想要具体买什么，其实搜索功能也足够了。
3、无目标购物的用户，往往是上app就随便看一看，类似于逛街一样，这类用户以前往往会被折扣、促销等吸引，从而转化为订单。
所以最终我们首页的主要用户是新手买家，他们的需求主要是无目标购物。
无目标购物常见的场景
比如你今天在家很无聊，想逛逛淘宝看看有什么好的球鞋，但是当面对淘宝这么多商品的时候，你会手足无措，不知道该看哪一个，遇到信息过载的问题，需要一个人或者工具帮你筛选，给出一些建议或者选择。如果这个时候有个球鞋达人在你旁边，你可能会请他推荐几双球鞋，但是他推荐的你不一定喜欢。如果有一个自动化的工具，它可以分析你的历史兴趣，从商品库中推荐几部符合你兴趣的球鞋，你也许还觉得不错。球鞋达人即人工推荐，自动化工具就是个性化推荐系统。
常见的解决手段
人工推荐常见的手段：
打折促销，因为折促销永远是最能吸引目光的，最能触发购物欲望的，任何人都喜欢免费、打折的东西，不是吗？说起购物，不得不提起之前朋友圈刷屏的文章《Ikea如何依靠迷路创在60%的购物冲动》，虽然有一些噱头的成分，但是这位每年近3000亿人民币家居巨头的导购方式确实值得产品经理们借鉴，下图是某家门店的的空间布局图：
1、当用户想要购物，也给你足够的时间展示自我的时候，你要给他们看最好的。逛过宜家的都知道，宜家经常需要排队，但是经常排队的时候能看到showingroom，showingroom里面放着最有设计感、最有创意、最有性报价比的东西，所以在购物前人们已经在准备购物的计划里加了几样东西。所以在电商首页往往会有精品推荐，这些东西真的是运营团队能够拿得出手的最好的东西了。
2、促销要放在人们注意力高的地方。人们倾向向看得到的最远处走去，但是IKEA很绕，容易迷路，所以而看得到的最远处往往是拐角，而拐角需要用户提升注意力，从图中可以知道拐角处常常放置着促销货架。所以电商首页往往会看到各式各样的促销活动，比如秒杀、团购等，且优先级非常高，当然拼多多也是一个很好的例子。
内容&熟人推荐，如淘宝头条、买家秀等功能近年来电商social化明显，特别是随着微商的崛起，2016年排名第一的微商年流水超100亿元，这大大触动了电商的产品经理们，如何有效的和社交进行结合，是产品经理着重要思考的东西。 从微商身上，我们发现，来自好友和相似人群的信息，对购买决策影响巨大，即熟人推销，转化率更高，下图是某4大电商网站和两大资讯网站的分享数据
1、从这张图我们能知道用户更喜欢分享资讯，而不是商品信息
2、用户更愿意分享资讯，而不是商品信息。
3、用户分享的商品信息数量不足资讯的1/10，甚至更少。
4、商品信息产生转化作用的时长远超资讯，且被分享次数越多，长尾效应越强。
5、电商分享用户增加，回流倍数也大幅增加。
6、用户吝于分享商品，但受朋友发布的推荐信息影响非常大。尤其是越贵重的商品，人们询问、参考朋友建议的比例越高。
7、在导购会有这“头条“类的文章来引导用户进行转发，而这类文章往往是商品信息的推荐，所以点击率会比一般的资讯高
8、人们购物会倾向询问朋友、kol的建议，所以导购中往往还包含用户晒单（买家秀）、kol推荐等功能，伴随着技术的发展，推荐的方向也变得多元化，从文字变成视频、再变成直播，有时候由于过于功能较重、数据较好，可能推荐功能会变成主tab存在系统中。
类目推荐，因为来自于各类目老大的要求，一个比较成熟的app，有几个主tab，就代表这个这个产品组织架构如何，有几条产品线，而每条产品线都承担着增长的压力，对于首页的这个产品中最大的流量入口，每条产品线肯定都不愿放弃，所以在首页有着各条产品线的主入口、和推荐，而推荐中一般会把每条业务线中最近的热卖、流行的趋势、折扣促销、推荐等信息放在首页中进行引导。
个性化推荐
个性化推荐系统除了满足用户端的诉求，还满足了哪些诉求呢？对于商户端来说：电商满足基本互联网的属性，例如马太效应，80%的流量被20%的玩家占据着，大量长尾商家面临着流量少、流量贵的情况。对于平台端来说：比如淘宝的愿景就是让天下没有难做的生意，这也极大了影响很多时候的产品决策；平台不希望将大量的权利握在少数玩家手里；20%的玩家是满足大部分通用性强的需求，还有大部分用户的个性化需求未被满足；如今抢占用户时间成为每个产品都需要思考的事情，个性化推荐自带killing time属性。
个性化推荐有哪些好处：便捷阅读，信息流产品是非常适合移动端的交互的一款产品，只要用户手指向上滑，就会有新的内容；基于用户的个人兴趣，个人兴趣可能是指的来自用户的历史行为或者是来自相似用户的兴趣推荐，这样的内容用户更喜欢，在线时长一般都高得惊人；海量信息，今日头条的人均每天阅读时长是70分钟，非常恐怖的一个数据，前提是今日头条有丰富海量的用户感兴趣的内容数据供用户筛选，电商天然具备海量这个特点
个性化推荐在电商中常见应用场景。首页，用户看完小二和所有类目老大的业务之后再说，所以位于一般在最后面；搜索，比如你是中老年、大码的男性用户，搜鞋子，不应该搜索出来女性、小码、年轻这类鞋子；商品详情中猜你喜欢的，当你购买某物物品的时候，系统会告诉你其他用户在购买商品的同时也会购买其他商品，然后让你选择是否要购买这些产品，如果你单击了同时购买，它会吧这几件商品”打包”，有时会提供一定折扣卖给你...
结言
导购是整个销售工作的重要环节。尤其是在茫茫的互联网大海里，买和卖都是一件困难的事，导购的产品设计一定程度影响了整个电商平台GMV。
关于电商其他相关的基础知识，我也正在整理中，想要了解更多产品知识可以关注微信号公众号：产品小蜗牛，里面有一些我转载的认为还不错的文章以及我自己整理的一些方法论，对于一些小伙伴还是很有帮助的。
参考资料
推荐系统实战
小群效应
淘宝十年产品事
Ikea如何依靠迷路创在60%的购物冲动
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