这篇文章讲的是在购物车进行营销功能设计的一点思考。这将会是一个系列。利用自己一点浅薄的电商产品经验，对电商产品设计中的一些内容与模块进行思考总结与输出。希望对大家有一点帮助。纵观国内各大电商网站，不管...

这篇文章讲的是在购物车进行营销功能设计的一点思考。这将会是一个系列。利用自己一点浅薄的电商产品经验，对电商产品设计中的一些内容与模块进行思考总结与输出。希望对大家有一点帮助。

纵观国内各大电商网站，不管是天猫、京东等大型B2C综合型电商网站，小米商城这种垂直型网站，还是像网易严选这种OEM、ODM类型的自营式电商，抑或跨境进口电商如网易海淘等，无一例外都在购物车环节加入了类似“猜你喜欢”or“大家都在买”or“最近收藏的”的营销功能，本质上当然都是利用大数据进行商品推荐。

目的是为了引导一部分在购物车页迟疑不决的用户，通过网站推荐的商品给用户更多购买选择，争取快速下单转化；其次也是为了提高客单价，毕竟买了A商品的用户可能还想买B商品。

在这里，咱们先不谈具体如何进行这种营销功能，相对于一个需求或功能模块背后的业务背景和功能价值，具体设计层面是比较简单的。所以，咱们先简单说下这样做的意义和价值。

记得很久很久很久的从前，笔者不知道在哪里看到一句话，是说「做产品设计的时候，只谈价值，不谈体验。」很多人可能会误解这句话的真实含义，个人认为体验也是价值的一部分，相信说这句话的同学应该也是这么想的。

两者之间的具体关系和含义，咱们在这里先按下不表。笔者想说的是，我们在做需求分析和产品设计的时候，也要秉承这样的一个思考路径，即首先想清楚一款产品能够给用户带来的价值是什么，再打磨体验层面的细节。

于我而言，我通常采用“创造价值-传递价值-获取价值”的思考链路，什么意思呢，分为三层：

针对购物车的商品推荐这个营销功能，我们从两个方面进行探讨：

（1）用户价值

用户通过这个功能能够获得什么。用户并非总是理性的，常常会因为熟人推荐、口碑传播而去购买某件商品。

也常常在“懒”的心理驱动下，基于网站的主动推荐无意中就为网站贡献了GMV。

在这个过程中，用户通过更少的时间、更高的效率买到了自己心怡的商品，这是基于用户核心需求的完美满足和良好体验的外在表征。

（2）产品价值（或公司价值）

产品侧或者说公司侧，通过这个功能又能够获得什么呢？

首先，商品推荐引导更多用户通过点击访问其他页面，必然延长了用户在网站的访问时长、增加了网站的整体PV，这是用户给公司带来的用户数据上的提升表现。

其次，总归是有一部分用户（具体比例不好说，或许也符合“二八原则”吧。）会通过该功能获得营销转化，给公司带来实际可观的经济利益。

分析完该功能能够为用户和产品两端带来的价值后，我们再来具体分析功能的设计层面。

笔者通过体验观察发现，天猫在购物车页面增加设计的营销功能总共分为4个Tab，分别是：掌柜热卖、最近收藏的、最近浏览过的、猜你喜欢的。如图：

京东也类似。分为4个Tab，分别是：猜你喜欢、随手购、我的关注、最近浏览。如图：

当当是在购物车页面增加推广商品和为你推荐共 2个Tab；网易严选则只有单独的一个猜你喜欢；网易海淘是最佳搭配、猜你喜欢和大家都在买共 3个Tab。

下面笔者以“天猫”为例进行思考与分析说明。

天猫的购物车营销功能总共分为4个Tab，分别是：掌柜热卖、最近收藏的、最近浏览过的、猜你喜欢的。咱们一一进行分析。

一开始我在看这个Tab推荐的商品前，我以为这是部分店铺花钱推广热推的商品。当我实际浏览时发现掌柜热卖里推荐的商品 95%都是我浏览过的记录。比如我在最近的 1个月里，我曾多次浏览过耳钉、滑板、手环、纸箱、茶几地毯…等商品。

而热卖推荐的商品里，以上商品均有展示。当然并非 100%精准，比如还给我推荐了一款XXL的冲锋衣。哈哈这是什么鬼。

商品展示方面，总共推荐了 5页（应该是按规则展示的全部数据），点击轮播指示器可以切换浏览。如图：

顾名思义，这个很好理解。就是用户某一段时间内加入收藏夹的商品。默认只展示了 5件商品，据我猜想，这 5件商品应该是根据用户收藏时间倒序排，即最新收藏的优先展示（不一定准确，如果能有天猫的产品同学指教，那是最好不过了。）更多点击“去我的收藏夹”查看。

这个也比较好理解，基于用户某一段特定时间内的浏览历史记录进行商品推荐。这里也只默认展示了 5个商品，更多点击“去我的足迹”查看。这 5个商品的具体展示规则，应该是根据用户的浏览时间顺序倒序排的，比如 15天浏览的商品数据。如下图：

不过排序因子里除了“浏览时间先后”，不知道是否还有其他因子没有，比如“浏览时间长短”（比如某件商品我反复浏览过多次，是否会排在我只浏览过 1次的商品前面）

这个就比较厉害了。这是网站基于自身海量用户数据，构建用户喜好模型，进行用户画像分析，利用大数据进行的商业智能分析与推荐。“猜你喜欢的”也是展示了 5页数据（应该是按规则展示的全部数据），点击轮播指示器可以切换查看。具体涉及的时间跨度无从得知。

“猜你喜欢”这一块我们通常称之为CF-协同过滤。协同过滤分为两块内容，一块是基于“用户”的协同过滤，另一块是基于“物品”的协同过滤。

（1）基于“用户”的协同过滤

一种最古老的算法。给用户推荐和他兴趣相似的其他用户喜欢的物品。

兴趣相似度通过计算行为相似度来展示，即将用户的各种行为映射成多维空间的向量，通过计算向量的相似度（常用的有余弦相似度、欧式距离等）得出。

（2）基于“物品”的协同过滤

目前业界应用最多的算法。给用户推荐和他们之前喜欢的物品相似的物品。

并不是利用物品的内容属性计算物品之间的相似度，而是通过分析用户的行为记录计算物品之间的相似度。

我只知道最简单的概念理论，具体怎么实现的，我也不懂。感兴趣的同学可以自行参考资料学习，如果能顺手分享给我，那是最好不过了。

从以上分析我们可以发现，“掌柜热卖”和“猜你喜欢的”这两个Tab均展示了 5页数据。

而“最近收藏的”和“最近浏览过的”则只默认展示了 1页即5个数据，要查看更多只能分别去到“我的收藏夹”和“我的足迹”。个人认为“最近收藏的”和“最近浏览过的”的权重要高于另外两个模块。

据笔者不成熟的分析，如此设计的理由可能有以下两点：

问题3：商品推荐其实可以说是一个商品聚合页面，将用户过去某段时间内浏览或收藏过的商品统一展示出来，唤醒用户记忆–“咦，原来我以前还看过这些商品啊，这个好像还不错，买了吧。”