장면 분류를 사용하여 사용자에게 더 따뜻한 제품 만들기(정리)

(1) 사람, 장소, 시간, 사물, 감정의 5가지 요소가 있습니다. 장면은 위의 5가지 요소 중 여러 가지로 구성될 수 있으며, 사용자가 원하는 것은 더 명확합니다. ; 예를 들어, 힘든 하루 일과를 마치고 집에 오면 맛있는 식사를 하고 싶을 것입니다. 그렇다면 이 시나리오에서 내 요구는 아마도 테이크아웃 바비큐일 것입니다.

5가지 요소 중 얼마나 많은 요소를 사용하여 시나리오를 구성할 수 있는지에 관해 저자가 제시한 예는 매우 적절합니다. (감정을 추가하면 더욱 좋을 것입니다. 예를 들어 첫 번째 시나리오에서 만족스러운 감정은 다음과 같습니다.

(1) JD.com 등 전자상거래 카테고리 시나리오 기반 상품 분류 - 방황하는 사람들의 요구 충족(쇼핑 직접 검색이라는 명확한 목적을 가진 사용자) , 이런 유형의 사용자는 시나리오 분류에 적합하지 않습니다), 사용자가 직장에서 선물을 주고, 장식하고, 기타 이벤트를 할 수 있으며, 구매할 의도가 없었던 것들을 더 많이 발견할 수 있지만, 강한 흥미를 유발하는 것들이 소비를 자극할 수 있습니까?

(2) Meituan 및 기타 OTO 카테고리는 장면에 따라 제품을 분류합니다. 유흥이나 주말과 같은 장면에서 시간 요소를 사용하여 사용자 요구를 탐색하고 서로 다른 카테고리 간의 경계를 허물 수 있습니다. 예를 들어 유흥에서는 심야를 추천할 수 있습니다. - 야식, KTV 바 및 기타 엔터테인먼트 장소

(3) Qunar 및 기타 여행 앱은 '젊은 스타일'을 기준으로 장면별로 상품을 분류합니다. 이 장면에는 군중과 관광의 요소가 포함되어 있으며 여행 가이드가 표시됩니다. 호텔 및 단체 구매 예약 및 기타 관련 상품은 여행 현장과 가장 밀접하게 통합되어 있습니다. 여행 전과 여행 중에 사람들의 요구 사항에는 분명한 차이가 있습니다. 예를 들어 여행 전에는 항공권, 호텔, 여행 루트, 특산품, 음식 등을 추천하는 경우가 많고, 목적지 호텔에 도착하면 호텔 주변의 음식이나 명소를 추천하는 경우가 많다.

(4) OPPO와 같은 애플리케이션 시장은 시나리오에 따라 앱을 분류합니다. 예를 들어 "유념하세요"라는 설명을 기반으로 시나리오에 감정적 요소를 통합하여 분류합니다.

제품이 수요 시나리오에 통합될 때 사용자의 관심은 제품 자체뿐만 아니라 때로는 시나리오가 가져온 감정적 식별에서도 비롯됩니다.

제품에 대한 동일시에서 비롯된 것인지, 감정에서 비롯된 것인지, 장면에서 비롯된 것인지, 이러한 정체성을 형성하기 위해서는 먼저 제품과 사용자 간의 연결을 구축해야 합니다. 대부분의 제품은 일반적으로 다섯 가지 측면으로 나뉩니다.

1. 사람과 사람

그룹 속성별로 제품을 분류하는 것이 가장 일반적인 방법입니다. '좋은 것', '주말에 커플이라면 꼭 가봐야 할 곳' 등은 모두 크라우드 기반 집계 기반의 스페셜 콘텐츠다.

이 시나리오에서 사용할 수 있는 기술은 대학생과 저렴한 물가, 노인과 건강, 사무직과 품질 등 군중의 속성과 일치하는 특성입니다. KOL 추천은 상품 가치를 창출하는 데 사용될 수 있습니다.

2. 사람과 장소

위치 주변의 사람과 상품 간의 연결을 구축하는 것은 여행 APP에서 가장 일반적입니다. 일부 여행 앱에서 자주 출시되는 '여행팁'은 '장소'에 따라 상품을 분류하는 특별한 콘텐츠다. 예를 들어, 다른 장소로 여행을 떠나기 전 목적지를 선택하고, 항공권, 명소 티켓, 호텔을 예약하고, 목적지에 도착한 후 음식을 찾는 것이 주요 요구 사항이며, 주변 명소와 음식에 대한 것입니다.

따라서 출발 전 주변 여행, 장거리 여행 등의 시나리오를 활용해 분류하고, 출발 후 명소, 호텔, 기타 상품 추천을 제공하는 것이 적합합니다. 명소와 음식;

3. 사람과 시간

시간을 통해 사람과 제품 간의 관계를 구축하는 주요 표현은 다음과 같습니다. 핫스팟과 같은 시간에 민감한 요소를 활용합니다. 현장의 흥을 자극하는 축제. 이전 발렌타인데이 예시가 이 범주에 속합니다. 예를 들어 '여름 트렌드 의류', '밸런타인데이에 꼭 가봐야 할 레스토랑 25곳' 등;

4. 사물과 사물

업스트림 및 다운스트림 관계를 활용하여 장면 만들기 추천. 식당에서 식사를 마친 후 웨이터가 근처 KTV 쿠폰을 줬는데, 나중에 이 KTV에 갔는데 이 식당 쿠폰도 줬더라고요. 레스토랑과 KTV는 속성상 동일한 카테고리에 속하지 않지만 장면상으로는 서로 연결될 수 있습니다.

일부 O2O 상품에서는 '베이하이 공원 근처에서 아기와 산책하기 좋은 곳, 먹고 마시고 놀고 여행하기 좋은 곳' 등 주요 장면의 사용자를 위한 일정 루트를 기획할 예정이다.

먼저 사용자를 위한 분위기를 설정하세요. 아기 산책, 그러면 추천 콘텐츠에 여러 카테고리의 콘텐츠가 포함됩니다.

5. 감정적인 환상을 만듭니다

? 아름다운 감성이라는 환상을 가지고, 그 감성을 바탕으로 제품을 추천해 드립니다. 예를 들어 여행 앱은 '자연을 느끼다'로 분류돼 청결함과 아름다움, 영혼의 정화라는 정서적 환상을 만들어 사람들의 마음을 설레게 만든다.

(1) 제품 데이터 성능 개선: 사용자 데이터(활동, 유지율, 체류 시간 등), 판매 데이터(주문량, 거래량 등)를 포함합니다.

(2) 폐쇄 루프를 완성하고 제품 가치 장벽을 만듭니다. 예를 들어 Meituan APP와 같은 O2O 앱은 "발렌타인 데이"와 같은 장면에서 엔터테인먼트 프로젝트 추천(여행, 영화 감상)부터 택시 타기, 음식 추천까지 , 그리고 호텔 추천까지, 커플, 연인을 위한 프로세스를 완료합니다. 그런 시나리오에서는 절약이 완전한 폐쇄 루프가 될 수 있으며, 소프트웨어를 전혀 전환하지 않고도 사용자 관점에서 사용자 효율성을 향상시킬 수 있습니다~

(3) 저주파 및 고주파 소비와 같은 다양한 유형의 상품 교환을 촉진합니다. 예를 들어 Meituan Discovery의 "외출" 카테고리에서 저주파 여행과 고주파 음식 소비를 결합하여 상품을 서로 가져옵니다. .

위 내용을 정리하면 다음과 같습니다.

원문링크 : /article?id=1218827464363136

일반적인 분류방법은 (동일인식)로 나눌 수 있습니다. 하나의 차원으로 나눌 수도 있고 여러 차원으로 나눌 수도 있음):

(1) 지도, 동영상, 소셜, 전자상거래, 게임 등 APP 기능 속성에 따라 나눕니다. .;

(2) 엔터테인먼트(동영상, 게임이 포함될 수 있음), 학습 카테고리(Get과 같은 학습 APP, Zhihu와 같은 지식 공유 커뮤니티가 포함될 수 있음) 등 충족해야 할 사항에 따라 구분합니다. 등;

(3) 아이콘 색상에 따라 분류, 기사는 녹색(love Qiyi, PMCAFF, WeChat, Meituan 포함), Honghonghuohuo(Pocket Life, Toutiao, Xiaohongshu);

(4) 제조업체별 분류: Tencent 시리즈(WeChat, King of Glory, Tencent News), Alibaba(Taobao, Alipay) 등;

그 중 (2)는 거의 다음과 같이 구분됩니다. 장면~