コンバージョンを向上させる情報フロー促進戦略

情報フローは現在、電子商取引、ソーシャルネットワーキング、情報などの分野で広く使用されています。情報の流れの形式は没入型の体験を強調するため、ユーザーがゆっくりと「ショッピング」しているときに、どのようにコンバージョン率を向上させるかが問題となります。

成長は今日のビジネスにおける明確な指標であり、デザイナーはこのような環境においてそのような KPI を無視することはできません。

この共通の情報フローはフィードとも呼ばれ、もともとソーシャル業界で Facebook によってニュースフィードとして再定義されました。現在では、電子商取引、ソーシャルネットワーキング、情報などの分野で広く使用されています。情報フローはカードの情報をハイライト表示し、ユーザーはプルダウンして無制限に更新できます。これは「没入型」体験に重点を置き、ユーザーはその中で「閲覧」することができます。

そこで疑問になるのは、ユーザーがこのようにゆっくりと「閲覧」しているときに、どうすればコンバージョン率を向上させて、ユーザーにフィードをクリックさせることができるかということです。議論のために提示できるポイントがいくつかあります。

1. 「何千人もの人々、何千もの顔」メカニズムの実装の試み

「何千人もの人々のための何千もの顔」とは何ですか？文字通り、1,000 人の人が 1,000 人の顔を見て、それぞれが異なるコンテンツを見ることで、「パーソナライズされた」カスタマイズが実現します。

たとえば、ソフトガールの場合、Taobao フィードは次のようになり、美容、衣料、家庭用品が多くなります。

次のような場面を想像してみてください。フィードリストのおすすめがメカニカルキーボードやゲーム機器だった場合、ユーザーは「ああ、これらのもので痩せたり美しくなったりすることはできないのだから、私と何の関係があるのだろう。下にスクロールして、何か買えるものがないか見てみよう」と思うでしょう。

さらに 2 ～ 3 画面スクロールしても、「今年人気のポロシャツ」など、自分には関係のないコンテンツが表示される場合は、読み続ける忍耐力がない可能性があります。申し訳ありませんが、そのまま終了してください。

「何千人もの人々のための何千もの顔」メカニズムは、この問題を解決できます。その目的は、各ユーザーに好みのコンテンツを提供することです。

では、人によって異なる顔を実現するにはどうすればよいのでしょうか?

（１）数千の顔のインパクトはユーザーグループのラベルに基づいている

タグが細かくなるほど、トラフィックはより細かくセグメント化され、推奨事項もより正確になります。ラベル思考の生徒は、表示価値と訪問者価値の利用率が高くなります。

たとえば、最近引越しをしていて、Taobao で荷物梱包用テープを探している場合、プラットフォームによって「引越し」というラベルの下に分類される可能性があります。もっと細かく言うと、「梱包用テープ」もラベルになる場合があります。

すると、フィードに、梱包用テープ、ダンボール、テープ、梱包用ロープなど、よく使用される引越し用品のおすすめが表示されるようになります。これは非常にユーザーフレンドリーだと思いませんか?これらの推奨事項の中に、予想していなかったが役に立つものが見つかるかもしれません。

このように、消費者の閲覧履歴や購買習慣に基づいてパーソナライズされたサービスを開発し、この情報を分析することで消費者グループを分類し、消費者に正確に製品を推奨するという目標を達成することができます。簡潔な情報は、消費者グループのニーズをタイムリーに満たし、消費者が興味のあるコンテンツをすばやく見つけるのを助け、優れたユーザーエクスペリエンスをもたらします。

（２）「千人の顔」の仕組みは推薦の仕組みである

1つは、Cエンド消費者の行動軌跡（ページ上でのユーザーの閲覧やクリック行動など）と、チャネルに反映されたショッピング意図（前述の「荷物の梱包用テープを見る」という例など）に基づいて、マッチング推奨を行うことです。

2 番目のタイプ: B エンドストア (つまり、販売者) に基づいて、ストア人口のポートレートがバックグラウンドで設定され (つまり、ターゲットユーザーが誰であるかをプラットフォームに伝えるために、いくつかのオプションがバックグラウンドで設定され)、プラットフォームはインテリジェントなマッチング推奨を実行します。 C エンドと B エンドの間の情報は相互に依存しており、これが現在の完全なフィード「1,000 人の人々のための 1,000 の顔」推奨メカニズムを構成しています。

このとき、インタラクションデザイナーは何ができるでしょうか?

（１）情報フローのカード構造化とコンポーネント化

カード情報は、ユーザーのラベル情報を表現するために使用されます。最も全体的なフレームワークと、情報が不足しているさまざまな状況を表示する方法を定義します。しばらくお待ちいただき、下の図のように下にスクロールして、この記事の次のセクションの詳細な説明をご覧ください。

（２）ユーザーグループを階層化し、カード情報と照合する

ユーザー集団を階層化するための次元は複数あります。最も一般的に使用される方法は、ユーザーを新規顧客と既存顧客に分けることです。場合によっては、準新規顧客、ゾンビユーザー、失われたユーザーという 3 つのレベルが追加されることもあります。しかし、新規顧客と既存顧客の定義は、製品、店舗、さらには場所によって異なります。

例えば、杭州の住宅街に隣接するミルクティーショップでは、既存顧客は「半径3キロ以内で1か月以内にこの店舗に注文したことがある人」と定義でき、新規顧客は「半径3キロ以内でこの店舗に一度も注文したことがないユーザー」と定義できます。

この店舗が大手フードデリバリープラットフォームでデリバリー機能を提供している場合、「3キロ以内」「注文済み」と表示されている既存顧客に対しては、既存ユーザーからの注文に12％オフなどの割引を提供できます。また、「3キロ以内」「注文未済」と表示されている新規顧客に対しては、「新規顧客向け1元のお試し価格」などのお試し価格を提供できます。

ユーザーグループのこの階層化により、当社の情報が正確かつ効果的であるかどうかが決まります。新規顧客を「半径1km以内の当店で一度も注文したことがないユーザー」と定義すると、距離が近すぎるために少し離れた場所にいる顧客をカバーできなくなる可能性があります。

職場では、このような人口定義は通常、製品マネージャーや運用スタッフと協議した上で決定されます。

第二に、関心ポイントの露出

関心ポイントは、C エンドユーザーの意思決定に影響を与える要因です。これらの要因はユーザーにとって有益です。これらの関心ポイントには、主に次の 2 つの側面が含まれます。

（１）製品情報

割引情報（例：200元以上の購入で20元割引、88VIPで9.5％割引）、プロモーション情報（例：61カーニバル）、注文量、ユーザーレビュー、ランキングなど。

下の図に示すように、さまざまなラベルがあります。

（２）加盟店情報

ブランドラベル（ブランド、優良商人など）。加盟店情報の開示は、ブランドを追求するユーザーにとって有利な要素です。下の図に示すように、販売者の「ブランド」ラベル。

そういった興味を引くポイントがあるだけでは十分ではありません。デザイナーがすべきことは、その情報を表現することです。どのように表現するのでしょうか?デザインスキームはカードの構造とコンポーネントを決定します。構造化とコンポーネント化とは何ですか?前の図（あるプラットフォームの製品カード構造）に示すように

同じカードには同じ内容と性質があり、同じ位置に表示されるため、構造化されていることになります。上記の製品メディア表示エリアに示すように、製品情報が表示され、写真、ビデオ、ライブ放送などのマルチメディア表示が可能です。

コンポーネント化とは、カード情報が完全である必要はなく、一部の情報のみを表示し、不足している情報は非表示にできることを意味します。例えば、当面の間商品が割引されていない場合は、このエリアには情報が表示されず、非表示にすることができます。

以下のように表示されます。

3. 興味ポイントの探索

ユーザーが閲覧を続けているものの、行動を起こさない場合は、興味のあるコンテンツが表示されていないことが原因である可能性があるため、戦略を変更することができます。範囲は小さいものから大きいものまで次の3つのレベルに分けられます。

（１）類似商品の異なるブランドを推奨する

ブランドを試してみて、以下に示す結果を確認してください。

品質と認知度を表すランキングやリストを通じて、類似製品をさらに宣伝することもできます。

（２）異なるカテゴリーの商品を推奨する

情報フローでユーザーが見る情報をより豊かにするために、情報フローに推奨されるマーチャントタグコンテンツに加えて、他のコンテンツ情報を挿入してみることもできます。たとえば、あなたは美容好きですが、音楽好きでもあるかもしれません。その場合、化粧品の情報フローで今シーズンの新しいヘッドフォンを推奨するのは魅力的ではないでしょうか。

あるいは、あなたはスポーツが好きで、ゲームも好きなストレート男性かもしれません。あなたのフィードにこの 2 つの製品が同時に表示されたら、嬉しいと思いませんか?

（３）類似コンテンツの推奨

閲覧プロセス中に、下の図に示すように、ユーザーの閲覧行動に基づいて類似の単語を推奨することができます。類似語の推奨には、直接的な単語の推奨と、ユーザーのクリック動作に基づいたコンテンツの推奨の 2 種類があり、どちらもコンテンツを拡張するのに役立ちます。

以下のように表示されます。

要約すると、フィードのコンバージョン率を向上させるためのロジックは次のとおりです。