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1、 1 让营销更精准：从用户行为聊聊促销策略应用 作者：徐瑶 网易杭州研究院-产品发展部 电商促销大家都不陌生，而想要促销更加精准，了解用户购物的行为特点是前提。本文就为大家介绍一种用户购物行为分析模型，该模型可以帮助我们理解用户购物时的动机和行为差异。产品营销时，我们可根据不同用户的行为差别针对性地制定促销策略，真正做到理解用户。 用户购物搜索行为模型4S 模型 一家名为 Dscout 的国外公司曾通过一项为期 12 天、共 246 名用户参与的日记调研项目总结出一套用户“购物搜索行为模型”。根据用户选购商品时的意识程度和搜索范围两个维度构建二维象限，进而划分出四类典型购物行为，简称 4S 模
2、型。4S 模型简明易懂且能较好地解释典型的购买行为，几乎成了我在调研用户网购行为时最爱用的研究范式。下面给大家详细说明： 1. 两个维度 “购物搜索行为模型”基于两个维度，一是用户购物时的意识程度（可以理解为购物动机） ，二是用户选购商品时的搜索范围。 意识程度： 用户在购物时的目的性有强弱之分， “有意识”的用户明确知道要买什么，目标导向明显； “无意识”的用户也不在少数，这类人没有明确的购物需求而重在享受过程、把网购当做休闲放松的方式之一。 搜索范围： 指用户对目标商品的定义是宽泛的还是具体的，这在用户的搜索行为上能得到直接体现。举个例子，同样是搜索手机，有些用户用 “手机”作为搜索词，有
3、些可能会加品牌如“小米手机”，还有人会将搜索范围限定得更窄如“小米 Note3”。很明显，将“手机”作为搜索词的用户对目标商品的定义是非常宽泛的，很可能是用户没有想好买哪款、想通过比较宽泛的搜索词获取更多的搜索结果，然后再进行对比。搜手机加品牌、甚至限定明确的型号说明用户的购物目标很精准。 2 2. 四种行为类型 根据意识程度和搜索范围的差异可划分出四类典型的购物行为，包括： 唤醒 Surface 行为初始用户购买意识弱，但因为某件商品或某个利益点而唤醒潜在的需求。例如，想买某件商品却没有立刻买，继而需求被搁置，后来偶然看到同一件或同类型商品时需求被唤醒。 冲动 Stumble 典型的冲动型购
4、物，之前并没有购买计划，偶然看到的当下就购买了。如被促销力度吸引而临时发起的购物行为。 搜索 Seek 有明确的需求，购买时清晰地知道想要的商品品牌和型号。 挑选 Sift 比较明确的需求，知道想买的商品类型，有意在特定商品范围内寻找，但没有具体到某件商品。 图 1：Dscout 公司根据调研总结的 4S 模型 3 不难发现，需求被唤醒（Surface）和完全的冲动消费（Stumble）时，用户起初并没有明确的购物目标，此时很容易被网站的促销广告和推荐商品吸引。而在直接搜索（Seek）和模糊挑选（Sift）时用户目的性较强，会优先关注目标商品，而与目标商品相关度高的优惠信息对这部分用户更有价值
5、。 基于 4S 模型的促销策略应用 通过 4S 模型我们能大致梳理出用户网购时的 4 类典型场景：需求唤醒、冲动消费、直接搜索和模糊挑选。那怎样根据典型场景制定相应的促销策略呢？方法当然有！我们结合一些例子来说。 场景 1：需求唤醒抓潜在需求，对症下药 需求唤醒意味着要了解用户的潜在/沉睡需求，针对需求制定匹配的促销策略。实际操作时，定向优惠券能比较好地实现这一目的。 图 2：设置定向优惠券的基本流程 优惠券大家都不陌生，我们既能主动领取也能通过电商推送的方式获得。但随着优惠券的泛滥，无论商家还是用户都开始对这种促销形式提不起兴趣。实际调研中我们发现，用户对自己曾经购买过或浏4 览过的店铺/商
6、品印象较深，与此相关的优惠券更能吸引其注意。可见，优惠券投放不可“广撒网”，增强优惠券的“个性化”程度才能提高优惠券的使用率。实现优惠券的个性化最重要的环节是将优惠券的利益点和用户特征以及用户的过往行为匹配起来。例如，某服装店铺发现有些用户将商品加入购物车却没有最终支付，想通过一些手段促进转化。有“加购”行为说明用户对商品有很大的兴趣，可能由于价格或其他原因没有立即购买。此时，店铺可以将“最近一个月内加购物车未支付”的用户作为目标群体，针对这批用户投放优惠券，一方面唤醒用户的购物记忆、另一方面用价格优惠打破用户的心理障碍最终实现转化。 定向投放优惠券的流程大致包括三个部分，首先是确定促销目标，
7、例如让“加购未支付”的用户最终转化就是目标；第二步是圈定目标用户群，主要根据用户特征和行为；最后就是设置优惠券和投放，这一步可由商家决定优惠的力度和优惠券的总量等。和全量投放的优惠券相比，定向投放让用户感受到的不再是“骚扰”而是“基于了解的贴心提示”， 精准营销同时提升了用户体验。 场景 2：冲动消费制造购物理由！ 冲动消费的用户起初并没有很强的购物需求，多数场景下完全是被电商的各类促销 banner 吸引，可谓是任性购物！想要让这类用户开启购物旅程，最重要的就是“给 Ta 一个花钱的理由！”我印象比较深的例子是考拉大促期间的优惠券礼包。 5 图 3：考拉海购优惠券礼包参考示例 考拉大促期间发
8、放的优惠券有点像“福袋”，打包了各价位段的满减券， “福袋”金额一般在 500-1000 元不等。高金额的福袋首先就会让用户眼前一亮，即使知道不是立减券，还是忍不住领取一个。福袋里通常有多张阶梯满减券，这种设置的好处有两点，第一，满减券是阶梯的，能够满足消费者差异化的需求。土豪可以随意、学生党也有 99-10 这种低价位的档次可选。第二，可以促进复购。优惠券通常有使用期限，用户在完成一笔订单后隔几天想到自己的福袋里还剩几张没有用，可能会在使用期限前再次用券凑单。可见，大促期间的优惠券福袋礼包是一个不错的“购物理由”。 场景 3：直接搜索提高“再买一点”的可能性 直接搜索时用户带着明确的目标导向
9、，基本上是一套“稳、准、狠”的快操作。是不是这类用户只关心自己想买的东西，对其他促销完全不感冒呢？当然不！面对这种场景，我们要做的是优先服务好用户的第一需求，即找到目标商品，其次拓展用户“再买一点”的可能性。直接搜索的行为路径一般是 “搜索搜索列表页商品详情页加购支付”，其中搜索列表和商品详情页都是很好的促销露出位置。还是用考拉的页面来举例吧： 图 4：考拉海购列表页、详情页参考示例 6 例如用户想要买面膜，直接搜索“面膜”进入搜索列表，假设用户看中的是列表第二位展示的 JAY JUN 的水光樱花面膜，基本上用户点击进去商品详情页看着没啥大问题就会下单了。什么情况下用户不止看 JAY JUN
10、的水光樱花面膜，还想查看更多呢？就是这款面膜本身还参加活动呀！在考拉的列表页和商品详情页我们都能看到每件商品正在参加的活动类型，当用户发现自己要买的商品还能参与满减很可能会被吸引去凑单。在用户看来，既买到了心仪的商品又能享受优惠，可谓一举两得。 这个过程中有几点需要注意，第一，凑单时用户很可能会在活动页和商品详情页之间来回多次跳转，鉴于此参与活动的商品详情页一定要有明确的促销标签以便用户确认，对应的活动凑单页链接要足够清晰。第二，活动规则要尽量简明，避免多种组合优惠造成复杂的计算。第三，避免活动页掺杂非活动商品，以防用户支付结算时发现添加的商品不参与活动而引起不快甚至放弃下单。 场景 4：模糊
11、挑选用优惠帮助用户做决策 和直接搜索相比，模糊挑选的用户显得没那么果断。他们大概知道自己想买什么，但要求的又不够具体。模糊挑选时用户通常会借助搜索或分类导航，我们可以着重考虑搜索和分类列表能设置哪些促销机会点。 7 图 5：京东商城搜索框参考示例 搜索方面，网站可以通过搜索框默认搜索词、搜索热词、搜索下拉等引导用户购物。而以往的调研经验显示，用户搜索时会对促销利益点相关的信息格外关注，如“低至 X 折”“200-50”等。对比了几家电商网站的搜索框，京东更偏好利用搜索框做促销利益点的露出和引导，当用户想买“面膜”却没具体目标时， “199-100”的面膜搜索推荐真的是一个不错的选择。 当通过分
12、类查找商品时，进入分类列表用户的纠结又来了：“这么多商品，选哪件好呢？”不知道选哪件的时候，促销优惠通常能帮你快速做决定。因此列表中的促销商品打上明显的标签、同时提供促销筛选是非常必要的。由于要对商品的促销活动进行统一打标，这种功能设计更适合自营为主的电商。所以我们会看到京东、考拉能比较好地贯彻这个思路：让用户更方便地筛选出促销商品。在用户纠结的时候，放出“优惠”这个大招确实能提升决策效率。 图 6：京东商城、考拉海购促销筛选参考示例 小结 相信到此大家对 4S 模型和对应行为场景下的促销设计要点基本有了了解。这里简单对 4S 模型应用时的优缺点做个小结。 8 优点： 个人认为该模型最大的优点
13、就是简单易用，尤其在分析用户购物行为时依靠它可以快速建立起结构化的思维框架，迅速提炼出典型行为的差异。实际工作中，我们往往会在定性访谈后结合这个模型去大致归纳用户的动机和行为特点，或许它不能成为最终的“人物画像”、 “主要场景”，但至少在梳理访谈资料和归纳小结的过程中可以帮助用研人员对用户进行初步的区分和定义。另外，依据模型的分析框架区分出各类典型行为的路径差异、需求和痛点，对于用研人员最终输出针对性的落地建议有很好的参考意义。 缺点： 作为仅由两个维度构建起来二维分析框架，4S 模型的缺点也显而易见难以做细致的分析。用户购物行为本身是复杂的，绝非四种类型可概括。简单来说，用户购买不同品类的商
14、品时行为习惯和商品偏好就存在巨大差异。例如，对于电子数码产品，用户会表现出品牌忠诚、关注型号参数等特征，体现在行为上可能是聚焦特定品牌、精确搜索等；而像服饰类商品，用户更关注美观、潮流，品牌忠诚度远不似电子数码产品，表现在行为上可能是更广泛地浏览、接受不经意的个性推荐。因此我们使用 4S 模型主要是学习一种分析思路，必要时可加入更多的变量综合分析，比如加入“商品品类”变量，分析就会更复杂，当然结果也会更准确。 非电商类产品活动促销“风险点”提示 前面主要总结了用户在电商购物的几类典型行为及对应的促销策略，其实除了纯电商许多产品也在努力地尝试商业变现，这个过程中不免运用到促销。但对非电商类产品而
15、言，促销虽好却要谨慎运用，避免盲目地模仿电商。 适用性方面 首先，有些产品并不适合活动促销。单纯地模仿电商将促销日常化对很多产品来说并不合理。我们曾经遇到用户对在线阅读类产品中高亮突出购买按钮表示反感，用户将阅读看作有仪式感的活动进而排斥过分商业化的引导。所以要不要搞促销、用什么方式呈现要结合产品调性慎重选择。此外，促销的前提是产品有利润空间足够让利，但如果你的利润空间很小盲目促销就有点吃不消。最后，活动的运营成本较高，活动越大筹备的周期越长、人员工时投入越大，一次大促还是比较占用产品团队资源的，能不能承受还需充分评估。 9 操作性方面 这里说的操作方面的风险主要是有些产品为了利益最大化而忽略了用户的购物体验。比如烧脑的双十一互动玩法、只属于修仙者的后半夜秒杀、多种优惠组合时用户被迫计算最优方案时的压力所以对于产品来说保持克制、在商业价值和用户体验之间寻求平衡点也是需要格外关注的。 10 11
