场景化商品分类与固有属性分类的对比。

所有的商品都有自己的类别，但对于不同的人，在不同的应用场景下，人们对商品的分类也会发生变化。在传统的电子商务平台上，最常见的分类方法是根据商品的固有属性进行“耙”分类。一般来说，一种商品很少同时存在于两种分类中。这种分类方法简单明了。当需要商品时，用户可以在相关分类下搜索。本文讨论了另一种商品分类方法——基于场景的商品分类，并与基于商品固有属性的分类方法进行了比较。大部分内容来自工作中的一些思考和圈内老板分享的一些总结。可能会有一些漏洞。欢迎在评论区帮助改进。1、什么是场景分类法？所谓场景主要包括四个要素：人、地、时、事。一组场景可以通过这四个元素来描述：“什么时候”，“谁”在“哪里”遇到了“什么问题”。比如大伟在路上看到一对小情侣，突然以为过几天就是情人节了。“情人节带女朋友去哪里度过有意义的一天？大伟忍不住开始思考。大伟对这一幕的需求是：找个好地方带女朋友度过快乐的一天。这些地方可能是餐馆、游乐园或周围的旅游景点，但在这个时候，对于大伟来说，这个地方属于同一类别——他可以带女朋友去的地方。简单来说，基于场景的分类方法(如下表所示)是利用场景四个元素中的一个或几个维度进行商品分类的。2.2.1商场-上海大悦城的图片是上海大悦城的三组广告牌，都是根据场景对商品进行分类的。左图是围绕用户群重组商家。例如，美学家对应女性群体，专注于美容化妆品和珠宝；拜物教对应高消费群体，主要品牌服装、皮革制品等时尚军队专注于年轻消费群体，主要时尚服装、甜点食品等右侧图片主要以品牌和商家名称展示。事实上，没有人说这两种分类方法是好是坏。在不同的需求场景下，不同的分类方法反映了不同的优势。如果我来购物中心是为了“购物”，以用户为中心的场景分类方法无疑会发挥更好的指导作用，让用户很快就会知道什么适合我，什么不适合我。每一类都代表着一种亚文化，代表着一类人的需求。与基于物体属性的分类方法不同，这种场景分类方法的每一个子类都不是完全平行的。使用者通常可以把自己放在几个人群中，同样的商品也可以属于多个场景的分类。但如果我来商场是为了“找”，毫无疑问，以商品固有属性的分类方式一目了然。通过品牌和类别的简单展示，用户可以更快地找到相应的商家和位置。2.2淘宝、京东、亚马逊等电子商务APP电子商务APP应该是场景分类聚合主题最多的地方，淘宝生活研究所有近130个基于人群的专栏，类似于京东的“主庭院”模块，两者都是典型的人群属性划分商品模块，整体位置在5-6屏幕后，个性化推荐信息流的上部。从目标用户的角度来看，基于场景分类和再分发的内容主题与个性化推荐相同，针对的是一群需求模糊的用户，但两者的产品定位略有不同。个性化推荐信息流通常是基于用户浏览历史的内容召回。用户浏览的商品越具体，推荐的商品分类就越集中。假如你只是在淘宝上搜索一台电脑，毫无疑问，系统推荐给你的主要是类似的电脑和配件。在目标方面，推荐系统希望用户能尽快找到满意的商品并下订单。对于像“生活研究所”这样的模块，它们的目标是消耗用户的时间，让用户在这里找到更多无意购买但感兴趣的东西。3、我认为这样做的具体价值主要体现在三个方面：3.1用户活动类别数量等核心数据的改进。在平台级产品中，可能有几十类产品。由于用户对每种产品的需求频率和使用习惯不同，在平台上出现一些流行类别和不受欢迎类别是正常的。然而，当这种冷热差距过大时，说明用户对平台中的某些业务类别没有形成认知或认可。如果不引导，平台用户最终会成为几个独立业务的用户。用户交叉度低，用户价值不能最大化，平台业务矩阵可能会被打破。例如，像美团这样的O2O平台的目标是帮助用户解决吃喝玩乐的问题。毫无疑问，“吃喝”是一种高频需求，但比如“周边游”、对“展览”等类别的需求频率要低得多。美团对于“周末去哪里”的需求场景，进一步细分人群，如周末情侣约会专栏主要推荐电影、公园、展厅、DIY手工、浪漫餐厅等适合情侣约会场所，增加低频类别曝光，引导用户在需求场景中*更多与自己相关的生活方式。提高类别跨度不仅可以提高单个用户的价值，而且对用户的活跃和保留也有积极的影响：3.2挖掘流量，创造草—>在闭环亲友去过的地方，推荐的产品往往更容易被接受。一方面，由于对亲友的信任，另一方面，由于每个人收到的信息数量有限，需要从更多的渠道获取信息，找到新的体验。如果网易云音乐只是一个听音乐的软件，所有用户只能在APP中找到音乐–>恐怕听音乐不会形成任何障碍。大量的UGC内容使用户在听音乐时更容易产生情感和同理心。种草本身也是一种需求。在目前的产品中，以用户种草为目标的产品形式主要包括UGC社区，类似于小红书；PGC导购，类似淘宝直播等。基于场景分类的内容模块也是一种很好的产品形式，可以用来种草。用户可以主动在这里找到符合自己场景和人群的专栏，找到更多意想不到的商品。3.3使内容更适合用户的思维，让用户感受到产品的温度。我不知道你是否遇到过这样的场景：一天晚上，我在餐馆吃饭。当我结账时，我碰巧遇到了公司的一位同事。我们认出了对方，但我们暂时不能叫对方的名字（不是我真的不记得了，而是我卡住了），但当时并不尴尬，虽然没有人能叫对方的名字，但我们还是打了个招呼，聊了起来。事实上，在人们的心理空间中，对商品与自身相关性的*远远大于对自身属性的*；每种商品对实现最终目标的贡献远大于实施过程中的经验价值。因此，通过与人的联系和目标场景来吸引用户，成功的几率会更高。以前的电子商务平台和O2O平台很少有基于场景分类的内容主题。首先，商品类别相对较少，简单的分类可以满足大多数用户的需求；第二，用户需求水平仍然相对较低，用户需求点更多地停留在商品的使用价值上。现在，随着第三次消费结构的升级，需求水平也在逐渐上升，用户开始更加*产品在某些延伸场景下的体验和价值。如何优化产品，在同质化产品竞争中寻找差异化，用良好的体验差异抓住用户的头脑，是许多平台级APP面临的问题。在体验方面，以场景分类为基础的商品，在某些场景触发时以个性化的方式呈现聚合内容，无疑更令人耳目一新，更适合用户的心理模型。4、基于场景聚合创建内容模块的本质目的是为用户带来新的购物场景体验，使用户的思维不仅仅停留在商品本身。当将商品融入需求场景时，用户的兴趣不仅来自于商品本身，还来自于场景带来的情感认同。要形成这种认同感，首先要建立商品与用户之间的联系，无论是来自商品，还是来自情感和场景。大部分产品通常从四个方面入手:4.1人通过人群属性对商品进行分类是最常见的方法，“大学生开学必备好货”、“情侣周末必去的好地方”等都是基于人群聚集的专题内容。无论详情页面上的商品质量有多高，人们都想点击需求场景和对社区的认同感。“大众推荐”和“大V推荐”往往是建立用户与商品联系的两个重要环节。“大V推荐”背后会有更复杂的商业模式和运营规则，这是一件需要逐步发展但必须做的事情，因为KOL一方面对产品有障碍价值，另一方面，用户也需要有人帮助他们走出一条路。旅游APP中最常见的是围绕地点建立人与商品的联系。一些旅游APP中经常推出的“旅游锦囊”，是基于“地”进行商品分类的专题内容。人在本地、异地、出行前、出行中的需求存在明显差异。例如，在旅行前，产品经常推荐机票、酒店、旅游路线、特色食品等，当您到达目的地酒店时，通常推荐酒店附近的食品和景点。4.3人及时通过时间围绕建立人与商品的关系，主要表现为:利用热点、节日等时效性较高的元素来激发场景共鸣。以前的情人节例子属于这类。4.4店与店(物与物)店的关联其实是品类的上下游关联。我曾经在一家餐馆吃完饭，服务员给了附近KTV一张优惠券。后来我去了这家KTV，原来他们也会给这家餐厅一张优惠券。餐厅和KTV在属性上不属于一个类别，但在场景中可以串联在一起。在一些O2O产品中，用户会在一个主场景中规划一些行程路线，比如“北海公园附近遛宝宝的好地方，吃喝玩乐”。首先为用户设定一个基调——遛娃，然后推荐的内容会包含多个垂直类别。5、在构建基于场景分类的内容模块时，应注意以下几个问题：基于项目属性的5.1应用场景分类呈现方式不一定比基于场景分类的问题差。基于场景分类的内容模块更适用于内容社区、电子商务平台、O2O平台等模糊需求的用户。在类似地图的工具产品中，特别是强需求场景的分发模式并不一定有效。5.2分类的粒度场景越清晰，人群越细分，流量越小。在淘宝的“生活研究所”模块中，我们可以看到近130个人群进行分类。在美团的“周末去哪里”模块中，这个大场景也分为4个人群。事实上，这是非常必要的，就像周末不可能推荐老年人去迪士尼享受刺激一样，因为即使面对相同的需求场景，不同的人也会有不同的选择。当人群切割足够详细时，推荐的内容当然更准确，但列的流量相对较少。如果产品规则可以直接重复使用，这不是一个特别大的问题，但如果你需要为每个人创建一个定制的产品栏，投资回报率将非常低。如何找到平衡点，需要综合考虑团队的人力和效果输出。5.3内容的重复性之前已经说过基于场景的分类，每个分类中的商品会有很多交叉，一个商品可能会有很多分类。假如商品的分类交叉度过大，可能会导致用户在各种场景类别下看到商品非常相似，导致体验恶化。例如，餐厅是一种场景分类边界相对模糊的类型。亲子餐厅、情侣餐厅和朋友聚会餐厅可能重复这三类商家，因为很少有餐厅只为一类人提供服务，很难召回过于定制的分类标签。在这种情况下，基于人的场景分类是不合适的。

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