从酒类的“超级品类日”，浅谈电商产品运营的规划设计

从之前分析的酒类品类特性：

• 浏览酒水的用户，基本都是有强需求，要么自己饮用，要么送朋友
• 酒类用户有品类的延续性，习惯引用白酒就经常看白酒，喝啤酒是就啤酒
• 酒类用户品牌延续性特别强，用户之前喝什么品牌的，基本是延续下来

品类入口策略：根据酒水品类特征：

• 酒水是相对细分品类；
• 需求内因特别明显；
• 品类延续性消费明显；

所以设计的时候品类入口在顶部，击中用户非常高，在头部直接就入口分流走了；如下图：

（首屏分流）

2.1 酒类包装策略

不同品类的酒类，用户购买的时候关注的点不一样，酒类包装策略，根据不同酒类的特征去做不同纬度的包装：

1. 白酒以品牌维度包装，比如五粮液、茅台；
2. 葡萄酒按照场景及国家分类，比如法国、意大利、德国酒庄产地;
3. 啤酒按照国家品牌分类，如比利时、德国、哈啤、喜力;
4. 洋酒按照人群场景使用分类，洋酒是人群小资属性，入门级的喝什么、高端的喝什么; ⑤小众酒主要是养生酒偏重品牌。

按照这些特性去规划页面，我们可以有理有据去设计页面的架构，所以在设计的时候，我们不是主观的去表达个人或者某一小部分人的需求，而是较为客观的合理去表达大多数用户的心理模型及需求，这样才能保证出来的是符合主流用户的主流价值。

2.2 结合推荐（用户行为识别）算法逻辑（BI：Behavior Identity）即用户相关性

如果按照上面的品类特征是不是就可以解决很大问题，答案：不是的；如何做到让页面的布局看起来懂用户，那么就是在推荐（用户行为识别）算法逻辑（BI：Behavior Identity）规则的制定。

很简单地讲，就是根据用户行为来给用户推荐他喜欢的内容，这个因子有很多，不同BI逻辑包含因子数量与比例也是不一样的。

比如，可以把用户最近浏览酒水品类给用户，也可以把用户经常购买的品类推给用户，还有可以把用户价值最高的，购买频率最多的推给用户，等等这些因子可以单一，也可以叠加起来构成算法逻辑。

在这次酒水细分品类项目中第一次尝试BI逻辑，这个也是由于到了特别细分的品类，推荐算法的价值能显现特别有价值，后来的数据验证（由于BI逻辑的引入总的GMV提升了约20%），因此BI逻辑的设计也是卓有成效。

最后主会场的UV订单转化率提升将近一倍（去年超品日），去年同比（同时期）的两倍，数据表现也验证了设计的价值。

3. 榜单会场设计

（编辑：PHP编程网 - 襄阳站长网）

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