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电商ToB产品筛选功能设计心得

  最近在做一个供内部使用的语料分析工具,主要针对电商交易流程中的客服聊天记录和交易评价。 踩了不少坑,记录一些心得,分享给大家。

  开启一个新产品,首先当然是定位你的产品,形成产品的感性认知。讲解ToC与ToB产品差别、不同行业ToB产品差别的文章汗牛充栋。

  这里只再强调一遍:务必深刻理解你的产品服务的业务的整个逻辑,不仅熟记躯干,还要亲身体验到每一个枝节。(有无数人强调,也有无数人犯错,这里面的教训可以再写一篇文章了。)

  对于电商产品的筛选功能来说,ToC,是决定用户体验的核心功能之一,筛选漏斗做的越好,用户触达目标商品的可能性就越大;ToB,则是最不能犯错的模块,数据的精准筛选是一切分析的前提。筛选功能看似简单,却也有好些坑要填。

  筛选需求的搜集,不是了解清楚有哪些筛选项就完了,结合数据库数据,对每一个筛选项预期数量级、单项字节长度范围、是否可以标签化、是否需要多选,都应当清楚。这里前期的业务逻辑调研就发挥了巨大的作用。

  全局搜索一般用于单条搜索,在业务路径清晰的ToB产品中不多见,栏目搜索的需要取决于当前筛选栏内的条目数量,一般来说条目数量20当前筛选栏就得有搜索了。

  筛选记录与快捷清除功能主要看筛选行为的频次,如果在一次完整的分析流程中需要多次筛选,那么筛选记录与快捷清除是一个收益很大的功能,否则这个功能就没有什么必要。

  由于我的产品的筛选功能是一个低频功能,故没有为产品规划筛选记录与快捷清除模块,而对于聊天记录的集合分析也用不上全局搜索,所以我重点规划了复选与栏目搜索功能。

  要对筛选模块进行交互样式设计,除了掌握条数字段等基本信息,我们还需要掌握用户对筛选功能的使用频次,C端产品需要大量的用户调研确定用户层次,而B端还是对业务现状的理解。

  平铺是指将筛选项完全罗列在当前页面内,我们熟知的淘宝网就是采用这种模式,对于淘宝网来说,筛选是个常用功能。

  这样展现的好处是筛选更为直观,操作便捷,筛选效率更高。可以看到这种展现样式有一定的限制,那就是展现条目本身是标签或者可以标签化,要么条目的最大字节长度在较低的水平,总体数量可要控制在一个合理的区间,如果筛选条目数量多到一屏放不下,则需要考虑弹出式筛选,甚至是将将筛选独立成页。

  弹出式的代表是下拉列表,百度的高级筛选正是这种样式,对于百度搜索,搜索条件筛选依附于全局搜索,是专家用户才会使用的功能,并且一次搜索一般只需一次筛选,所以设计采用下拉列表,并隐藏在高级筛选中。

  当筛选条目数量较多时,一个额外的空间更为友好。而如果筛选功能的使用频次较低,将它隐藏在下一个层级,为关键信息预留更多位置也是很合理的。

  下拉列表顶端使搜索功能更加明显,但是要多占一行位置;与筛选框整合的话,在筛选框内闪动光标也可以提示搜索功能的存在(以目前的用户教育水平,光标闪动交互提示完全足够)。

  在实际设计商品筛选时,超长的商品名配上复选需求让商品筛选十分麻烦。淘宝宝贝名长达40~50字,而且由于重要信息一般在整个名字的中部,所以简单省略是不可取。

  可如果检点做成下拉筛选框,这里就有一个交互体验问题,单条名称如此之长,商品筛选又通常是个集合,以至于用户选到后面完全忘记自己选择了什么。

  这个双筛选栏常见于一些大型分析软件(SPSS、ArcGIS等)中,它很好地解决了忘记自己选择了什么、是否选择完全的尴尬。

  需求中提到,需要用商品编号(ID)定位商品,但是放置一串串相似的数字在筛选框中,这个用户体验可太差了(长数字的可读性太低)。

  为了解决这个问题,我与前端小伙伴商量了一下。最后的解决方案是商品ID在筛选框中不显示,但可以通过搜索匹配出来。

  ToB产品的筛选相对于ToC来说通用性要弱很多,比起用户体验从有到优的优化,很多时候是在解决从无到有的过程。

  这篇文章主要是在讲筛选这个功能,没有特别强调产品。现在设计的是电商客服聊天记录语义分析产品,是电商顾客意见采集和选品决策的工具型产品。

  我去,看字面意思不是很明白,语义分析有什么用吗,比如说我打情人节三个字,系统自动推荐我买套套吗?

  你说的打情人节推荐买套套是一套“推荐算法”,系统通过语义识别情人节,2月14日,女朋友等文本,结合其他数据比如发言时间、发言场景等,将你说的话和数据模型匹配,根据匹配度算出你是一个有“性用品”潜在消费意向的用户,然后向你推荐“套套”。而语义分析就是这整个推荐能成功准确达到目标的一环。

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