核心提示:发现一些网站已经局部采用被动浏览设计,商品不断主动变化,用户可以坐看变化,感兴趣时点看细节。不过,把被动浏览作为主线的网站还没见到,表现形式上也有待突破。
对于大品种量、且消费冲动与具体商品密切相关的b2c,在有限的顾客访问时间内,如何最大化实现品种和用户的多对多匹配?这是一个普遍难题,也是此类商品提高转化率的重要瓶颈。
起码有两个努力角度:增加匹配精确度和增加每个访客接触的商品数。后者常见的方式有主题式的编辑组合推荐、自动相关推荐、tag标签、站外接触(Email)等,这些方式受点击率所限,对提高平均PV,可供挖掘的潜力空间有限。
有没有办法,大幅度(例如10倍)提高平均每个访客接触到的商品数量?
传统零售中,常通过行走路径的设计增加访客与商品的接触面,有很多深入研究的知识。到了网络上,由于空间约束的消失,路径扁平化,许多经验没有移植。但我们是否可以重建非扁平化的路径呢?
让用户最短距离找到他们要的东西,难道是天条吗?有多少消费是冲动消费,用户是因为“遇到”而不是“找到”而消费?
在b2c,有什么方式可以合理地建立非扁平化的浏览路径,通过路径约束强制用户增加接触到的商品数量呢?
角度也许相当多,可惜还没想到。目前只想到一种:被动浏览。
回转寿司(彭刚在讨论服装陈列时也提到过)是被动浏览的典型,可以强制用户在被动浏览中接触全部商品,在相同的有限时间内,顾客产生冲动的机会数大为增加。这种浏览方式,顾客可以懒,轻松不累,还可能遇到原来没消费习惯或没意识到的东西,因此并不会因为强制而不满意,相反非常享受。
这种模式也许可以移植到b2c。找了下,发现一些网站已经局部采用被动浏览设计,商品不断主动变化,用户可以坐看变化,感兴趣时点看细节。不过,把被动浏览作为主线的网站还没见到,表现形式上也有待突破。
被动浏览不仅实现了非扁平路径,由店家决定顾客看到什么(b2c还可以根据顾客的动作动态优化个性化匹配),还可以大幅度提高用户与商品的接触速度。
基于访客主动点击的浏览方式有一个缺陷:巡游速度慢。被动浏览如回转寿司一样,可以提高用户与商品的“接触速度”,有限的时间内接触到更多的商品。我们的眼睛应该还是很有潜力的。
被动浏览,只是b2c路径非扁平化的路径之一,一定还有。
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三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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