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http://www.marsopinion.com/2009/04/29/the-voice-of-customers-3/
除了前面两篇（用户的声音（1）——调研；用户的声音（2）——搜索关键字）里介绍的通过调研和搜索关键词了解用户之外，我们还可以通过过滤框来了解这个客户看重产品的哪个方面，了解之后可以用更有针对性的内容去影响她。（转载请注明出处：www.MarsOpinion.com）
比如比较常见的一种过滤选项是“按XXXX排序”，比如这些：
一般来说，可能的选择有：
- 按照价格排序（从低到高，从高到低）
- 按照销量排序
- 按照新旧排序
- 按照用户评分排序
- 按照用户评论数量排序
- 按照名称排序
- 按照折扣幅度排序
消费者选择不同的排序条件，等同于他跟你说：
- 按照价格排序（从低到高，从高到低）：我对价格敏感，要便宜的（如果是选择“价格从高到低”可能代表他要高端货——也可能代表你的产品归类可能有问题，例如把相机电池和相机放在了同一个目录，消费者为了找到相机只好用“价格从高到低”来排序）
- 按照销量排序：我很想随大流，如果你告诉我说一款产品是“热销的”，我就更容易去购买它。
- 按照新旧排序：我要“新品”，请给我推销最新款的产品。
- 按照用户评分排序 or 按照用户评论数量排序：我很在意其他用户的看法，向我推销“top rated products”是最有效的，在促销广告中出现产品评分和其他用户的评价节选对我也有效。
- 按照名称排序：随便推荐吧。
- 按照折扣幅度排序：给我折扣，给我deal! 请推荐给我“本周特价”和“疯狂促销”。
既然他都这么说了，我们自然要有所变化：
- 如果有能力根据用户信息来动态展示内容，不妨在网站上做更有针对性的推荐（抛砖：例如现在首页都是“今日特价”，那么对于用了很多“根据用户评分排序”的客户，我们可以展示“今日热评”；首页旁边可以根据用户类型来决定到底要展示“热销榜”还是“最新用户评论”还是“新品推荐”）。
- 动态生成email campaign，根据用户偏好，设置规则以最有效的方式推送促销信息。比如给评论敏感型的消费者的Email就突出表现产品评论和评分，给价格敏感的消费者就主推特价。相应的邮件标题也可以投其所好地修改以获得更高的open rate。
- ……动态展示一切可以动态展示的东西@__@，如果成本可以接受
除此之外，
- 选择“按照用户评分排序”的客户，更可能接受在线客服的交谈邀请，并接受他们的宣传（这个想法引用自www.getelastic.com）
- 如果很多客户在某个category呈现出了非常特别的排序习惯，可以深入研究一下我们是否可以根据这个信息进一步优化这个category的营销方式。例如发现MP3目录下大家全用“价格”排序，而书籍目录下都用“用户评论数量“排序，我们就可以在这两个目录的根页面采用不同类型的促销活动和结构，MP3目录下着重强调低价产品，并且给出各种促销，而书籍目录下主要给热评产品推荐，以及把新的用户评论放到更显眼的位置。（转载请注明出处：www.MarsOpinion.com）
另外，除了排序之外，很多过滤工具也是可以透露出用户到底对哪类产品感兴趣的，例如：
用户在筛选过程中会一步步清晰表明他要的产品规格、质地、价格是什么，他对哪个品牌更感兴趣……
美国目前很常见的做法是侦测客户访问产品的类别，然后推送相应的促销（例如你去Amazon看了一天的玩具，第二天很可能就收到玩具的促销邮件——这种玩法已经有了很成熟的solution可以用），但是还是常常会出现“推荐的东西完全不是用户想要的”的情况，如果能够结合客户在过滤、排序条件中表达的信息，或许可以把这种campaign做更精致一些。
Anyway, 本文和之前两篇科普文的主旨相同：用户的行为会告诉我们他们想要什么，而了解“他们想要什么”可以更好的帮助我们满足客户需求，达成交易。（这个系列文章只是介绍一些简单的方法和规则，真的要做好的话，还是要靠成熟的产品推荐算法和好的数据挖掘团队的）。
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是否可以简单的理解为：基于用户选择的产品排列方式对全站或相关WEB页进行UI优化？
好吧，另外基于此点通过对CRM的数据挖掘和数据分析对今后的EDM也有很大帮助吧~
不知我理解的是否有误……
其实都是成本的考虑啊，类似的时候都是要等到公司足够大以后，均摊的成本才可以承受，所以对于绝大多数公司，知道了这些道理也会选择不做这些事情。。。
@iamsujie: 你说得很对，对于大部分中小型公司来说，目前做这个为时过早。现在介绍这些只是科普开拓思路罢了，呵呵。过几年国内情况会好一些，可能也会像国外一样有成熟的第三方solution出来。
不错不错，用户的声音无处不在，我最近也在关注搜索结果列表的过滤的问题。
感动休假中的MARS仍旧如此热情的写文，呵呵。
电子商务的门外汉，不过仍旧有足够的兴趣看你的文章。
好文。不过很多时候， 搜索的形式和过程不是很友好，如果出现有语意分析的semantic就更好了