阿里顺手买一件功能内部攻略
阿里总部内，关于顺手买一件功能上线，最新一周的战报已经出炉了。
在新增订单榜上，林牧连前5都进不去。但是在首购率上，林牧可谓是位列榜首。
他提出的用户心智和人群运营模型被证实为可行，象是瑜伽垫和小众香熏的首购率能达到15。
也就是说，购买瑜伽垫的用户，每100次购买中，就会有15位顺手买了一款小众香熏。
卢海找到林牧说道：“大雁，你提供的建议非常好，要不你写一份攻略帖放在内网上吧。这样一来，等顺手买一件功能正式上线了，大家也有个参考。这也是陆总的意见。”
林牧自然没有意见，说：“行，我现在就写。”
在一段时间的编辑后，林牧写完了攻略帖子。
【分享人：大雁】
背景
【针对平台灰度测试的手动关联推荐功能，结合近期试点数据，分享如何跳出常识，实现更高价值的商品搭配，挖掘用户的潜在须求。】
【大家好，近期我们上线了顺手买一件功能。】
【因为技术的限制，该功能目前还不能做到自动匹配，需要淘小二进行手动关联推荐。】
【我拿到了第一批测试名额，进行了测试，并在内部讨论和总结下，已经产生了一些有趣数据。现在我来特此说明。】
【首先我认为该功能有三种层次。】
【第一层是关联物品；第二层是关联场景；第三层是关联人。】
【我来举个例子，在内测里，我们发现了首购率最高、高达40的一种搭配——搓衣板加肥皂。】
【也就是说，任何主动搜索搓衣板的用户，在购买搓衣板后，有40的可能顺手买一件肥皂。】
【这其中的关联逻辑，大家都不笨，很好理解，是功能互补，这就是关联物品。但该层次有个内核局限，那就是依赖常识，天花板低，并不能带动更多的购买须求。】
【我们再来举第二层的例子：b风扇关联屏幕湿巾。】
【这第二层的逻辑是关联场景。为什么说它比第一层好？是因为它和第一层比有了突破，从用什么延伸到在哪儿用。】
【试想一下，通过这两件商品的关联，是不是很容易就勾勒出一个用户画象？一个对办公环境有追求的上班族白领？】
【那么，他真实的须求就只有b风扇和屏幕湿巾吗？】
【我们能不能给他推荐一把好的计算机椅子？】
【给他推荐一个好用的计算机升降桌？】
【他每天都在计算机前，肩膀酸不酸？腰疼不疼？能不能给他推荐肩颈按摩仪？甚至于给他推荐一些小零食？】
【好，举完了第二层例子，我们再来看看第三层。】
【我认为第三层的关联逻辑，是人群与心智互补，关联到人，关联的是拥有特定生活方式、价值观和潜在渴望的用户画象。
【这么说可能有点抽象，大家让我拿一个例子敲碎了讲，分享一个真实案例——零食封口机搭配进口咖啡豆。】
【前两种逻辑是我们基于经验和优秀的判断，而第三种则是打开新世界的钥匙。为什么零食封口机和进口咖啡豆能成功？】
【我在这里提供一个数据，他们的首购率达到了10。】
【因为它们共同指向了一类用户，追求精致便利生活、注重品质细节的都市年轻白领。买封口机的用户，不只是怕零食受潮，更是对整洁有序、物尽其用的生活状态有要求。他们与愿意尝试单价更高、风味独特的进口咖啡豆用户，在对生活品质的讲究上高度重叠。我们关联的不是两件商品，而是同一个人的两种生活状态。】
【这听起来有些抽象，但可以拆分成三个可执行的方式。】
【第一步，从解决问题到定义身份。不要去想买a的人还需要什么，而是要去想愿意为a付费的人通常想成为什么样的人。】
【再举一个例子，购买瑜伽垫的人，不只是要一块垫子，更可能是在践行一种关注健康、寻求内心平静的生活方式。因此，关联小众香熏精油，远比关联运动毛巾更精准、更具议价力，这满足了他的身份认同须求。】
【第二步，从使用场景到行为旅程。不要只聚焦用户使用商品的瞬间，而是要去还原他从产生想法到完成体验的全过程。】
【打一个比方，我这里有一个购买率最高的组合，是购买复古游戏机的用户，给他匹配hdi转接头，这个方案的首购率高达80。】
【为什么会如此？购买复古游戏机的用户，怀旧情怀满满。但他的行为旅程在怀旧之后，会立刻撞上一个现实的痛点——我家现在电视没有av接口怎么玩？因此关联hdi转换头不是锦上添花，而是雪中送炭，直接扫清了其内核体验障碍，这是关联他行为中的下一步。】
【在这里，我有一个小秘诀教大家，怎么从使用场景找到行为旅程？去问，直接去问商家，收集用户咨询商家的数据，从数据中找到行为流程。】
【最后，第三步，从品类数据到行为数据。要善于使用后台的数据，但不要只看品类排行，去挖掘那些跨品类重复搜索、跨品类共同购买的隐蔽线索。】
【最后举个例子，为何考研英语真题能和防噪音耳塞强关联？因为数据会说话，大量用户在同一时间段搜索这两样商品。这背后是一个清淅的画象，购买考研真题的用户，正处在人生高压备考的极端场景中，他的内核须求是极致专注，防噪音耳塞是对专注环境的直接投资，这就是从品类数据中找到行为数据。】
结语
【关联的未来，顺手买一件功能的终极形态，绝不是我们去批量关联几十万、几百万对的商品，那是行为上的懒惰。真正的未来在于我们能否比用户更早地理解他们的欲望，在他们说出“我需要”之前，就准备好“你可能也想要”。】
【今天我们通过手动关联，练习的正是这种理解人的能力。这份能力将是未来一切个性化推荐、智能营销的基石。从关联物品到关联场景，最终到关联每一个独特的、活生生的人，这条路值得我们最先出发。希望这份攻略带来一些启发。】