B2C網(wǎng)站商品銷售排行榜設(shè)計的思考
在當當上買書，買了自己想要的書后，想再挑選幾本其他領(lǐng)域(例如銀行會計學原理)的經(jīng)典圖書看看。對于自己熟悉領(lǐng)域內(nèi)的圖書挑選相對容易，基本上通過朋友間推薦、Blog、Twitter、SNS、專業(yè)論壇等的口碑方式較容易得知那些圖書被大家所推薦。但對于自己并不熟悉領(lǐng)域的圖書的優(yōu)劣就無從判定了。通過豆瓣、關(guān)聯(lián)推薦、關(guān)鍵詞搜索等方式找了半天也沒找到合適的圖書，閑逛時候方向了當當?shù)摹爱敭敯瘛?，使用了一下，效果還不錯，找到了幾本不錯的圖書。
一般來說，我對圖書的選購都是通過如下一些方法：
1)、標簽/關(guān)鍵詞搜索法：如果知道內(nèi)容的標簽/關(guān)鍵詞，則在當當、亞馬遜、豆瓣上以關(guān)鍵詞進行搜索，然后在搜索結(jié)果中一條一條遍歷，根據(jù)評分、評價內(nèi)容等來判定是否值得購買。
2)、關(guān)聯(lián)推薦法：通過豆瓣/當當、亞馬遜上圖書的相關(guān)推薦來查找
3)、分類遍歷瀏覽法：如果不知道明確的標簽或關(guān)鍵詞，則通過當當、亞馬遜分類瀏覽方式進行遍歷查看，然后結(jié)合評分、點評內(nèi)容來決定是否值得購買。
4)、Web2.0 新媒體法：通過搜索引擎、Twitter、專業(yè)論壇、SNS社區(qū)以及業(yè)務(wù)專業(yè)人士的Blog等方式，看那些圖書被極力推薦。
5)、銷售榜單法：查看各大網(wǎng)站的銷售排行榜單，看那些圖書是熱銷的、評分高的等
當然這些方法并非完全獨立的，各種方法之間很多時候是結(jié)合使用的。
相對于其他方法的優(yōu)缺點有眾多人專業(yè)人士在長篇累牘地討論，銷售排行榜的設(shè)計問題很少有人談及，很值得深入思考和討論，因此記錄一下不成體系的思考。
1、銷售排放榜作用
1)、展現(xiàn)網(wǎng)站精品，幫助用戶決策
2)、體現(xiàn)流行趨勢，引導用戶消費
3)、作為運營指標，優(yōu)化運營效率
2、榜單設(shè)計
在幾大電子商務(wù)網(wǎng)站中，只有當當把排行榜單獨出來放在一級導航菜單，并且在排行榜分類上也更多層次、多維度，而其他的網(wǎng)站的排行榜基本上只是簡單的分類銷售排行榜或是根本沒有排行榜概念。或許這些網(wǎng)站覺得銷售排行榜毫無價值，沒必要像當當那樣投入大量精力去優(yōu)化這一部分的用戶體驗。
對我而言，“當當榜”還是挺有用的，通過“當當榜”我發(fā)掘了幾本不錯的圖書。相對于以前原封不動抄襲亞馬遜而言，當當?shù)倪@一“原創(chuàng)”做法還是值得稱贊的。
下圖是粗略的“當當榜”的結(jié)構(gòu)。
2.1、榜單設(shè)計標準
怎樣設(shè)計一個好的榜單不是我關(guān)心的內(nèi)容，我比較感興趣的是：一個好的榜單設(shè)計的標準應(yīng)該是怎樣的呢?
個人覺得，一個好的榜單的標準應(yīng)該是：多維度、多層次展現(xiàn)網(wǎng)站產(chǎn)品的精品內(nèi)容，幫助用戶快速挖掘出有價值的產(chǎn)品
多維度
所謂多維度是指榜單應(yīng)當從多個維度來描述榜單產(chǎn)品的內(nèi)容，滿足用戶多視角對比需求，包括：
1)、時間序列：以不同時間段形式來展現(xiàn)榜單內(nèi)容，或是不分時間段(累計榜)形式來展現(xiàn)
2)、Web2.0元素：包括用戶評分、收藏數(shù)、搜索數(shù)、點擊數(shù)、標簽(tag)、用戶群、分享數(shù)、評論數(shù)等
3)、銷售量
4)、產(chǎn)品類別
5)、趨勢
6)、產(chǎn)品組合
7)、專題
8)、地域
等等
多層次
所謂多層次是指榜單的展現(xiàn)應(yīng)該以層次化的形式逐級細化，符合用戶由粗到細、由總到分的瀏覽習慣。
例如“當當榜”的五星圖書榜->歷史類->累計榜->TOP50
整體說來，按照我這標準當當榜做得還是不錯的。
2.2、用戶體驗及產(chǎn)品設(shè)計
只不過在產(chǎn)品設(shè)計及用戶體驗上，“當當榜”尚有許多值得改進的地方，例如：
1)、各榜單內(nèi)容只是在“當當榜”才有入口，其實如果各產(chǎn)品詳情頁面左側(cè)的推薦欄中能夠放入當當榜的內(nèi)容，對于促成用戶決策還是很有幫助的。
2)、“當當榜”如果能夠與諸如各大出版社聯(lián)合發(fā)布圖書排行榜，進而成為業(yè)內(nèi)權(quán)威的排行榜，對于當當而言也是一種寶貴的品牌資源。
3)、在目前的EDM中有“當當榜”的鏈接，但對于大部分人并沒有太大感覺，可以在EDM中根據(jù)用戶興趣突出“當當榜”對應(yīng)推薦內(nèi)容
4)、“當當榜”可以適當采用一些圖形化的形式來展現(xiàn)相關(guān)的趨勢，這比數(shù)字更加直觀明了。
2.3、系統(tǒng)榜單 VS. 用戶榜單
目前“當當榜”的榜單內(nèi)容應(yīng)該是通過OLAP方式由系統(tǒng)根據(jù)模型匯總統(tǒng)計出來的，這種方式姑且叫“系統(tǒng)榜單”。系統(tǒng)榜單更擅長反應(yīng)系統(tǒng)以往及當下銷售的熱點產(chǎn)品，在用戶互動上并不是很強。
由于電子商務(wù)與社區(qū)結(jié)合是一種趨勢，因此如果能夠結(jié)合社區(qū)活動，以專題、投票、小組等形式推出用戶自定義榜單，例如“產(chǎn)品經(jīng)理必讀的十大圖書”、“架構(gòu)師必讀的十大圖書”等，對于活躍社區(qū)氣氛、加強與用戶互動、促進用戶購買還是很有意義的。這一點可以學習Twitter lists的設(shè)計理念。
2.4、榜單與推薦系統(tǒng)
榜單與推薦系統(tǒng)本身并不矛盾，兩者的目標都是幫助用戶發(fā)掘有價值的資源。原來在研究推薦引擎時候一直關(guān)注推薦引擎的關(guān)聯(lián)算法、協(xié)同過濾算法等機器算法，其實榜單內(nèi)容既可以作為推薦數(shù)據(jù)源之一，也可以一定程度上緩解推薦算法的“冷啟動”等問題。
