认识达内从这里开始

对于企业来说，如何通过互联网来获得更多的新用户才是维持产品转化率的主要方法之一。今天，我们就一起来了解一下，在获取新用户和增加用户粘性方面都有哪些不错的方法可以使用。

买来的先验知识——用户先验信息调查

来我店的用户可能是穷学生、富婆、牛奋、各种角色，所以我都不知道是从收入、还是职业、还是籍贯来分类了。于是我干脆设计了一张表，然后去找了一个信用中介买了些数据。

这里面很多信息是缺失的，不过这也是我作为用户进门的时候的一份依据。从信息熵(重要的概念)的角度来解决问题，只要提供越多的信息(前提是正确的信息)，那么不确定的因素就越小、熵就越小，我也就可以得到一个更确定的置信区间，从而把用户的不确定性缩小。同样根据信息熵的理论，如果经过抽样验证发现中介提供的这些数据可靠性不强或者只有一半可以用，那直接不要了。

鼓励注册会员——收集用户信息和ID

虽然已经有了上述的外部信息，但是当一个客户来我店时，需要做一个identification去核实他的身份才能调出他在我方买来的三方信息库中的那一行信息。与此同时，我还尽可能的以注册会员卡有优惠为借口(因怕他反感)去登记他电话号码、微信、邮箱、生日等等一些id信息，以便我以后去其他三方库中去关联他的其他信息。所以让用户赶紧在平台注册而不是一直当游客。

问卷调查——与用户的初次握手

勤快的销售总是有的，我专门告诉了店里所有的员工，用户来店一定要看面相和时机去问卷调查，比如问问他的兴趣、偏好、并登记他身上穿的款式等等，尽管这样有些用户是拒绝的并且会比较反感，所以这一步我通常都不是强制的，只是善意的询问而已，这一点是着重强调给员工的。在用户登录时，需要运营配合数据一起设计问卷调查表来获取冷启动需要的先验信息。

爆款和潮款迎新——人工运营的推荐套路

对于一次或前两次来店的新用户，一定要叮嘱销售顾问们去推荐“爆款”(人气高、有效点击高)和“潮款”(时髦近新的，老一阵子的千万拿开)，注意“和”字，是“与逻辑&&”。据一印象定理，我们一定要给用户留下一个好的一印象，这样他下次还可能会记得我这个位置。因此我宁愿牺牲部分兴趣相关性，也把对新用户的商品候选集都弄成店内潮爆的那些，然后拿用户的先验信息(如果有的话)去与这些hot候选集做交集并推荐。

但是这一套不会一直管用。

招待回头客——用户画像与行为分析

用户行为分析可谓是各大电商公司算法工程师们关注的大头了，将人工智能等手段应用到销售的场景无非就是这些地方。根据用户量的增长、以及所采用的算法先进程度，我们可以明确地看到一个依托用户行为分析数据的推荐引擎逐渐超越依托历史经验和常识的人工运营推荐团队的曲线。

这里的原理比较简单，就是做匹配，计算一个用户和一个商品的匹配度高不高，越高越先推荐给TA(这里是对个人的，即每个人都不一样)，从而增加TA购买的几率。优化的方向也比较清晰，特征工程与模型算法。

作者：庄正中

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