/阿里这套B端营销设计方法，把用户心智拿捏得死死的
最新文章2023-12-11

阿里这套B端营销设计方法，把用户心智拿捏得死死的

不同的产品，用户的关注点是不一样的。


以饿了么这种点外卖 app 来说，很多用户对价格是很敏感的。


而偏偏外卖商家大多是收入不稳定的个体户，想让他们主动参加运营活动，绝不是容易的事情。

最近看到一个阿里本地生活团队的饿了么营销工具的体验设计，让我感触很深：复杂业务的设计方法：以外卖商家营销为例

原文信息量有点大，可能不太好理解，所以我帮大家梳理了 6 个知识点：

🎯 明确重点

💡 智能推荐

📈 数据可视化

🌟 效果预估

❤️ 情感维系

🧩 组件化




🎯 明确重点


想让外卖商家参与运营活动，第一步就是要把活动内容介绍给他们。


不但要让他们理解这是个什么事情，还有感知到价值，激发出参与意愿，最后还有引导他们付诸行动。


页面的布局则可以按照用户的心理路径，自上而下划分成三个区块：感知层、认知层和行动层。


如果只是单调的文字描述，阅读门槛会很高。


所以做视觉设计时，最重要的是突出用户最关心的关键信息：标题、价值、时间、参与人数、报名要求……





可以看到，设计后的方案效果比设计前好了很多，基本上一眼就知道个大概，能够帮用户快速做出决策。
💡 智能推荐
即便用户按下「立即报名」的按钮，也不能算作报名完成了。
很多用户可能是第一次参与活动，面对接下来的选品策略的各种设置，中途放弃也完全可能。


这里通过算法封装几种设置好的方案打包给用户，能够大大降低新手用户的学习门槛。

对比上图左侧的复杂表单，右侧打包好的选项是不是看起来清晰多了？
📈 数据可视化


因为每个商家的情况各不相同，经常需要各自设置参数，例如：优惠力度、数量限制和每日库存等。


而这个步骤往往需要用户费心估算，决策难度高。


这里设计师通过可视化的方式，大大降低了决策和操作成本。





对比上图两边的方案，右侧明显更直观。


可见数据可视化不只是在数据展示时有用，数据设置的可视化也是非常有意义。




🌟 效果预估


这种营销活动，经常是需要让商家让利或掏钱的。

所以即便用户前面把设置都完成了，到了后面的确认环节，也可能放弃。
为了增强用户信心，可以在确认环节增加效果预估，让用户可以简单判断一下是否符合自己的预期。



右图价格下的文字「当前可享8个曝光位（共3亿流量）」就是效果预估参考。


这样新用户也愿意试一试，老用户则可以自行根据经验判断一下这个效果预估的靠谱程度。






❤️ 情感维系


先把理性的事情都做好了之后，就可以往感性上发一发力了。



其实设计一款小助手/机器人难度很高，很难找到真正做的好的案例。


但如果做得好，可以增强和用户的情感维系，突破光靠理性交流无法突破的屏障。



这么一个看似简单的机器人，设计过程也不简单，从各种人格模型中，选出了最适合业务场景的形式。










🧩 组件化
一路看下来，你是不是觉得为了设计这套营销工具，得花不少心思？

其实饿了么的运营活动很多，根本不可能每次都这么劳心劳力地做一遍。所以他们制定了一套组件，来应对各种各样的运营活动需求。
下图可以看到，每一个区块都有好几种形式可以灵活选择。

这套组件不光可以帮设计师提升效率，对运营工作来说，也减轻了很多工作量。

原先需要 5.5 天完成的一个运营页，组件化后缩短到了 0.5 天，效率有了十倍提升。

而且这套模板拿去其他业务也可以使用。

总结
其实大厂对运营页设计的需求很大，基本上都会走这套流程。
但是饿了么针对商家的运营活动，相比其它促销、娱乐性质的普通运营页，难度更高。
没想到阿里本地生活团队在面对这么一个高难度需求时，依然处理得这么细致。
可见大厂的设计团队，果然还是有自己的优势。

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