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在云中搜索

Wednesday, November 4th, 2009

google_clouds_x220 自从07年米国上空升起了云,谷歌将亚马逊的云概念放大提升,云就主宰了互联网的上空。 这团云1年多后飘到了神奇国,有嘴喷上天的,有图上画的,有扔泥巴拍张泥巴空中飘浮的有图有真相的泥巴云,还有昨天搜狗拼音的云输入法,这个是近期看起来最靠谱的云了。自从搜狗发布了搜狗拼音,搜狐在俺的心目中地位直线上升,拜托了过去烧钱吹牛催肥的路数,走上了创新的道路,俺甚至觉得假以时日,百度都将败于搜狐体系-看看百度最近的各种创新,无不是追风之举。

借着团团热云,俺也从搜索性能的角度也云一把, tag cloud search, 通过标签云的搜索。典型的TCS是 Quintura, 也有人称之为有视觉的搜索(Visual Search), 看看针对俺的网名的搜索的视觉效果吧。2009-11-03 23 56 28

 

可以看到的云,不是么?choubb是初次的搜索词, 根据这个搜索词,引擎动态生成了一个相关性的标签云。可以在这个标签云里继续拓展搜索的内容。让我们来看看到底会发生些什么结果。光标移到标签“购物”, 标签变得高亮, 同时搜索列表也自动变化了。光标离开,则高亮消失,返回上一个页面-不论搜索结果还是标签云。2009-11-04 00 00 46

返回到第一次搜索choubb的页面, 点击另一个标签“9月,1st”,标签高亮保持,同时搜素结果跟随变化。点击搜索流程导航的返回箭头(向左),可以返回上一个画面。 如下图(注意标签大小的跟上一个搜索的不同对比):

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继续搜索-选择第三个标签,试了差不多一大半的标签,都没有结果(如下图)。既然没有结果,为什么还要显示这一层的标签?第一个bug发现了,哈哈

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观察,Quintura有两个创举

  • 标签云的搜索, 有点类似搜索鼻祖雅虎的目录是搜索,但是雅虎做的是树状结构,Quintura采用的是标签,是平行的,并列式的关系。目录和标签云的UI也截然不同
  • 搜索流程。将搜索根植于应用之中 的博客中阐述的概念类似。在线行为无非是三种:在一个有限开放的环境中搜索知识,人机信息交互;其二,在一个封闭环境中完成人机信息的交互;其三则完全利用在线环境做人与人的信息互动。那么第一种在线流程从本质来说都是搜索。

初初感觉Quintura

  • 非常直观易用,不像google有cheat sheet之类,把搜索变成了很专业很神秘的事情。来Quintura上手就用,眼见为实,不藏猫腻。
  • 发散性搜索。恰好今天看了篇博客,责备谷歌搜索局限了人们的思维。而在Quintura,标签和标签的关系是发散的。
  • 搜索结果。可以说不尽如意,搜索的相关性比较低。这也很自然,发散性的搜索自然相关性比较低。。相信Quintura还有大量的细节需要发展和优化。

再来看看Quintura公司本身

05年8月创立:有些历史了

08年5月得到第一笔融资:貌似有些眉目了

总部:莫斯科:俄罗斯的根儿,不容易。

08年后Quintura似乎有些沉寂,也许它在苦练内功吧。

将搜索根植于应用之中

Sunday, October 25th, 2009

Embedded Search in Apps-内置于应用中的搜索,没听说过? 别谷歌百度了, 这个词是俺造出来的。最近哮喘复发,医生开了小菜四碟,水剂,粉剂,片剂尽有,说话也简洁。image

“这个血象知道什么意思?”

“知道,不是第一次了,离开北京症状就退了。。。”

“只有去海南了, 今天开的药治表不治根。”

前后大概就这么几句话,没有安慰,也不夸张,平平淡淡,跟早市买菜买鱼一样。过去是万万不接受这样的方式,今天这个半瘸的中年大夫却让我感觉很对味。开的药也很有效,晚上能气顺能睡着了,白天也昏昏的,隐约记得大夫问过你开车的问题。

早晨无意发现了一个网站。有点俺说的ESIA的意思,www.splunk.com。号称是下一代的IT搜索, 企业内部无处不在的IT搜索。维基的解释很直白:is a monitoring and reporting tool for IT system administrators with search capabilities。以我高度的理论功底,这个Splunk在俺的ESIA的理论框架之下,IT日常的log管理和经常性(错误诊断和维修)trouble shooting and recovery就是Apps, 搜索是贯穿整个Apps的筋络。只有搜索才有能力提供在一个复杂的企业环境里信息的提取,整合,梳理和知识库的检索和方案的行动的形成。当然,这个已经被诸多知名企业采用的系统,在我看来还仅仅在ESIA的理念上开了个头, 原因是它目前的搜索和搜索跟业务流程的集成度还远远做的不够深入,不够完美。可以看出,系统的设计者是资深的IT项目专家和运维专家, 但对搜索的理解和技术的把握还在一般的软件应用水平。

有意思的是,俺实际是在找一个能线上共享知识的网站,从角色关系可以是单个分享者,多个受众,也可以使多个分享着,多个受众,必须有事件时间点(time stamp)也要有内容分享, 当然有些社会化的服务也很好, 一定要有API可以跟俺的服务器通信分享。举个简单的例子就明白了。

image 俺家最近捡了6只小狗,不想成了一个浩大的工程,3个人忙的团团转。碰巧这还是个技术活,小狗什么,吃多少,屎尿怎样算正常的,今天喂了几次,几点喂的,今天把尿了么?把便便了么?诸多信息怎样在三个人之间流转,每个人积累的新知识,发现的新情况能否被别人所了解。左图就是俺目前的做法,即使在两个妇女和半个男人(俺)的环境下运行的还不错。不足么,有很多,俺能想到的有

访问的局限性。比如俺喂完狗,从从上班了,没有更新日志。到了办公室,是不是可以上网,手机短信更新一下呢?

角色的局限性。比如多多和徐姐有大量的电话沟通,跟徐姐请教小狗的喂养问题,这些信息大部分都丧失了。比如在网络系统里就可以定义一个咨询者的角色,给他以项目的信息,同时允许他发表咨询和建议。

分享的局限性。喂养才出生3,4天的小狗经验不是普遍的经验。即使很多我们认为是很普遍的经验,碰到了具体的情况,也变成非常稀有的情况。比如俺有哮喘,入冬以后锻炼就引发哮喘症状。难道哮喘病人冬季真的不能锻炼了么?谷歌百度的答案非常泛泛,完全不能引起我的兴趣。可以说每个人都是独一无二的,搜索和互联网给我了我们机会去探求每一个人的独特之处的机会,其方法就是将每个人的兴趣和行为以可以管理,易于检索的方式共享与互联网。通过大量的对照, 你终将发现你的独特之处,当然你会发现更多的相同之处。

知识的积累。跟维基的知识不同, 这样的知识是鲜活的实践的,每一刻都因为有新鲜的项目和事件而发展和变化;更注重独特的现象而不是归纳集群的规律。image

OK,记住ESIA了吗?Embedded Search in Apps.,内置于应用的搜索

-www.choubb.com

一个钻石网站的客户体验和搜索体验分析

Friday, September 25th, 2009

最近公事繁忙,安德森的新书免费看了一个多星期还不过篇幅的三分之二,每天全靠睡前5分钟和清晨卫生间15分钟。忙的结果之二是思想一片贫乏,大脑始终处于应激反应,没有一点点自然放松的思考。今天只好拿一片作业顶数了,也许业界的朋友们可能更有兴趣。以下这篇是针对一个钻石网站的分析和建议,急急忙忙2个小时赶出来的活。处于礼貌,隐去俺公司名–标记为xxx(我公司名)

xxx(我公司)的方案是在线销售的核心环节,管理整个销售流程(下图中的sales process)

  • 演示Eondi目前网站的一个商品搜索浏览案例,客户能找到商品么?

  • 客户最关注的商品是哪些,关注度跟销量的交叉对比分析?哪些客户关注的商品缺货还是客户不能搜索到?

  • 通过客户的在线浏览行为, 我们能得到了什么样的客户数据(profile

  • 在线销售目前有什么需要改进?

xxx(我公司) CEM管理整个在线销售的全部环节,优化客户体验,提高转化率,每单购买金额等核心电商的KPI

举例:买颗裸钻,给女朋友定制一个钻戒做生日礼物吧。eondi1

 

不错啊,好多品种,好多选择。先选价格和圆形,其他的不知道是啥。(中央产品列表展示细节跟左侧的选择栏重复内容,不如展示少量产品小图)eondi2

89颗,再怎么选呢?(提供了分类, 但是不为消费者所能够选择)

xxx(我公司)在这个页面可以提供选择策略(公司推荐产品排序,动态产品热卖排序)

xxx(我公司)提供灵活的子属性(可以人性化模糊化处理颜色,净度,切工等专业术语)导航。见下条。

eondi3

算了,看看方形的裸钻。这个不错,就一个结果,不用再选择了。价格怎么是38万?左面怎么显示还是圆形?这不是我要的!放弃!(浏览搜索行为不是持续的,让客户厌烦,这就比如我们跟销售员说要买便宜的裸钻,但是销售员给你推荐的是最贵的裸钻)

xxx(我公司) CEM把客户的一次访问当成完整的销售过程,客户的选择的产品特性在整个过程中得到保留。比如下图。客户的选择始终保留在左侧,如果没有产品对应, xxx(我公司) CEM会自动提示客户,去掉某个查询条件后可能有的产品选择,而不是给一个零结果。eondi4eondi5

xxx(我公司) CEM的子栏目是动态的,比如上图,当顾客选择红色时, 网店符合条件的只有两种产品,xxx(我公司) CEM只显示相关的子分类。(一次让客户输入太多的选择,会让客户有畏难情绪,尤其是有很多子分类是为客户不了解的)请对比下图,客户搜索白色有189种产品,分别属于诸多产品类别。eondi6

xxx(我公司) CEM的功能

1.精准的实时搜索

  • xxx(我公司)工具可以帮助简易快捷的生成适合客户及流行口味商品分类,子分类,搜索词令产品和产品线的经常变动变得轻而易举,令搜索易用性和潮流性与众不同。

  • xxx(我公司)展现的商品分类和子分类是动态的,是根据上一个搜索行为精确计算后展现的相关数据。例如客户搜索“红色”, 那么只有包含红色数据的产品的分类才会显示在子分类。

2.搜索的易用性

  • xxx(我公司)还可生成近似自然语言的属性, 如便宜, 高档,大小。。。,提供模糊查询。

  • xxx(我公司)自学习同义词近义词,随时适应网络一族的打字习惯

  • xxx(我公司)可以提供模糊输入功能, 比如四字词组, 允许客户在字音相同的情况下输入别字一个

  • xxx(我公司)的目录导航和搜索栏的行为是一致的,同时把客户的浏览行为处理为一个持续的有目的的过程, 而不是一次搜索行为。

什么搜索的精准性和易用性重要?因为Eondi的客户群是高端客户,他们希望以自己的方式

快找到产品。而不像年轻的个人消费者,有能力也有兴趣有时间做扫荡式的浏览。精准性易用性不好带来的问题

到其他网站

到其他渠道(电话,电邮,面谈。。)

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无缝的客服集成

客服能极大的提高转化率。根据一个国内的知名保险公司,电銷的转化率在2%左右,而网络生成的销售线索,转化率在20%

xxx(我公司)可以将客户在线的浏览历史和搜索词(目录)无缝的转移到在线客服,

大的提高了客户满意度(对比目前的银行服务,仅仅能预知通话者姓名,xxx(我公司)的方案会让客服了解客户的“兴趣点”)

短了沟通时间(xxx(我公司)在欧洲旅游网站的数据是减少了32.77%通话时间)

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客户选择了裸钻后来到定制产品页面,客户的偏好带到定制页面了么?比如便宜,比如裸钻和某种戒托的匹配原则?

客户可以通过xxx(我公司)轻而易举的生成匹配原则,避免客户选择了不喜欢或者不适合的戒托。

上图是一个具体的产品页面,为什么没有推荐?比如相关类别的热卖推荐,配件推荐,社会化推荐,促销推荐,礼包推荐,不同的页面可以采用不同的推荐模型。

xxx(我公司) CEM除了上述推荐模型,还拥有独特的推荐模型:通过记录客户浏览互动历史表现出的兴趣点,如便宜,颜色,品牌, 做出针对性很高的推荐。

xxx(我公司)提供给Eondi的价值

  1. xxx(我公司)帮助Eondi客户精确定位长尾商品, 发掘自我的潜在偏好和需求

  2. xxx(我公司)帮助Eondi吸引客户中的长尾客户.目前网购群体集中在30岁以下。人性化和易用性高的网购环境会将客户群扩大到30+的消费躯体。

  3. xxx(我公司)与客服中心的无缝集成,极大的提高了客户满意度,降低了客服中心运营成本

  4. xxx(我公司)不仅记录客户的网络轨迹, 我们还记录客户的“兴趣点”, 可以利用这些兴趣点做精准的营销。比如某客户浏览过“便宜” 的“Eondi定制”, “国际设计师设计”,那么这三个特性就变成了客户标签. 利用这些客户“兴趣点”资料,当该类产品有打折时, 可以通过电邮,电话做精准的营销。

xxx(我公司) CEM将在线购物的体验提高到一个新的层次,一旦客户习惯了xxx(我公司)的人性化的,智能的流畅的购物体验,他们将不会再接受其他形式的网购体验。

当当与亚马孙的私家记录和对比

Wednesday, September 16th, 2009

看看当当的购书记录,第一张单子是2003年6月,还是到货支付的形式。20元的订单金额想起来是一个测试订单。也很早就成了当当的钻石用户,每年或多或少的在当当上买几次书。dangdang his 很可惜, 这个习惯到了2006年初嘎然而止。

再看看卓越亚马逊的购书记录, 第一张单发生在2006年的3月。当时并没有什么特别的偏好, 只不过俺当时的东家是亚马逊的全球IT供应商之一,从06起因为亚马逊并购卓越而落地中国,俺们也开始跟亚马逊中国打交道了。给自己的客户捧捧场,顺便了解一下客户的业务情况,是俺的职业精神之一。除此之外, 这个转变并没有其他深层的原因和目的。即使时至今日,隐隐记得的也就是当当的送货服务不令人满意,这也是其时业界的普遍问题。反正大名鼎鼎的亚马逊中国当时也没给俺留下什么深刻印象。从06年到现在, 除了08年零订单, 每年有3-6个亚马逊的订单,变成了亚马逊的VIP客户。

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日子一来二去,3,4年就飘过去了, 俺也算落草电商一族。有了另一种眼光来看这两家电商巨头。让我们分别在两家找几本书吧, 考察一下两家在商品搜索的功力。样本的选取是比较偏门的种类, 这样更容易看出两家的定位精度。

测试1书名:地理大发现

先看当当的表现。当当的思路是多多益善, 有点关系的我都给你列出来。单单是图书就有近500种,还好,在新版搜索里有分类索引和子分类索引。但是子分类索引数量达到了31种,而且默认显示是压缩的,大概只显示了11个子类。在反复试了3,4个子分类索引和4,5个孙子分类索引,翻过头三页后,终于在科普读物子类的搜索结果列表第一页的下半版面发现了该书。大概花了我5分多钟的时间。

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再看亚马逊的表现, 简洁, 一击中的。左栏显示相关的图书结果有16个,第一页最后一个结果就是目标。因为结果数量的精简, 左栏显示的子分类索引也变得只有9个类别, 数据的离散分布也很均匀。花了我5秒钟, 打字4秒, 发现结果一秒。

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当当网

亚马逊网

优点 符合多多益善的中式心理。但是这个用户心理正在快速的转变到精确搜索定位。好坏参半吧。
有搜索记录,可以看到本次浏览的各个搜索词。能多大程度帮助用户快速找到商品,我个人持怀疑态度。
有模糊搜索推荐, 这个很好。但是具体到当当就意义不大了, 因为搜索的结果本身已经非常模糊了。
输入的自动完成有数量提示,虽然提示数偏差很大。本例提示有158个结果,实际有550种商品
定位精确。搜索结果的高度相关性,给用户带来了对网站高度的信任,极大地提高了用户体验。
分类索引,面包屑导航还有搜索结果等各方面的展示效果简介清晰,很容易找到所需的商品。
分类比较科学, 商品在各分类及子分类的均布性很好。令用户搜索大热产品时更易精确定位。
搜索结果前显示序列数。
缺点 图书音乐搜索应该最多的是书名和作者名精确搜索,当当在这个方面还有很长的路要走。
分类和子分类做的很完善, 已经走到了相反的方面–令用户迷惑了。
自动输入没有数量提示。
没有模糊搜索推荐。

搜索测试还做了好几例,本来想把所有结果都拿来分享,不想有点手乏了。周一去福州, 今天回京,都是早上5,6点赶早班机。另一方面, 几种不同类型的商品搜索, 反应的问题也类似, 就没必要劳顿大家继续看了。有空不如自己在两个网站试试, 回来交流。

出差前的辗转反侧

Tuesday, August 4th, 2009

没什么原因,都睡了一小觉了。脑子里各种想法来回奔忙。干脆起来拿本书来看起来了。

一大早起来赶飞机, 还残留了些昨晚的思绪。

用狗的padigree来说明搜索的方法,工作犬,宠物犬,梗犬可做为attributes,可能还有子attributes,比如毛色,体型大小,产地等等。一级和二级的atrributes不是死板的, 根据用户的搜索习惯和行业背景一级变二级,反之亦然。再下面一层就是keyword,term等。用户搜索的开始可能从任何一点开始, 然后透过arributes和keywords的交叉过滤得到搜索结果。这个搜索可以是一步完成的,也可以是一个搜索流程来完成的–视attributes和keywords的层次和复杂度,搜索流程会有相应的复杂度。

用动植物分类来说明也不错。本篇仅作本人的随想笔记。

CRM死了,CEM长存(之五)

Sunday, July 19th, 2009

电子商务的基石之作长尾理论宣布了一个新世纪,最重要的论断是power law,亦即80-20定律在互联网时代彻底的颠覆了。

80-20定律最早由意大利经济学家Vilfredo Pareto发现:80%的意大利土地由20%的人口拥有。这个定律一经发现, 立即成了商业的经验公式:80%的销售来自20%的客户。经历过顶尖CRM供应商Siebel培训的销售们应该知道, 除了一般的销售技巧,Siebel的核心是帮助分析所谓你的20客户及20项目,这样你才有可能将你有限的资源投入到重点项目的销售中。在经典的社会图画中, 一切都是有限的, 诚如经济学的定义:名词,一门社会科学,研究的是稀缺资源下的选择。因此无论对long-tail外:你的客户,还是对内:你的产品, 都必须施行差异化经营,以期完成对20的发现和实现, 从而完成企业的主要利润和目标。

长尾并不是走到80-20定律的相反方向,从表面上看,产品有热销和冷门,在长尾和传统市场都同样存在。 不同的是,长尾拒绝80-20定律的统治,就算20%的产品带来80%的销量, 我们也不能放弃另外80%产品的经营,为什么?因为这个世界变了。稀缺的已经不再稀缺了。记得很早前有一个Nike的利润构成分析。一双售价100美刀的耐克运动鞋,由xx广告费用,xx销售费用,xx研发费用,xx生产费用构成。其中的生产费用大概是令人吃惊的13美刀。从耐克的观点来看, 商品的生产已经不是什么关键所在,也无所谓稀缺。重要的是如何发现客户的喜好,以及喜好耐克商品的人群。这两个方面都是耐克希望也必须花大价钱去做的。

在现今互联网世界,商品是丰饶的,无论是有形的还是无形的商品。技术的进步,有形商品的小批量生产成为现实;数字商品的复制和分销的成本无限趋近于零。从生产成本考虑,商家可以不必拘泥于20%的商品,而且更重要的是, 你可以完全准确预测你的20%么?既然生产成本相差无几,我们就不必要去区分产品的20%或者80%了。

商品的丰饶,也带来了选择的难题。传统企业因为时间和空间的限制等因素(分销能力, 货架的物理空间),必须花费相当的费用在市场宣传,生产计划, 销售预测和管理等, 这也是在Nike的费用构成表中,占据绝大部分费用的部分。高昂的费用其实都花费在了20%的预测和管理上。在互联网中, 我们有一个利器:搜索。这也是电子商务的终极利器。对客户来讲,则需要一个过滤器,像漏斗一样,从无数的选择中选择出需要的商品。商品的丰饶和搜索过滤,就像一对孪生子,相伴来到这个世界,缺一不可。

这里有个例子,在皇后镇找个背包族的旅馆,所以你做了点搜索功课如下:

search

这就是一个典型的搜索漏斗, 越是有些稀奇的特点的商品或服务, 所处的生态竞争越弱。这个跟CRM完全相反,如果你只注重所谓的核心旅馆要素,那么你在皇后镇就在跟13万之众的旅馆们竞争,跟那些声名显赫的连锁酒店争客源。对于中小旅馆, 这种蛮力比拼式的竞争结果不言而喻。聪明人会注意到这个搜索结果,“如果我把轮椅,背包,允许宠物的Adwords买了不就成了?”,这样的搜索就是典型的长尾搜索。 更有意思的是Adwords也是广告业的长尾,谷歌将过去广告商忽略的客户拉进了广告的长尾,也带来了谷歌岁入的飞跃。

亚马逊式的应有尽有,对绝大多数企业并不现实,甚至对亚马逊也成了难以企及的目标。曾经的我提供电子商务架构, 你来提供商品的亚马逊商业伙伴计划(Merchant partnerships)也走到了一个转折点,像ToysRUs于2006年结束了亚马逊的商业伙伴计划。越来越多的企业都在思考这个问题, 让亚马逊/淘宝来操办我的网上门户还是自己亲手打造自己的电商网站。通过长尾分析和搜索过滤,企业应该着重培养各自的细分特性,当那个轮椅上带着狗的背包老兵发现你是皇后镇里13万家中的唯一一家时,他还有的选么?

Guidyu CEM and e-biz

Friday, July 3rd, 2009

Guidyu CEM – what we do ch PDF

点上面的链接就可以了, 刚发帖的时候博客还不支持中文。PDF是中文的。

still can not fix up chinese character,this is my 1st post on my home made blog system , which is WordPress.

The attached PDF is my study and observation on customer experience management(CEM) and Guidyu CEM software. This should be the 1st chapter, value proposition part, full of sales tongue.

2nd chapter is in my schedule, which would from IT perspective, re-study the same topic again.

BTW, the PDF is in Chinese, no worry and enjoy!