本文作者通过阐明消费者在平台电商的消费场景中需求所产生的变革，找出私域的时机点在哪，以及私域又踩在哪个风口上，并以此来辅佐各人更好的领略“私域”为什么会是一个有优美将来的贸易时机。

第二篇文章发出今后，我对进入我们公司私域的电商企业用户举办了一轮调研，发明能看懂我的文章而且以为代价很大的人，有两个特点。企业正在操盘私域或自己就是女装电商卖家。因为他们可以从我的文章内找到强烈的共识，从而感觉到文章的代价。

但从调研进程中企业反馈出的信息阐明，我发明白一个较量严重的问题。企业一直在被私域的表象所误导。有些企业因为公域流量太贵，被迫投入私域。

有些企业在市场上见到了乐成案例，也想用投机心理做私域。

但假如没有对“私域”举办过贸易因素的判定，是很难走下去的。

私域是贸易场景的词汇。

消费者的需求变革走向抉择了贸易趋势的走向，所以只要找到了消费者需求产生了哪些变革，就可以推表演贸易趋势的成长偏向。

01 消费者不知道本身要什么却想要更好的

学过营销心理学的人都知道。消费者往往不知道本身要什么。糊口中我们都是消费者，我们只知道买什么产物，并不知道产物详细长什么样子。

线下购物时，可供选择的商品不多，寻找商品的进程费时艰辛，所以消费者会迅速做决定，加上线下有“逛”的场景，纵然体力上有点累，购物体验一般都照旧很愉悦的。

但线上购物时，商品信息许多，挑选产物较量容易，也不用耗体力。那线上购物除了时间以外还在耗损什么呢？通过一个例子展开分解。

如果一个大学生通过公域搜索要害词，想要购置一件连衣裙，假设用户搜索【连衣裙夏季学生】。

当用户输入要害词，点击搜索按钮后，呈现了下面的场景。

几十款产物瞬间分列在消费者面前，大量的产物信息在期待着消费者阅读比拟。在这个场景中，会产生什么呢？消费者自己就不知道本身详细要什么样的连衣裙，她需要花大量的时间收集产物信息，举办各类比拟，试图找到本身认为满足的连衣裙。

同样的价值尚有没有更好的？

同样的技俩尚有没有价值更低的？

这件衣服看着挺适合我的，但没有喜欢的颜色。

这件衣服挺好的，颜色也不错，但质料不喜欢。

这件衣服各方面很满足，看了评价，差评太多。

衣服很大度，模特拍的很美，但我大概穿不出那种结果。

等等…

日常糊口中，当我们面对的选择太多时，会自然地进入一种自我抵牾的状态。

不知道什么是更好的选择，又畏惧错过更佳的选择。

这种心理状态是很难熬的，我们每小我私家都经验过。线上购物体力上并没什么耗损，可是会感受”心“很累，心累比身体的劳顿更累。固然平台给消费者足够的产物做参考，但正因为信息过多给消费者带来了太多的思量点，做消费决定时消费者会自动进入一种很抵牾的心理状态。

不知道哪件衣服是更好的选择，却又畏惧错过更好的。

重复纠结

阁下为难

思前想后

以上几种现象是消费者在公域平台举办购置决定信息收集时，普遍面对的一种心理状态，这种心理状态其实很难熬，很煎熬。

当消费者恒久处在这种状态时，会发生一个很急切的潜在需求。

好烦，有人能帮我做购置决定就好了

好烦，有人能帮我做购置决定就好了

好烦，有人能帮我做购置决定就好了

我们都是消费者，假如有一小我私家能帮你做购置决定，不消你花时间精神就能买到让本身满足的产物，你愿意吗？

虽然。

平台是最早发明这个需求的，也推出相应的办理方案缓解消费者购物决定难的问题。

02 平台的办理方案之——猜你喜欢

手机 *** APP上每一个新增的成果进口，都是为了迎合消费者不绝变革的需求，为了更快速的辅佐消费者做购置决定，提高用户的下单效率，制止消费者流失到其它平台成交。 *** 颠末多年的消费者数据沉淀，通过大数据的阐明，看到了消费者在平台上的决定周期逐渐拉长。为了不让消费者恒久处在重复纠结的状态，需要提供办理方案来晋升消费者的购物决定效率，优化消费者的购物体验。

于是 *** 推出了“猜你喜欢”这个流量进口。

在猜你喜欢进口，基于数据阐明模子，精准推荐消费者最有大概下单的产物，尽大概淘汰无效商品的透出，从而低落消费者的决定难度。

所有的卖家都知道猜你喜欢进口转化率很高，实际上，消费者在这个进口体验到了一种“你很懂我”的感受。

这种感受仿佛是一个知心人在帮我做专业的信息筛选，给我推荐的都是适合我的好产物，没花多长时间，就买到了中意的产物。

因此，消费者会逐步信任这个进口，进口内的产物转化率就会很高。

可是呆板算法再精准，也是冷冰冰的，它只能相识人的行为，却永远无法领略行为背后的念头。

它只知道一个女生大概想买一件连衣裙，却不知道这个女生是因为搭配一个鞋子想买连衣裙，更不知道这个女生因为身材有缺陷想买连衣裙。

只有活生生的人，才气够最洪流平辅佐消费者做购置决定，甚至完全取代消费者做购置决定。

所以，私域有了时机，一个可以通过塑造有感情的KOC取代消费者做购置决定的时机。

各人可以回首一下我上一篇文章提到的KOC应用案例。