【页面结构】如何通过场景化设计提升商业收入

作为致力于下沉市场生活服务平台，58 本地版在汽车服务上也不断发力。本文主要介绍 58 本地版二手车频道的改版设计。一起来看看我们如何通过拟人的服务场景对需求进行设计吧~

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业务侧因信息日渐增多，页面陈旧承载信息不便等问题发起需求。建立在改版服务于最终连接率的大前提下，设计侧通过不断分析研究，得出本次改版的核心是二手车首页服务场景的搭建及决策路线引导。

• 剖析自身服务情况，页面也是人

本次对页面通过拟人方式做了口语化转译，以便更为真实的理解，如下图。

△傲娇的服务小妹

旧版页面为最初搭建的基础版本，仅做了基础场景划分，结合页面结构及数据分析发现：原金刚位对不同需求场景进行混排，分类不合理、寻找目标效率低；feed 信息分发无重点，且推荐策略模糊，对模糊目标场景解决不明确等问题。推导解决方向：想要提高最终转化，需要优先解决需求场景，并辅助用户建立浏览目标，最终提升服务体验与商业转化。

△问题发现与解决

**• 了解竞品，验证解决方向 **

通过对二手车相关竞品分析，得出已被市场验证的信息结构、场景情况及异同点，并对场景做初步整理。综合总结下来：竞品时间较长，首页场景相对稳定，竞品均在促进转化上做多种设计尝试，也验证了问题的解决方向。通过分析竞品场景，基本符合有精确目标 - 有需求无明确目标 - 初步探索信息 - 模糊目标，需求场景的引导由明确逐渐到模糊。图为竞品分析节选。

△竞品分析节选

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**• 综合整理发现根本问题 **

通过现状及竞品分析发现当前场景过于单一，产品需要提供更合适的决策路线及场景，才能帮助更多用户更好的解决看车找车需求。因此通过决策模型 1.0 的研究，指导方案设计。

**• 构建同镇车决策模型 1.0**

前期通过对看车频率、看车动机、购车影响因素、信息获取源等的乡镇汽车消费行为调研结果进行分析，结合前期数据分析，研究精确目标、泛目标下的导向维度，分析用户的找车看车场景，推导同镇用户基本的购车决策模式，并建立购车决策模型 1.0 版本。

△同镇车决策模型 1.0

**• ** 优化服务

一个傲娇服务小妹摇身变为热情服务小姐姐。根据前期分析及产品能力，先思考自身产品能提供哪些服务，再进一步设计。

△场景化服务再设计

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**• ** 优化页面结构

根据决策模型及场景分析，首先在页面结构上进行优化。用户带着不同动机进入，优先对明确动机做进一步层级划分，以便寻找；对目标模糊需求用户，进行场景细化，通过增加不同主题的运营引导，满足动机相对明确同时想了解更多信息的用户；通过便捷的前置筛选，以满足目标模糊，需要不断对比了解车信息的用户群；优化首页 feed 使浏览信息更便捷高效。

△页面架构及设计呈现

**• ** 精确目标区细分

在看车购车的大场景下，对精确目标进一步细分，①有明确寻找目标类；②基本场景需求类；③细化原车型分类维度。

• **泛目标效率导向 - 推荐版块 **

通过官方引导触达泛目标场景下用户动机，提升找车效率。通过设置常见动机、热门车品牌等分类做参考维度进行方案测试。

**• ** 泛目标性价比导向 - 筛选再设计

解决模糊目标的场边找车边对比的需求，帮助用户提高找车效率。同镇用户对价格的要求并非是底价，而是不断对比后的高性价比 (后期复盘数据及用户专项研究得出)，目标模糊但对单一维度有一定意向，会进行不断的对比查看。通过前置筛选项引导用户对比浏览，浏览过程中通过系统筛选栏做进一步的筛选比对，对基本预期 - 选定目标起到一定效果。

**• ** 泛目标意向导向 - feed 推荐优化

通过优化 feed 展示信息维度，提高推荐准确度，满足模糊需求场景，提高意向转化。

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项目上线后，就首页热力图结果而言，对不同需求用户进行了有效分流。UV 取相似值情况下，PV 上涨，也反映了反映用户继续使用意愿提升。再来看最终的连接与转化，连接率相比之前提升了将近 20%，同时商业收入也得到了可观的提升。

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△设计方法总结

以上就是关于下沉市场二手车信息的服务化构建实战总结，尽管时间、人力有限，加之疫情的大环境多重不便的情况下，最终还是给出了相对乐观的成绩。

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在做设计时，分析解决根本问题很重要。若本次只是对需求进行操作或展示上的优化，那只能跟着业务侧重的维度进行设计执行，但体验设计师需要不断站在用户的角度考虑，将业务目标与用户体验不断融合。如这次改版设计不断挖掘根本问题，研究解决场景，进而考虑具体如何设计。3 月因疫情原因，未能针对性做专项用户研究，疫情渐渐好转后，我们发起了同镇二手车用户调研专项，并对决策模型做了针对性优化，以指导后续的各项设计。敬请期待~
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