移动端推荐框产品需求文档.docx

【产品概述】 本文档主要讨论的是移动端推荐框的产品需求，旨在提高电商选购环节的转化率和流量质量。在当前的业务背景下，约有10.00%的品牌商品由于售罄，导致进入页面的用户流量无法转化为实际购买，影响了商品详情页（商详页）的浏览量和入袋转化率。为解决这一问题，计划推出一个个性化推荐框功能，通过商品关联性推荐，以提升商详页的浏览量和UV（独立访客数）转化。 【功能需求】 2.1 商品详情页功能 当用户点击“推荐框”内的商品，会跳转到商品详情页，点击“返回”则回到上一页面，保持页面布局不变。如果用户选择“到货提醒”，系统会判断用户是否已登录：已登录则弹出提示层，让用户输入手机号码，符合条件后根据商品到货时间执行通知任务；未登录则提示用户登录信息。 2.1.1 推荐框通知层 此功能会在用户点击售罄商品时自动推送消息。系统会根据消息类型和优先级进行推送，如商品到货、促销活动等。用户可以选择点击“上弹按钮”查看推荐框，或者点击“下探按钮”关闭推荐框。 2.1.2 推荐框 推荐框展示关联商品，商品按销量从高到低排列。商品管理系统会根据设定的陈列规则（例如，水平陈列，销量降序）来决定哪些商品会被展示。当框内商品库存量小于等于0时，商品将不再显示。 【系统风险预估】 在V1.0版本中，可能会遇到销量高的商品库存较低，导致推荐同类目商品不足16个的情况。 【其他需求】 4.1 推荐规则 4.1.1 过滤规则 系统会过滤已售罄（SKU<=0）的商品，并根据类目属性归类。过滤条件包括：价格差超过25%的商品也会被排除。如果过滤后商品数量少于32件，系统将不再进行上级类目商品的归类和过滤。 4.1.2 提取/排序规则 经过过滤的商品会按照销售库存数量降序排列。销售库存大于等于16的商品会被推送至推荐框，形成陈列记录。 4.1.5 A/B测试规则 系统将采用协同过滤算法和其他推荐方案进行A/B测试。测试周期为30天，主要指标包括点击UV、PV（页面浏览量）和入袋转化率，其中入袋转化权重最高。 【总结】 这个移动端推荐框产品旨在优化用户体验，提高购买转化率，通过智能推荐策略，减少因商品售罄导致的流量浪费。通过细致的过滤、排序规则以及A/B测试，系统将不断学习和优化推荐效果，以提升整体业务表现。这一功能面向所有在线平台的游客，有望显著提升电商平台的流量质量和购买转化。