在数据分析的领域中，人货场模型常被提及，但其中关键的人货匹配却鲜少被深入剖析。文章详细解读这一重要内容，涵盖导购、门店、商场等不同场景下的匹配策略。尽管众多数据分析的书籍和文章都提到了人货场模型，但对于人货匹配的关键要点却语焉不详。文章将打破砂锅问到底，全面剖析从导购到门店再到商场的人货匹配之道。

很多数据分析书本、文章都提过人货场模型，但对于其中最核心的人货如何匹配，没有详细介绍。人货匹配是非常底层的分析理论，涉及到转化率分析、用户分群、推荐算法训练等重要议题，无论互联网的电商、O2O、短视频、直播等产品都会考虑这点。废话不多说，今天详细介绍一下。

一、导购型匹配

设想一个最简单的场景：顾客站在柜台前，说“我想要个电风扇”。此时顾客需求已经跋山涉水来到店里，成交意愿很高。且需求已经表达得很清晰了。作为导购要确认的，就是：到底是啥样的电风扇。这就是常见的：导购型匹配。

此时匹配的，主要是具体商品信息，比如：

场景：出门用？办公桌用？卧室用？客厅用？

款式：手里拿的、台式的、落地式的？

价位：价格大概在XXX范围内？

设计：这个外观/颜色/造型，您满意不？

注意，这四点信息的匹配，是层层递进的关系。使用场景决定了款式、价格、设计。价格又决定了设计、做工等等细节。所以一个优秀的导购，一定是由大到小确认，这样更容易锁定顾客需求，提升匹配成功率。

这就是为啥名字要叫导购（像向导一样引导购买），而不叫推销员的原因。无脑的推销员才是一上来就blabla讲一堆：“我们的产品有十八项功能二十种专利好好好各种牛逼……”

当然，不同商品，导购提升匹配成功率的手段也不同。常见的手段包括：

1、场景式匹配：常见于耐用品、大件商品。从需求场景出发，逐步引导到具体价位、功能。

2、体验式匹配：常见于快消品、服装、美业。直接让用户体验产品，体验良好马上锁定需求。

3、陈列式匹配：常见于快消品，特别是啤酒瓜子矿泉水这种小金额即时消费产品。反正顾客买了也就图个新鲜，直接陈列几十款，看中哪个拿哪个。

4、价格式匹配：常见于快消品，特别是日用、家居、护理、清洁类产品。这些化工产品成本低、囤货周期长、日常都要、用户对价格敏感，只要价格有优惠都能吸引一波囤货。

所以理论上，场景式匹配是最佳的导购匹配模式。但实际上，相当多快消品，消费者并没有耐心细细思考：到底为啥要买。消费者本身就是冲动消费。因此不需要事事都场景匹配，体验、陈列、价格都很好用。只有大件商品，才适合细细梳理场景，进行引导。

总结以上要素，可以推导出导购型匹配的分析模型（如下）：

二、门店型匹配

设想一个略复杂的场景：顾客在商场里逛，还没有决定去哪个店。此时顾客成交意愿并不高（甚至都不确定他是不是来购物的），需求也不明确。因此不可能一上来直接精准匹配到一件商品。此时要做的匹配，本质上是：把有需求的用户挑出来，引导到店里。

注意：在这个场景，是无法准确获取用户信息的。客人还在商场里晃来晃去的时候，就叨叨问一堆问题，不但啰嗦，而且会把客人吓跑。此时更需要的是引流手段，能吸引有需求的客人来，同时尽量规避无需求的客人，避免浪费资源。

常用的手段，有：

1、基于自然周期的：大部分消费品都可以用，因为大部分消费品在一年中，都有自己固定的热销时间段，比如：周末、月末、季度末、逢年过节。在相应的时间段开展活动即可。

2、基于消费周期的：根据顾客消费记录，之前购买的预计已消耗完了，提醒二次购买。

3、基于用户分层的：常见于美业、健康等大客户聚集的行业。针对高端用户定向邀约，定向开展活动，一方面防止客户流失，另一方面给潜在的大客户树个榜样，吸引加入。

4、基于生命周期的：常见于母婴、教育、健康等生命周期强烈的行业。想拦截妈妈、宝宝、老人，去公园、游乐场、波波池拿着玩具、鸡蛋、米面油等等就行了……

5、基于渠道的：常见于金融、地产、家居等需要大客户的行业。在目标客户的聚集的渠道（企业、小区、商会等等）集中推广，吸引客人。

由于既不确定顾客购买意向，又不确定需求，因此这个阶段的匹配成功率必然是大大降低的。并且夹杂的影响因素太多，根本无法分析清楚：到底是哪个环节出的问题导致不成交。因此为了提高分析效率，一般拆成两段进行分析：引流到店、到店成交。单独考核各种手段引流到店的质量，再看到店后怎么引导成交。

总结以上要素，可以推导出门店型匹配的分析模型（如下）：

三、商场型匹配

设想一个更复杂的场景：顾客在步行街里逛，还没有决定去哪个商场。此时顾客成交意愿和需求非常不明确，甚至只是单纯路过而已。

注意：在这个场景里，商场和门店思考的问题是不一样的。

门店：如果商场没有人流，就关了这个店，找有人流的商场开店。

商场：不在乎具体一家店的死活，只要我有人流，就有源源不断的人来开店。

这种利益分歧，直接导致了后续分析思路的差异。只有商场才在乎：如何把步行街的用户匹配到我这里来。

商品的匹配逻辑是非常简单粗暴的：

1、搞垄断：我用超低价补贴干死竞争对手，或者我直接把步行街的主干道给占了！用户自然到我这里来。

2、拉同伙：我低价拉一些大品牌门店入住，自然能吸引高端用户进来。

3、造流量：我在负一层开一个便宜的巨型超市，顾客自然会蜂拥来买。

4、做配套：我开一个大型儿童乐园，爸爸妈妈们就会带娃来玩，顺便逛个街。

仔细观察就会发现：这里几乎没有考虑用户需求。单纯地靠商业运作即可。实际上，商场也是要考虑用户需求的，毕竟以上四点，只能把用户拉进来。想进一步赚钱，还得吸引小商家入住。因此涉及：怎么把用户匹配给小商家的问题。

商场是完全不在乎某一个小商家的死活的（除非这是自己的亲儿子）。所以商场处理用户与商家匹配的问题，也是非常简单粗暴：

1、直接出钱买。谁花钱买好的铺位，我卖给谁

2、按区域分配商家。有电影院入住了，就把奶茶、小吃摆在旁边

3、观察用户行为。比如妈妈们都喜欢在波波池溜娃时顺便看母婴商品，就推亲子消费季。

这样就足够了。然后还可以包装一些成功案例，给还没入驻的小商户看：“你看入住这里多赚钱呀，快来快来。”

四、传统企业VS互联网企业

有的同学会说：陈老师，你这讲的都是传统开商场，可我们是互联网行业呀。其实认真看了这三种匹配模型，大家发现什么没有……

所谓互联网，根本就是把传统商场搬到线上而已！

把导购换成网红，就是所谓直播电商玩法

把导购换成加个人微信，就是所谓私域流量玩法

把门店投在商场的广告，换成直通车，就是平台电商的玩法

把门店投在路边的广告，换成加企微群，就是社群营销的玩法

把门店VIP老带新有礼，换成裂变广告，就是裂变增长的玩法

把商场换成XX平台，这帮互联网APP烧钱、派券、1元购，是不是很熟悉了

把按区域分商家，换成按首次点击商品属性计算商品间距离函数，就是推荐算法里相似性推荐算法。

把按人群行为推活动，换成按相似点击行为分人群，再推荐商品，就是协同过滤算法。

所以，所谓电子商务，还是商务，本质上运作的逻辑是一样的。不同的是，互联网上用户行为能留下充分的数据记录，因此能进行相对准确的分析。再也不用像传统门店那样，靠研究人员现场肉眼观察消费动线了。

这也从另一个角度反映：不要迷信所谓“大厂推荐模型”，不同角色、不同场景、推荐商品的思路和关键要素完全不一样，一味抄袭，只会画蛇添足。