关联营销作为一种低成本的营销方式，目前已经在很多网店起到实效了，由此备受电商青睐。关联营销亦成为绑博营销，它是指在一个商品页同时也放了其他同类、同品牌可搭配的等等关联的商品。由此可以让用户多看一些其他类的商品，以此提高成交率。要做好关联营销，也需要一定的技巧去做好推荐商品的设计。以下我们就来细细解读。
为什么要做相关商品推荐?
商品详情是可能挖出金子的岛屿，我们都知道。
于是我们使了各种招式，终于让用户来到了商品详情页。我们悄悄念起魔鬼的咒语，恨不得用户马上去点全页最醒目的那个“加入购物车”或“立刻购买”。可是，绝大部分b2c商详页的uv转化率不超过5%(何况是pv!)，绝大部分用户最终是不会购买这个商品的，有可能他是漂亮的图片骗进来的，有可能价格不合适，有可能商品细节不喜欢，有可能大多数的好评里有一个让他难以接受的差评，总之，他不想买。
难道让用户就这么流失?相关商品推荐的作用就是让用户继续逛下去，直到让他找到喜欢的商品。好的商品推荐，是让用户不能停住脚步。让用户继续浏览下去，才有可能去购买其他类型的商品。
相关商品推荐的关键在于“相关”
相关商品销售的关键在于“相关”，这就意味着必须从某个角度、或者维度对商品进行切分，然后聚类，推荐给用户。这跟线下的商品陈列是很类似的，譬如你走到一个杏仁巧克力的货架前，拿起巧克力端详后，可是你发现这个口味比喜欢，那么你可能会从旁边的货架上找的其他口味的。可能你会发现上面的字样有所不对，并不是真的，那么你可能会从旁边的货架中去寻找真的德芙巧克力。前者是基于口味，后者是基于品牌。
还有很多线索，比如特价、比如套装。线上的展示会更加丰富，因为线索是可配置的，可切片的，不像线下的货架难以移动。
商品和基于用户行为
纵观目前各大电商网站的相关推荐，无非“基于商品”和“基于用户行为”两种相关商品推荐。
基于品类，主要有两种方式“相关搭配”和“销售排行榜”。相关搭配，往往是基于互补的商品和品类。比方说卖建裙子吧，搭配个项链或是打底裤；卖个手机吧，搭配个充电器、数据线，套餐购买可以省下20块。“销售排行榜”，这个必须加上其他的标签进行细化，比如“同品类”、“同品牌”、“同价格段”，这是京东的商详展现的内容。
基于用户行为，就是通过用户个人或者群体表现出来的特征进行推荐。这种方式，亚马逊用得可谓淋漓尽致。像“猜你喜欢”之类，基于用户的个人属信特征，比如年龄、性别、购物偏好、收入水平等，这个没有丰富储量的数据。但其实还有一些更简单的方式。最简单的莫过于”最近浏览的商品“模块，唤醒用户记忆，简简单单，好不好用，要看数据。还有“浏览该商品的用户还浏览了”、“浏览该商品的用户最终购买了”，这是基于群体的浏览行为;“购买该商品的用户同时还购买了”，这是基于群体的购买行为。纯粹这么玩，是玩不转的，推荐的商品未必靠谱。无论是浏览、购买行为还是拉取相关品类、品牌之类的标签信息进行聚合。
到处都是其他推荐，很烦啊有木有？以上的这些相关推荐模块全加上，真是全屏商品，看似丰富，可别忘了商详页的首要目标：让用户把商品买下来。一大堆的商品只会让用户眼花缭乱了。因此，不要过度推荐。
区分推荐商品类型：同类商品、补充商品和友好商品
一件衬衣的商品详情页，你推荐了别一件衬衣，那是同类商品；推荐了一条皮带，那是补充商品；你算法算出来，买了衬衣的用户通常还买了tt，这是友好商品。
一般来说，“同类商品排行榜”、“浏览该商品的用户还浏览了”、“浏览该商品的用户最终购买了”，推荐的往往是同类商品。“相关搭配”、“购买该商品的用户同时还购买了”，推荐的是补充商品;“猜你喜欢”之类的推荐的是“友好商品”。
一般来说，商详页的内容应该包括同类商品、补充商品和友好商品，不要把想到的所有模块都铺上。那如何用设合适的模块呢?要考虑下面几个因素。
区分品类的需求特点：需求集中和需求分散
产品生命周期长、新品更新慢的产品，往往购买需求比较集中，这时候商品品种之间关系比较稳定，基于品类的推荐会比较靠谱，这时候像“相关搭配”、“销售排行榜”从各个维度(品类、品牌、价格)进行拆分，匹配用户的概率比较低。
而像女装这样需求高度分散的商品，销售排行榜之类的推荐往往不靠谱，这时候使用基于用户行为的商品推荐可能会更匹配一些，其原因在于买这样的商品的人是同一类人，有着相似风格，因此这里的基于用户浏览、购买行为的推荐其实还可以再打上”风格“的商品属性标签，这个标签可以不给用户看到。其实还有一个地方，很多b2c蛮重视的，就是晒单区，比如凡客有凡客达人喜励晒单，但还不是很明显地在晒单区展示该达人的相关商品。如果是高度分散的商品，基于人的因素的商品推荐还是值得尝试。
区分用户的类型：老用户和新用户
新用户的推荐，以上的玩法也够玩了。
老用户的相关推荐玩法可以更丰富些，可有个性化的商品推荐;如果是平台性的网站，可以推荐”你购买过的店铺同类商品“。当然，没有基础能力，这些还是玩不转的。
商品推荐的位置
一般网站，都是将补充商品放在商品主图下方，而同类商品、友好商品的推荐放在侧边栏和底栏。第一目标，仍然是让用户购买；第二目标，买了，就搭配上其他东西，多买点；第三目标，好吧，这个不是你的货，看看侧栏其他商品如何。
关注数据
上面讲了一些思路，但对或不对，适合还是不适合，最终还是要看数据。那么要看哪些数据?单纯从商详跳转来看的话，要看商详pv中上一级页面是商详的比重，商详相关推荐模块的点击率。此外其他数据也值得参考，商详pv/整站pv，商详跳失率，不过这两数据受其他因素的干扰比较大。
只需在网站设计上多花一些功夫，就可能会带来更多的销量，或是提升转化率，这是十分值得的。然而，一些中小电商并没有意识到相关营销的重要性，在相关推荐上也是做得十分粗糙，甚至商品间根本就不存在相关性。当然，不可否认，要做好相关推荐的设计，其实是一件较难的事情，要基于用户行为，去研究用户的消费习惯，其中的算法是及其复杂的。
以上也只是相关营销设计的一些思路，而具体的还需要根据网站用户的数据去做调整和变化。虽然关联营销颇费时间和精力，但是商品之间是需要一定的线索将其联系起来的，这样还不至于每一件商品都成为一个孤立的存在，用户访问网站的时间更长了，那么更有可能成交，这样无形中就提升了店铺的销量，而这是其他营销方法无法比拟的。
