一、搜索需求分析
用戶提出“吃的什么”的查詢，其核心需求可分為以下四類：
- ?即時決策需求?：用戶處于用餐場景，需要快速獲取符合當前條件的餐飲選擇（如時間、地點、預算）?。
- ?飲食靈感需求?：長期重復飲食導致選擇疲勞，需獲取新菜品推薦或多樣化搭配方案?。
- ?健康管理需求?：特定人群（如健身者、慢性病患者）需根據營養指標定制餐單?。
- ?場景適配需求?：匹配特殊場景的飲食方案，如聚餐、節日、加班等?。
二、需求背景與原因
1. 決策困難的主要原因
- ?信息過載?：外賣平臺菜品數量超過人類日常決策閾值（約7-10項），導致選擇焦慮?。
- ?需求模糊?：用戶未明確自身偏好或場景限制（如忌口、預算），無法快速篩選目標?。
- ?認知偏差?：受“損失厭惡”心理影響，擔心選擇非最優方案而產生決策壓力?。
2. 解決方案
?① 構建結構化篩選工具?
- 設計多維度篩選器（價格、菜系、烹飪時間），并預設“隨機推薦”功能降低決策成本?。
- 示例：外賣平臺可添加“今日盲盒套餐”功能，基于用戶歷史訂單智能匹配?。
?② 建立動態推薦系統?
- 整合用戶飲食記錄與健康數據（如運動APP同步），通過算法生成個性化推薦?。
- 技術實現：采用協同過濾模型，分析相似用戶群體的飲食偏好?。
?③ 場景化內容分類?
- 按場景劃分餐飲方案庫：
- 效率型（15分鐘快手菜）
- 儀式型（生日/紀念日菜譜）
- 功能型（低GI食譜、增肌餐）?
三、實踐方法與步驟
1. 個人飲食決策流程優化
- ?步驟1?：建立個人飲食檔案（記錄30天內餐食類型、滿意度評分）?。
- ?步驟2?：使用“排除法”縮小范圍（先排除絕對不接受的3類食物）?。
- ?步驟3?：采用“2選1對比法”決策（如比較食材新鮮度、烹飪復雜度）?。
2. 平臺服務改進建議
- ?功能迭代?：在訂餐系統中增加“智能套餐生成器”，輸入人數、預算、忌口后自動輸出3套方案?。
- ?內容呈現?：用視頻縮略圖替代文字菜單，提升信息獲取效率（測試數據顯示點擊率提升40%）?。
四、長效需求滿足策略
- ?建立用戶反饋閉環?：每周收集用戶對推薦餐食的改進建議，更新算法權重?。
- ?引入飲食趨勢預測?：基于季節性食材供應、社交媒體熱點，提前布局爆款菜品庫?。
- ?跨平臺數據打通?：與健康管理APP合作，實現“運動消耗-營養攝入”的自動平衡建議?。
五、風險規避提示
- ?信息繭房風險?：推薦系統需設置10%-15%的探索性內容推送比例，避免用戶陷入飲食單一化?。
- ?過敏預警機制?：在訂餐頁面強制顯示過敏原信息，并提供語音播報功能（參考?中食品安全模塊）。
通過上述策略，可系統性解決“吃的什么”背后的決策效率、個性化需求與健康管理問題，同時提升用戶長期使用粘性。