阶段2:性别打标

第一步:注册信息基础判断(注册的时候是男号还是女号)

第二步:购物记录与购买产品(注册时候是男号如果经常买女性产品就会被打标成女号)

阶段3:兴趣点打标

(1)根据账号最近5次以上的浏览习惯对账号进行打标,从而快速的为用户推荐产品

(2)研发的过程主要是提高用户体验,缩短用户购物的时间

(3)这个技术突破让天猫和宝贝的交易额提高了3%,也进一步证实了千人千面的重要性

买家标签主要是根据哪些方面来评判的?

主要是:消费层级、性别、年龄、职业、低于、优惠偏好、支付偏好、品牌偏好、类目偏好

地点:生意参谋--市场行情--人群画像,看到自己店铺的购买人群。搜索人群功能:关键词对应的人群标签用于选词

淘宝设立千人千面的目的:

1、增加消费者的购物体验作为搜索引擎优化的考核指标

2、降低买家在淘宝上找到自己想买的宝贝所花费的时间

3、去爆款化的一个方法,优质宝贝轮流来展现

4、防止数据作假、刷单、换宝贝

千人千面两大理论:

1、千人千面标签论(精准流量浏览进行打标)

主要考虑的是:宝贝标签,店铺标签,买家标签的契合度

举例说明:

A账号:女 年龄30-35岁 消费能力50-100

和A同样标签的人群为X

当A搜素关键词:“连衣裙 女 夏”

具备了同样标签的宝贝会优先推荐和展示给买家A

成千上万的搜索词搜索转化以后,标签会改变

标签是相对稳定而不是绝对稳定的

2、消费者相互引导论(成交维护进行打标)

A账号:女 年龄30-35岁 消费能力50-100

和A同样标签的人群为X

当A搜素关键词:“连衣裙 女 夏”,到B店去购买了C产品

C宝贝就会被打上A买家账号上带有的标签

同时C宝贝会被优先的展现给X人群Y Z等其他买家

Y、Z买家在自然搜索下面搜索“连衣裙 女 夏”这个关键词的时候,系统通过判定会将C产品优先展现给这些买家

最后我们来探讨三个问题,思考下自己运营中有没有遇到过?

1、新品为什么不能导流量?

新品期导流量会打乱个性化的标签,因为如果前期宝贝刷单打乱了个性化标签,而后期在想要做起来是非常难的。宝贝前期需要操作标签,后期再去操作刷单或者流量的时候会比较容易

举个例子:现在有一个新店,卖了10单后dsr掉到了4.,而现在只要再补单10或者20单就可以很快拉起来了。而如果宝贝刚上架做了一个活动d卖了1000单,而后dsr掉到了4.5,你觉得补多少单才能拉起来这个呢?显而易见肯定是比第一种情况刷的要多的多。标签也是这个原理。

2、为什么个性化刷单很难做?没有效果

众所周知去年的时候个性化刷单一般控制是性别、消费层级这两个维度,其他的维度控制比较少,而且控制完效果还不错。

今年个性化标签就比较多,并且是很难去控制的,个性化标签会随着小号的浏览轨迹发生改变。就算我们找的刷单平台保证可以做到他们说的那些,但是小号一定会出现这样一种情况:比如现在有一个小号A,20号的时候刷了一单化妆品的200块钱客单价的;三天后又操作了一单连衣裙类的也是200块钱客单价的;十天后又操作了一单生活用品类同样是200块钱的客单价。如果现在你是做200块钱左右女装类产品你愿意选择这个小号去帮你操作吗?

这个事情显而易见肯定是不行的,因为虽然是同一个价格区间的产品但是因为产品的不同导致了系统判定小号消费层级这块的级别是不一样的,200块钱对于女装类产品可能属于中等层级,而对于化妆品来说可能是中等偏上层级,对于生活用品来说可能是高等层级,是完全不一样的消费层级。个性化标签的影响因素是非常多的导致了要做好个性化刷单是非常难的。

3、千人千面下为什么流量会下降?

流量下降的原因有两点:个性化标签打乱了与流量价值低。个性化标签打乱一般是由于刷单导致的,举个例子说明下吧!比如现在有一个“韩版连衣裙”的宝贝,一般来说这种产品的消费群体是比较时尚,年龄在25岁左右的人比较喜欢,而如果现在这个宝贝展现到了年龄在35岁左右的群体面前,那么点击这个宝贝的人肯定是不会很多的,因为这种年龄阶段的并不喜欢这种款式,也就是说他不需要。这就导致了宝贝展现很高但是流量很少。还有一个就是流量价值的问题,流量价值简单理解下就是说比如现在有两个宝贝A与B,同样展现量在1000,而A的流量是100、B的流量只有10。那么A的价值就比B要高,系统分配展现的时候肯定会给A更多的展现。再比如一种情况还是A与B两个宝贝,展现量都是1000,流量都是100的时候,如果A成交10单而B成交20单,那么B的流量价值就比A更好,系统推荐的时候就会推荐B宝贝而不是A宝贝。这样说大概能明白了吧!

今天我们就大概讲解了下标签这个概念的问题,还有一些经常遇到的一些问题的处理方式。当发现宝贝流量或者展现或者成交遇到问题的时候一定不要着急,慢慢去分析去了解去看透整个问题。只有真正知道问题出在哪里才能去解决问题。

今天的分享就到这里,喜欢的可以点赞收藏。谢谢大家!

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