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如何把你的店铺贴上流量标签?

时间:2024-06-04

汪蕾

马云在2009年9月举行的APEC中小企业峰会上,第一次提出了“小即是美”,他将中小企业视为世界经济体未来的驱动力量,他认为消费者导向的商业体系将成为未来。转眼间,十年已经过去了,马云口中的“小而美”实现了吗?又或者说,我们应该如何去看待这种“小而美”发展的必然趋势呢?今天我们就从电商平台的个性化推荐机制,来分析一下“小而美”发展的必然趋势。

首先我们来简单解读一下电商平台(这种电商平台包括淘宝、天猫、京东等,本文中以淘宝为例)的推荐机制。

举个例子:在天气比较寒冷的时候,一名女性消费者想购买一件羽绒服。于是她打开手机淘宝,在搜索框里输入:羽绒服女。这时候,我们可以理解成,消费者给淘宝的搜索引擎下了一个命令:我需要一件女款的羽绒服。

搜索引擎要做的,就是把符合消费者需求的羽绒服按照一定的规则推送到消费者面前,这种规则就是推荐机制。

为什么要个性化推荐机制

我们依然以上面“购买女款羽绒服”的例子来进行说明。当消费者给搜索引擎发出搜索命令后,搜索引擎开始对数据库中的产品,按照既定的逻辑进行扫描(比如,根本的一点是扫描产品标题,如果标题中包含“羽绒服女”这个关键词,就有机会被提取并推荐),然后会按照特定的打分规则,给所有符合要求的产品进行打分,并按照得分从高到低进行排序后,把搜索结果展现在消费者面前。

那么,我们再来进行分析:当消费者搜索“羽绒服女”的时候,搜索引擎只能判断她想要一款“女士羽绒服”,但具体想要一个什么价位的、什么风格的、长款還是短款、有帽子还是没帽子、什么品牌的等等,搜索引擎并不知晓。

但是,如果一个消费者喜欢的是韩版的羽绒服,可平台推荐给他的都是欧美范儿的,这显然是影响用户购物体验的。那么,搜索引擎为了尽可能地提高购物体验,进而提高转化率,充分挖掘单个流量价值,在进行推荐前,就应该对消费者进行一些自然特征和行为特征方面的分析,比如性别、年龄、偏好等,然后根据分析出来的结果,再有针对性地进行产品推荐:把韩版的羽绒服更多地推荐给偏好韩风的消费者;把价格低的产品更多地推送到低收入人群面前……

这就是个性化推荐。个性化推荐的好处显而易见:提高转化率,提高单个流量所能够创造的价值。很显然,在流量成本越来越高的今天,个性化推荐机制是唯一的趋势。

个性化推荐机制的规则

当然,我们先要明白一个问题:对于淘宝、天猫等平台的搜索排序规则而言,一定是核心机密的,并且不同类目、不同店铺基础甚至不同时间点、搜索排序规则都是不一样的。所以我们只能去探讨基础规则和共性规则。

其实,我们可以根据搜索引擎的工作逻辑,去推断这种推荐机制的规则。当搜索引擎接到搜索命令后,它是怎么工作的呢?

第一步:分析消费者标签

消费者标签由两部分组成,一部分是自然特征标签,比如年龄、性别、星座、血型等,这些会在你注册淘宝账号的时候,由你自己填写形成;另一部分是行为特征标签,比如:一个长期购买韩版服饰的消费者,就会被打上“韩风”的标签。当一个消费者发出搜索命令后,搜索引擎会利用其强大的数据分析能力,迅速判断这个消费者基本的自然特征是什么,以前买过什么样的产品,都是什么价位档次的,什么风格的比较多……

这就是分析消费者标签的过程。从运营的角度来说,消费者标签是商家不能控制的。

第二步:分析产品标签

这个过程实际上是判断产品属性和店铺属性的,比如这个产品是一个高端价位的还是低端价位的,风格是韩版的还是欧美范儿的。很显然,产品标签从运营的角度来讲,是可控的(在不违规的前提下),具体这个产品标签是怎么形成的,后面会有详细的介绍。

第三步:把标签(属性)匹配的商品优先推荐给消费者

接下来就是很简单的工作了,把属性匹配的商品优先推荐给相应的消费者就可以了。比如:低收入人群在搜索“羽绒服女”的时候,看到的都是低端价位的,而高收入人群搜索同样的关键词,看到更多的就是高端价位的。

至此,一个简单的个性化推荐工作就结束了。从这个工作流程中,我们可以看到,个性化推荐机制的基础和共性规则就是:把属性标签匹配的商品,优先推荐给相应的消费者。

产品标签的形成

接下来的问题是:产品标签是怎么形成的。这很关键,因为它会指导你的运营行为。产品标签的形成主要来自于三个方面:

1.产品的标题

当消费者发出搜索命令后,依照工作流程,搜索引擎开始对数据库中符合条件的宝贝标题进行扫描。在个性化推荐机制下,这个扫描的过程实际上就是初步确认产品标签的过程。由此可见,产品的标题是形成产品标签的基础要素。我们看下面这个标题:“卫衣三件套女春装2019新款春季时尚韩版潮外套运动套装休闲装衣服”。

在这个标题中,“卫衣”“三件套”“外套”“运动套装”“休闲装”“衣服”,这都是类目词或者产品词,这些词是不能形成标签的。而“春”“新款”“时尚”“韩版”“潮”,这些词是属性词,也是形成产品标签的基础因子。

也就是说,搜索引擎在扫描完这款产品的标题后,就会给其贴上“春、新款、韩版”等标签。当一个符合要求的消费者在搜索相关关键词时,这个产品就有被优先展现的机会。

但是我们假设这样一种情况:某一款产品标题中,同时有“韩版”“欧美风”这两个关键词,也就是说这款商品同时被贴上了这两个标签。如果一个偏好“韩版”风格的消费者在进行相关搜索,这款宝贝就很可能因为标签混乱,失去展现的机会。

根据这个原理,在电商运营中的商品上新环节,写标题是一个核心工作。为了让产品标签得到强化,进而获得更多的个性化推荐流量,在标题写作过程中,就要依据一定的科学方法。

这会用到一个数据分析工具:生意参谋。打开生意参谋,在“市场洞察”功能模块里,找到“搜索洞察”,然后点击搜索分析。

在搜索框里面,輸入“标签词+产品词”,我们在这里以韩版卫衣为例(“韩版”就是你期望强化的产品标签,如图2)。

然后我们看到输出的搜索结果里面,有一个“相关搜索词”,这个相关搜索词会围绕“韩版”这一核心属性词进行拓展,拓展出来的长尾词,只要是跟你的产品相关的,就可以成为你的备选词。当然,在这里你还需要综合考虑各个数据指标,比如搜索人气、点击率、支付转化率、在线商品数、商城点击占比等(见图3)。

2.产品的属性

对于搜索引擎而言,要想把最符合消费者需求的产品优先推荐出来,标题只是其中的一个判断标准,还有一个重要因素就是产品属性。

品牌、材质、领子、风格、袖型、版型等,都是产品属性。这些前台展示出来的产品参数,是你上新的时候在后台填写的。如果你的服装版型是宽松的,恰好有一个消费者希望要一个宽松版型的女款卫衣,可是你在上新的时候,服装版型这一栏没有填写,那么很可能你是得不到展现机会的。所以,在上传商品的环节,产品属性部分一定不要错填和漏填,最大限度地展示产品标签。

3.消费者的行为特征

产品标签形成的最后一个关键因子就是消费者行为特征,这种行为特征包括:浏览、收藏宝贝、加购物车、下订单等。比如有一款手机,有5个不同的SKU,价格从最低的998元到最高的5980元。很显然,998元和5980元面对的是不同的消费人群。如果这款手机的绝大部分销量都是由998元的低端SKU贡献的,那么这些“低收入人群”的消费者行为标签就会影响这款手机的产品标签。

也就是说:当高收入人群在进行相关搜索时,这款宝贝是很难展现的。

如何理解“小而美”的店铺才是最符合个性化推荐机制的

再来谈一下“小而美”。“小而美”不一定是小,而是针对某一特定的人群。我们拿休闲鞋举例:从选购热点来看,你的店铺当然可以把所有热点商品全部上新,既有韩范儿的,又有欧美风,还有学院风的。甚至,我们从搜索引擎的推荐规则来看,这都不会影响产品标签的形成(也就是说,并不会影响商品的展现机会)。

那为什么我们还要说,“小而美”的店铺才是最符合个性化推荐机制的呢?

我们假设这样一个购物场景:一个喜欢“学院风”休闲鞋的消费者,搜索“休闲鞋女”这个关键词后,在搜索结果中找到了两款自己喜欢的鞋子(学院风的),进入商品详情页后,顺手逛了一下店铺,想看看还有没有其他的鞋子,给自己多一些选择。

其中的甲店铺,里面什么风格的鞋子都有,让人挑得头疼;而乙店铺,全部都是“学院风”的。如果你是这位消费者,你会怎么选择呢?

有些店有自己选购热点,比如全店所有的鞋子,都是带有增高、内增高属性的,只面向那些有“增高”需求的消费者。这样的店铺,虽然面对的市场规模小了一些,但是因为其定位精准,所以会导致转化率、老客户回购率、客单价等关键数据,都有极其优秀的表现。

而这,恰恰是个性化推荐机制下,搜索引擎推荐商品的数据基础。

(作者单位:天津财经大学珠江学院)

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