专业淘客培训,专业电商知识,天猫店铺没有流量怎么办?是你不知道算法吧。

  随着算法技术的发展,各大平台对用户推荐的算法是越来越精准了,我们商家最关心的是自己的产品怎么才能被算法推荐给用户呢?这里我将从推荐算法的逻辑与运用为大家解开疑问。

  这里我们抛开专业、繁琐的技术与公式来介绍三种各平台常用的、通俗易懂的、经典的基础推荐算法。(此次我们介绍的算法案例与逻辑并不能等同于理解是天猫平台的算法,各平台的算法差异与难度远比基础算法复杂),本篇是为了帮助大家理解算法流量竞争的基础规律,获得提升利润的一把密钥。
天猫店铺

  1、特征关系推荐

  这种推荐算法的逻辑是对用户先做一个特征关系画像,再去匹配有此特征关系画像的商品。也就是通过用户的特征关系作为牵线,相互匹配。

  1)用户特征关系画像:

  2)商品特征关系画像:

  3)用户与商品的推荐匹配:

  2、相似用户推荐

  这种推荐算法的逻辑是以用户的行为数据,找到相似的用户,通过相似人群喜好的商品来为用户推荐。

  3、已购商品推荐

  这种推荐算法的逻辑是以目标用户对某个商品产生的行为偏好为基准,找到这个商品用户群行为关联度最大的其它商品,推荐给目标用户。简单的理解就是和你买了相同的商品的人,大多数人又买了什么就给你推荐什么。

  推荐算法应用

  通过对以上三种算法的逻辑简述,我们可以发现推荐算法解决的本质问题就是在链接用户的需要和想要。而算法如何定义这个用户是否需要和想要这个商品,会根据这个用户过往的用户行为,通过行为画像将用户归类到有相似画像的人群。相似人群对商品的偏好反馈来判断这个用户的需要和想要。针对推荐算法逻辑的本质我们是否需要更核心关注这三个点。

  1、聚焦画像人群

  很多店铺觉的不管是不是自己的人群,是流量都想要去竞争,对于大多数品牌和竞品都是有特定的画像人群的,如果你没有认真去分析自己的人群画像,或者只知道简单的人群画像,而盲目去竞争流量,导致自己店铺数据拉低,如加购率、收藏率、停留时间、评价、转化等。那么推荐算法在给某个用户匹配商品时,如果这个用户在平台的画像很清晰,你的店铺行为数据的反馈就很难和有明确画像人群的店铺去竞争,因此店铺前期要建议深入分析店铺人群特征,流量的精准,回报率也相对会提高。

  2、挖掘人群兴趣

  在引流时,任何能对用户产生偏好的潜在元素,建议都应该认真把控。钻展和直通车通过更改标题,和不同的创意,都会对转化率、点击率有所改变。不同的元素都会带有人群偏好,而你想要什么样的人群,更应该深入挖掘你的人群兴趣点。

  3、货品体系组建

  很多店铺年年在都在打爆款,却不能持续发展。建议通过竞品深入人群画像,针对人群画像做出更符合人群画像的关联商品。这里所说的人群画像,不单单是年龄,消费层级,地域、职业等,可以更深入商品元素特征来做人群画像,如何去组建货品体系,三种逻辑算法其实每一个都是一种方法,可以在回过头再仔细看下三种算法的逻辑是怎么挖掘货品的。

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天猫店铺流量怎么来

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