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从“连衣裙事件”看淘宝的个性化推荐策略

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图片版权所属:站长之家

本文来自于微信公众号三节课(ID:sanjieke01),作者:三节课《策略产品经理实战课程》课程负责人-波波,站长之家经授权转载。

今天,想和你们你们 聊5个 问题报告 。

一、连衣裙客单价低于 128 这条线占据 吗?

先还原下事件:

2. 24 号中午微博博主“风中的厂长”发了三根微博(如下图),并在 5 小时后进行了解读。

并且演变成客单价低于 128 的人群属于“低价人群”,嘴笨 厂长不断强调一起满足三条。架不住热心前网友视频视频纷纷上淘宝搜索,原应“连衣裙”连续4天 霸榜热搜词。

并且淘宝官方进行了宣布:

博主#风中的厂长#再次宣布,一石激起千层浪,吃瓜群众当然表示不信了,无论是被打上哪此样的标签,心里肯定不太舒服。

就看“千人千面”“搜索”“逻辑”哪此词的过后,作为策略课程负责人的我嘴笨 有必要搞事情了。

最近几年你们你们 都隐约感觉到各类app这么“智能”,也再次跳出“杀熟”这么不地道的事情,谁在搞怪呢,真的是机器和算法更加智能化了吗?

都都要很明确的告诉你们你们 “ 128 不一定占据 ,但对用户进行分层,对各类用户进行标签定义是真正占据 ,俗称个性化推荐”

下面,就我都要来简单剖析一下。

二、淘宝如何做个性化推荐?

你们你们 尝试还原淘宝的搜索推荐策略,发现淘宝处处是策(tao)略(lu)。

今天,不妨按照策略四次要(待正确处理问题报告 -输入-计算逻辑-输出)来解构下淘宝的搜索推荐策略,解读淘宝如何做到:

1、你们你们 都都要定义淘宝的待正确处理问题报告 :

给每个用户推荐最都要和偏好商品,提升活跃(等待的图片 时长)和转化(成交率)

2.输入:(用户活跃和转化受哪此因素影响/你们你们 会被贴上哪此标签)

淘宝为了解你们你们 的需求和偏好,机会会从以下层面去提取标签,用来解释每自己的画像:

  • 用户基本特性(性别、年龄、地区、职业(学生、白领、高管、妈妈、孕妇、老师、程序运行员、行政······)不一一列举

  • 用户购买力(总消费金额、近期消费金额( 3 个月或 6 个月)、最大消费承受能力、职业类型、芝麻信用分······)

  • 用户行为记录(常买商品、近期浏览、购物车······)

  • 用户场景(早、中、晚、工作日、周末······)

  • 机会淘宝是B2C交易平台,你们你们 也都要考虑到商品侧因素:

  • 店家的基本信息(邮费、商品的质量和种类、好评率、成交率、退货率、价格、排序页面、展现页面······)

淘宝系统机会会据此这么 定义某人:

5个 来自二线城市的白领女孩,总消费水平中等,近期在淘宝消费2000-2000,芝麻信用分2000-700,常在淘宝上购买服饰,近期浏览和加进购物车全是服饰,有过后全是晚上购买,收货地址标注为家庭。成交商品中都为包邮,会取舍价格中等的店铺(如zara,优衣库)进行交易,很少跟客服沟通,付款时间在 24 小时内······

此图仅为列举,淘宝肯定会区分的更加细致,比如点击过哪此页面,打开过哪此系统推送,使用优惠券的金额···等等,都都要就看要做到个性化推荐,用户的场景和需求是无法穷尽的。

接下来剖析下淘宝用哪此样的机制做到个性化推荐。

3.计算妙招 (淘宝的算法公式太错综复杂,以图文描述)

淘宝APP是由多个策略系统交叉组成,你们你们 主要探讨搜索推荐策略的计算妙招 。搜索推荐策略设计内容有搜索策略—推荐策略—排序策略—展示策略,各个策略之间也是交叉影响的。

推测淘宝的计算逻辑应该有采取二叉树进行遍历(仅为推测)

都都要理解为:if...then...else...

机会你是频繁购物的学生,老要 买连衣裙,这名 过后推荐XXX。

机会你是频繁购物的学生,没买过连衣裙,这名 过后推荐XXX,不点击则推荐连衣裙相关。

都都要参考搜索推荐策略某些计算逻辑(漏斗筛选):

例:当5个 3 个月前买过钢笔的学生在淘宝上搜索了“钢笔或墨水”,系统机会会判断他想要同价位机会更高价位的钢笔/墨水/本子/哪此物品,再调取他的历史搜索和成交数据,很合适率会在搜索结果页优先排列同等价位和星级的商品。

但该策略也会穷尽极端清况 ,什么都有不太机会给5个 学生推荐价值70W的RM SO5 钢笔或派克(保时捷纪念版)···

明白淘宝搜索推荐逻辑后,你们你们 再看看淘宝的展现策略   :

(注:我手贱搜了一下连衣裙,并且在哪此地方完全发现推荐展现踪迹)

不须以为展现策略仅仅在搜索结果页的排序,机会你有心去观察淘宝的各个模块(上图标红次要)也都都要参考下图感受展现策略的无处什么都这么。

有过后神奇的是淘宝会尝试推荐不之类型不同价格的商品让他,每5个 模块全是计算逻辑,随机呈现让他,总有一款能打动你全是吗???