当你在逛淘宝天猫的时候有没有发现,你和你的朋友打开同一个网址,页面展现的内容或关联推荐不同?“猜你喜欢”越来越多推荐的是你最近感兴趣的商品或是你逛过、购买过的店铺里的相关宝贝?比如你经常购买儿童用品,就会发现页面常常推荐给你儿童玩具的促销活动,或者育儿宝典之类的。
这些功能都是阿里平台基于大数据背后的偏好算法,根据用户的访问搜索记录,在线行为的路径、习惯、偏好加权,展现其关注的,推送其喜欢的,最终更贴近需求,激发购买冲动,把用户的消费力提升至极致。那么,相同的逻辑,卖家针对到店铺的消费者,如果做到千人千面的精细化运营,会带来什么?
丽人丽妆:标签赋能,转化率提升7~10倍
丽人丽妆是阿里平台知名品牌化妆品代运营公司,在做千人千面策略输出的品牌由原先的妮维雅、施华蔻到目前的28个品牌官方旗舰店,人员配置上也由5人小组拓展至68人的专项团队,可见其在千人千面的投入。
618期间,丽人丽妆针对某热销知名品牌实行产品标签策略。为提高到店人群的转化率,以“30天内浏览无购买人群”这个维度,将人群划分为30天内浏览无购买BB系列、水乳系列、隔离系列、面膜系列。结合回购周期概念,制定不同页面和产品关联营销策略,例如针对30天内浏览无购买BB系列的人群,制定气垫BB的礼盒和套装,加上隔离、面膜、水乳系列相关搭配产品的推荐。“之所以选择‘30天内浏览无购买人群’这个维度,是因为用户有浏览说明他们对产品感兴趣,但因价格或者其它原因放弃购买,因此活动期间要对这部分人重点推广。” 丽人丽妆相关负责人小车说。
另外,丽人丽妆还采用了聚星台后台已有的标签体系——价格敏感标签等。据活动复盘数据显示,丽人丽妆最终转化率提升了7-10倍。
“值得注意的是,日常与大促策略的区别,大促期间冲动型消费驱动,可以合理利用凑单等价格‘陷阱’。”小车总结历史经验说。
GXG:以品类、促销偏好划分,转化率提升10%以上
阿里巴巴商家事业部歌笑介绍,按照目前行业平均水平来看,平均转化率按服饰、美妆、电器、快消、母婴依次提升。由于服饰是非标品,而且下属子类目特点各不相同(比如内衣和运动户外),所以整体波动比较大。因此,千人千面的效果相对来说在服饰上没有其他品类直接。但是知名男装品牌GXG还是尝到了千人千面的甜头,66大促期间整体转化率平均提升10%以上。
据GXG天猫店长江超介绍,在66大促期间,GXG主要是以品类偏好、促销偏好来划分。
针对折扣型人群,店铺的默认首页活动信息是以满减为主。基于此,为了提高折扣人群转化率,从而圈定对折扣敏感高的人,个性化首页主要以活动折扣以及低门槛优惠券的思路进行设计。
根据市场调查,男士对于服装需求目的性都相对比较明确,所以GXG尝试以品类划分人群去设计个性化首页。在66期间选择了3个品类:休闲裤,T恤/POLO衫,衬衫。活动页面主要设计思路为突出活动banner信息,优惠券力度,主推宝贝保持不变,调整下方的楼层排布,对于圈定的人群,将对应品类的楼层排到最前面,得到了较好的效果反馈。
“通过千人千面,我可以获得店铺里的人群画像,比如偏好休闲裤的有多少,女性购买偏好多少,这些数据对后期店铺运营非常有利。”江超说道。
巴拉巴拉:标签、A/B test,转化率提升30%
2013年流量增长约250%,到了2016年增长率只有20%,由于童装行业竞争激烈,用户选择范围扩大,导致流量分散,使得巴拉巴拉也面临流量增长红利不明显的问题,要想进步必须做好精细化运营。于是他们采取了以下三方面措施:
1.成立千人千面项目组,从标签规划测试到落地执行调试,对不同的客户在不同的场景下展示不同的页面,客户想买啥就直接给他;
2.通过千人千面官方标签和店铺自有收入标签匹配,排序优先级,按照高覆盖、简单性、高区分度原则匹配,制定了具体的分层及营销策略,缩短消费者购买路径;
3. A/B test是指针对同一人群,进行页面差异化的对比。巴拉巴拉在活动期间始终开启个性化页面和基准页面分流测试工具,每天对比点击率、到详情页转化率和购买转化率,在置信度达到95%前提下,以上三个率都大幅提升。
据了解,618期间巴拉巴拉的购买转化率提升了30%。
小二教你玩转千人千面
千人千面的核心在于每个客户或群体对不同对象的偏好的排序不同,因此,它的策略也要围绕客户或客户群独特的偏好排序呈现最有效的内容。例如将美妆划分为美白、保湿、防晒等类别,根据客户的不同需求做个性化页面展示。
“偏好”设置
另外,还可以从时间维度对“偏好”进行分类,分成长期偏好、近期偏好和实时偏好。长期偏好一般以年为单位,它的稳定性最强,但时效性最弱;近期偏好比如夏季防晒需求类产品,欧洲杯周边产品等稳定性和时效性都比较中间的偏好;实时偏好即随便点的商品,它的时效性最强,稳定性最弱。
需要注意的是,偏好不是影响成交转化的唯一因素。它的影响因素还包括页面的丰富性、营销元素(商家活动)、视觉设计(比如优惠价、原价的呈现)等。
偏好排序,不是非此即彼,而是“既要、也要、还要”。比如通过对某品牌服装店铺近30天访客性别情况、近30天类目销售占比情况的数据分析得出,男性客户40.71%,女性客户25.30%,而销售占比中男装占比86.67%,女装仅为7%,这说明女性客户存在较大比例为男性客户购物的情况。
千人千面如何提效
1.不同的人群应该具有显著不同的偏好排序,依据偏好排序进行人群的划分。需要注意的是,人群的划分具有行业属性,不同行业具有不同的偏好排序划分方法;
2. 同样也是基于人群的偏好排序,设计页面的内容布局,但与人群划分不同的是,对于所有行业,可遵循同一套页面设计的最佳实践;
3.最后循序渐进地进行视觉设计调整,需要强调一点,简单的视觉调整,影响可能是巨大的。比如2013年,Bing搜索引擎调整了搜索结果的文字颜色,导致营收每年增长1000万美元。
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