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发表于 2021-9-26 18:49 | 查看: 1017| 回复: 0
以淘宝为例,电商平台若何提高人货匹配度?
本文基于“对用户场景细分和深挖,知足用户更多的个性化需求”的原则,从交易两边的角度,敌手淘现有的提高人货匹配度的功效举行阐发和改良建议。



电商依靠互联网的上风,扭转了传统买家和卖家的买卖方法,极大地低落了交易两边的买卖本钱,特别是举荐算法、搜刮算法的引入大速配交友网大提高了人货匹配度。

提高人货匹配度是促成买卖的关头要素之一,而提高人货匹配度的关头就是“让买家找到想要的货品,让卖家卖出想卖的货品”,这两条路在某种水平上实际上是殊途同归。

电商平台履历了多年的打磨,在风雅面已较为完美,若要更进一步改良,更多的是对用户场景的细分和深挖,知足用户更多的个性化需求

接下来我也将基于这个原则,测验考试经由过程“从交易两边两个角度改良现有方案”来提高人货匹配度,和谈谈对一个“人找货”场景的功效改良设法。

今朝淘宝的重要的人货匹配方法有:搜刮(输入文字描写、图片辨认、类似宝物辨认)、类面前目今查找(该法子利用的频率不算高)、举荐算法举荐、卖家自营销(微淘)。
1、用户角度
从用户角度(在手淘中,用樱桃交友户和买家是统一类脚色),典范场景可分为“有较明白方针的找货”和“随意看看,可能会采办”两种,此中前者的找货方法主如果经由过程用户自行搜刮,后者主如果经由过程举荐和逛微淘。

在用户举行搜刮时,还可分为两种典范场景:
1. 用户可以正确描写本身想要的货品,但是搜刮成果仍不抱负
在该场景下,提高匹配度的一个重要停滞是“货品描写不许确”,这此中有几种缘由:
用户和卖家对一些货品的特色界说纷歧,而在这个场景下凡是是卖家对货品特色的描写有偏颇;卖家更偏向于尽可能涵盖多种货品特色,堆砌风行词以提高暴光,致使呈现了与用户描写不太相干的搜刮成果呈现。
则对应的解决法子重要从卖家方面斟酌,我认为电商平台可操纵平台大数据帮忙卖家精准描写,并必要让卖家晓得精准描写的益处,防止卖家堆砌过量描写词。
2. 用户难以用文字描写本身想要的货品
今朝的图片辨认可解决一部门用户难以描写的问题,但图片辨认只能知足用户在“有想要的货品的图片”的场景下“想要图片上的货品”的需求,但存在另有一些用户的需求是“在图片里的货品的根本上做点窜”,好比只想要图片上货品的样式却不想要一样的花色,想要图片上货品的大致样式却不想要某个细节,乃至可能只想要图片上货品的气概等等更多个性化的需求

(跟着用户消费进级,个性化定制将是将来一大趋向,而人工智能摹拟将是知足个性化定制的最有力法子。但今朝技能明显还没法到达这类水平,且个性化定制还触及其他更多本钱,故今朝还未到斟酌个性化定制的时辰,而是经由过程更精准的算法查找现有货品以更好地知足个性化需求。而知足个性化需求的一个关头就是要深挖用户可能有的各类场景及分歧场景下的分歧需求。)

若是用户想要在图片的根本上做点窜,那末图片辨认越精准反而越不克不及知足用户的需求。固然今朝算法没那末智能到能正确果断用户的设法,但咱们可以经由过程让用户自行输入相干信息以调解算法,即采纳图片加文字、短视频加文字等多维度的描写法子。

这类法子深挖下去可以很繁杂,但最起头只需用最简略的原型知足最多见场景下的较刚性的需求,以后再按照用户利用环境举行功效的迭代改良。

好比,可在对图片的根本阐发上设置样式、花色、色彩等最经常使用的关头词供用户选择“加”或“减”,“加”代表要合适图片上的,“减”代表和图片上的不需不异乃至不要不异。固然这很大水平上依靠于技能上可否实现。

(深挖下去,若是技能能到达的话,可以对图片上的货品举行更过细的拆分阐发,经由过程用户输入相干信息来从新组合图片和文字,然后按照这一新的组合对货品池举行搜刮)

在用户搜刮后,将看到搜刮算法基于用户画像显现的成果,在这个场景下提高人货匹配度的重要斟酌点是:搜刮算法

我的建议是:增大用户对算法的自立调解

淘宝有“千人千面”算法,算法按照用户举动得出用户画像,基于画像做举荐和显示搜刮成果。

可是,咱们应当斟酌到,用户举动有不少场景(用户可能会为他人买工具,还可能会因为宜奇或其他缘由检察了某些商品,或用户设法扭转了等等),若是将这些举动都计入画像中,将很大可能上会造成滋扰,而手淘@今%5YXrp%朝对搜%GtaJ4%刮@出来的商品只能“找类似”和“找同款”,那末要想对算法调解将必要花更长时候,有损用户的选购体验。

用户在挑选搜刮成果时,存在“对商品部门得意”的场景,这和“在图片里的货品的根本上做点窜”很雷同,故可采纳雷同对图片辨认改良的办法那样,操纵技能“对详细商品举行阐发和拆分出商品特色”,可以让用户选择“加减”,这将更快速地调解算法,有益于算法更快找到用户必要的商品。

一样地,这也必要技能的支撑才可能实现。

最后,假设用户还是搜刮无果,在如许的场景下,可能会有“问他人”的需求——用户可能会想发帖扣问,或看他人的雷同的扣问贴。

则可以测验考试设置一个发帖扣问区,可是凡是这是卖家愿意答复的,但是卖家答复又轻易让用户不信赖,用户但愿的是其他买家的答复。

并且若是问题过量,将有不少问题没法获得足够的暴光,这依然无济于知足用户的需求。

故还必要由算法经由过程抓取问题关头词向买过雷同物的买家举荐问题,但其他买家答复问题也是有本钱的,若是没有其他分外收益,将不克不及有用调动这部门用户的踊跃性。

若何鼓动勉励其他用户答复?

可所以积分、金币等其他嘉奖。
2、卖家角度
从卖家角度,主如果帮忙卖家将货品鞭策给必要它的买家,和帮忙卖家调解出产规划以更好地知足买家需求。

1. 卖家必要将已有的货品推送到必要它的买家手中,这可以@经%OS717%由%OS717%过%OS717%程对货%5E51z%品@的正确描写、举荐算法、搜刮算法、和更多的暴光率来知足。

前三点在上文的用户角度中已提出可改良点。

我认为,“更多的暴光率”的需求并不应当捐躯搜刮成果的正确性来知足(如卖家常会为了更高的暴光率而堆砌描写词),由于如许就会低落买家和货品的匹配度,但可经由过程用户“随意看看”这一场景来知足

淘宝今朝已有为提高卖家货品的暴光率供给了一个模块:微淘。微淘不但是卖家的自营销平台,仍是用户的自推行平台。卖家可以在这里举荐本身的商品,用户也能够经由过程晒出买家秀和使居心得来推行商品。微淘的功效设置得已很完美了,充实操纵了短视频的上风,并且在图文和短视频中都有宝物链接便利用户检察。

不外体验下来有一点不适的感觉,就是内容很杂,只有几个较大的分类(买家秀乃至没有分类),没有比力明白的客户细分,如许也许是想纯真寄托举荐算法来办事分歧的用户群体?不外我认为若是可以在现有根本长进一步细化分类,对差别较大的用户群体做细分,对提高人货匹配度将会有进一步的帮忙。

2. 因为信息不合错误等性和滞后性,卖家对市场上买家的需求存在误会是常有的事,致使货不克不及很好地知足买家需求,如许的供需不匹配轻易造成买家买不到想要的,而卖家卖不出货。

而互联网的一个上风就是数据,可以充实阐扬数据上风,将搜刮数据、采办数据等颠末封装和有针对性的简化后为办事响应市场的卖家供给出产信息,帮忙引导卖家的维美软件网出产规划,或指导潜伏卖家进入需求还没有被很好知足的市场,从上游更好地知足买家的个性化需求。
3、一个“人找货”场景:评价里的买家秀
用户在有采办意向的商品的评价里发明其他买家的买家秀,想扣问其身高体重,或是身上搭的其他商品,如许的场景非经常见。

现有功效下,用户会选择经由过程评论以盼获得复兴。

但不少时辰,如许的法子并无太大成效,由于复兴与否彻底取决于买家秀用户,她何时会再次来淘宝?又是何时才会打开动静看到这条评论?又为甚么要复兴?买家秀用户会复兴的几率其实不高,并且就算复兴了,获得复兴的时候大都时辰也是偏长,在这段时候里用户可能已撤销了动机,或寻觅到了其他替换品。

但既然咱们已发明了这一场景,便可以经由过程改良功效来更好地知足用户的需求,也能帮忙促进买卖。

咱们可在用户评论上传买家秀时,鼓动勉励用户附上本身的身高体重等信息(只是鼓动勉励,附信息与否是用户的选择自由),和参考微淘的情势,鼓动勉励用户对搭配的其他单品打上标签留下宝物链接。

用户做这些都是有本钱的,必要有鼓动勉励办法,好比嘉奖积分、金币等。斟酌到这也是为这些商品信息做引流,可回馈商家优惠券等。
4、总结
本文基于“对用户场景细分和深挖,知足用户更多的个性化需求”的原则,从交易两边的角度,敌手淘现有的提高人货匹配度的功效举行阐发和改良建议:

操纵数据协助卖家精准描写货品、提高用户的自立调控性以更好地调解算法、为搜刮无果的用户设置提问区、细化微淘分类、操纵数据引导卖家的出产规划,和针对“用户对商批评价中的买家秀感乐趣”这一“人找货”场景提出了鼓动勉励买家秀用户上传相干信息的建议。

笔者理论常识和实践履历还存在很多不足,还望列位不惜指教。

本文由@yoonri 原创公布于人人都是产物司理。未经允许,制止转载

题图来自Unsplash,基于CC0协定

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