豪华的万象城娱乐博彩: 换句话来说

By 韩春池

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  那么数据分析是怎么来进行的呢?答案就是长期的历史数据逐渐去调整,在这里提一句:类目搜索搜索引擎重点推荐的属性组合,有很多人会说可以从生意经里面去看“属性成交量分布”,也能看到什么属性卖的最多,好了,直接说操作方法吧,我们用一个主题市场搜索为例吧!我们就来看男装市场的“短裤”这个主题,点开,然后看搜索结果。
  淘宝这个免费的流量金库被你发现了么
  如果我问你:你店铺当中的主要流量来源有哪些?不许看后台!大家的答案无非集中在这些方面:关键词搜索、直通车、钻展、淘宝客、站外其他等。但实际上还有一个非常重要的流量来源,因为这一类来源没有一个固定的渠道,甚至其中的一部分在淘宝后台也不知道如何归类,所以会被很多人忽视,但是被忽视的,才称得上是流量宝库。我们管这一类流量暂时统称为:推荐流量。
  好了,分享这个数据运营的方法之前,我们先来了解一个问题。淘宝的个性化搜索是怎么体现出来的?关键词搜索、直通车、钻展。应该说这三个渠道是淘宝个性化的主要战常而有的地方,淘宝的这种个性化就比较弱,更多的时候还是通过搜索引擎后台的大数据分析,然后进行“最有可能成交的系统推荐”。
  也许有人会说:哪有人会从这里去找商品?好吧,那是你认为,你要注意消费者极其明显的一个特征,而这个特征是推动社会进步的巨大源动力,那就是:懒!如果他可以通过不输入关键词,只是不断的去点击,就可以轻松买到自己喜欢的宝贝,那他一定会去点击。
  比如一个用户去直接点击“单肩包”,这种搜索就是类目搜索,那么搜索结果是按照什么规则展示的呢?首先你要明确,一定会有个性化因素在里面,但是跟关键词搜索和直通车等相比,这种个性化表现的要弱很多。另外,要注意,个性化表现的越弱,下架时间的权重就会增强,所以我下面讲的方法要匹配下架时间权重。
  搜索结果的推荐规则在这时候,更多的要依赖于淘宝搜索引擎的大数据分析,然后他会把最有可能成交的商品优先推荐给消费者。那么数据分析是怎么来进行的呢?答案就是长期的历史数据逐渐去调整。
  这是在正式搜索结果展示的上方出现的。为什么要出现这个呢?因为你点击“单肩包”的时候,搜索引擎只知道你想要一个单肩包,但是你到底要一个什么样子的单肩包,它并不知道,那么搜索引擎为了给用户更好地搜索体验,他就先把可能会影响你购买的重要属性值罗列出来,供你进行深度筛眩比如流行款式、质地、风格等等。这一切的一切,都是为了良好的用户购物体验。
  如果消费者去点击这些展现出来的重要属性值了,那么搜索继续往下进行,搜索结果也会更贴近你的需求。如果你不点击呢?怎么展示,比如风格这一块儿的:卡通、运动、民族风、学院……,一共十种风格。而最终的展示结果又是有限的,那是不是这10种风格随机匹配或者平均分配呢?
  当然不是,你也太小瞧阿里巴巴的大数据中心了。在天猫上一定会有人是第一个去点击“单肩包”这个类目的,对吧,第一个的时候,搜索引擎确实不知道应该重点推荐什么,但是这时候搜索引擎会记录这个消费者接下来的行为,比如收藏什么、点击什么、加购什么、最终购买什么,以此类推,接下来的每一个顾客他都会记录。比如当记录到第100个的时候,后台的数据统计发现:有85个人都购买了名族风的,那么第101个消费者又来点击“单肩包”的时候,如果你是搜索引擎,你会怎么推荐?
  很显然,搜索引擎跟你一样聪明:优先推荐民族风的包包。那么同理,其他的属性维度也是一样的。好了,那这些意味着什么呢?这就意味着如果你的包包恰好是民族风的,你就可以比其他风格的单肩包可以获得更多的机会。
  那么你在选品的时候,如果你能够有一款包,是最接近搜索引擎所推荐的最优属性组合的,那你获得的机会是不是要更多呢?所以,从某种意义上来讲,这同样是选品的一个方法和技巧:
  通过分析搜索引擎在进行某个类目搜索的时候,所推荐的最优属性组合到底是什么,然后有针对性的去选品,可以更有机会获得类目搜索流量。
  好了,那么当你知道类目搜索可以这样的时候,很多其他的这种以推荐为主的流量渠道都是这个道理,给大家介绍几个。
  淘宝上的主题市场流量,因为边上有猜你喜欢,所以这个主题市场流量的推荐性要更明显一些。
  甚至我可以告诉大家,这个方法几乎适用于所有电商平台的这种类目搜索、主题市场搜索等等,因为你就考虑一个核心就可以了:搜索引擎一定会尽可能的优先推荐最有可能成交的宝贝。比如京东上。
  好了,接下来是关键的问题:我们如何才能知道,消费者在进行类目搜索、主题市场搜索等行为时,搜索引擎重点会推荐什么样的商品呢?如果你是在某个行业扎根很久的老油条来说,基本你一看首页的宝贝,你就大概知道现在搜索引擎的推荐重心了,比如你就基本能看出来什么风格、什么材质等等。
  但问题如果你不是老油条怎么办?看数据,数据是不会骗人的。在这里提一句:类目搜索搜索引擎重点推荐的属性组合,有很多人会说可以从生意经里面去看“属性成交量分布”,也能看到什么属性卖的最多。因为我以前分享过一次这个方法,只不过没有像现在这么系统,被人质疑过,所以我在这里强调一下,为什么不用生e经里面的这个功能,而是我们自己去收集数据进行统计分析:
  如果你考虑上季节性的因素,考虑到可能会存在的一些大促行为,你就会发现搜索引擎现在所推荐的即时数据才是最可靠的。因为淘宝的大数据处理中心在进行推荐的时候,肯定已经综合考虑了这些季节性因素等等。当然,你最后分析出来的结果可能跟生e经的数据结果一样,但更有可能不一样。
  有人会说了,难道淘宝的大数据处理中心处理数据的时候,就没有这种刷单因素么?是的,没有,你信么,反正我信!我绝对不怀疑阿里大数据处理中心的能力。
  但是我们在进行数据收集与整理的时候,都是单渠道的,生e经里面的数据是多数据综合处理的结果,这里面一定会有存在着较大差异性的可能。
  好了,直接说操作方法吧,我们用一个主题市场搜索为例吧!我们就来看男装市场的“短裤”这个主题,点开,然后看搜索结果
  展现出来的这些就是重要属性值,但是除了这些还有其他的属性也需要注意,你点开一个宝贝,在详情页下面就是他的属性值。
  我们怎么处理呢?把前五页的宝贝的宝贝详情全部提取出来,如果你能够有软件,软件提取更简单,没有的话那就没办法了,手工提取,采取复制粘贴的方式就行。提取到word文档里面。
  然后你做一个EXCEL表格,用于统计每一个维度下各个属性值出现的次数,比如在“腰型”这个维度下有高腰、中腰、低腰等,你统计一下每个属性值出现的次数。怎么统计呢?
  很简单,你在你的数据文档里面按ctrl+f,然后点击“替换”,在查找内容那里输入你要搜索的属性值,比如你输入“中腰”,替换为那里也写,这样可以确保你搜索完这个后,文档保持不变。点击全部替换,他会告诉你“word已经完成对文档的搜索并已经完成X处替换”,这个X就是重要这个关键词在全篇文章出现的次数。
  换句话来说,前5页商品,我们按照200计算,如果这个X是125,就证明,在200个商品中,搜索引擎一共推荐了125个中腰的。然后按照同样的方法计算其他的属性值,其他的维度。
  最后进行分析,你就可以找到一个在这样的一个推荐搜索下,搜索引擎所推荐宝贝的最优属性组合,进而为你的选品提供数据支持。
    Category: 汽车

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