根据Wish的推送机制,我们该如何设计好人群标签

根据Wish的推送机制,我们该如何设计好人群标签

Wish 最大的特色就是千人千面,在其他跨境平台,搜索占据了流量的主来源,而 Wish 玩的是个性化推送,每个人在 Wish 上面看到的产品都不一样,它根据每个买家的浏览习惯打很多个标签,同时将 Wish 上的产品也打了很多个标签,然后根据标签的相似度来匹配。 例如国内的:抖音,每日头条,京东、淘宝等等,它们都开始了“千人千面”的个性化搜索。所谓的

Wish 最大的特色就是千人千面,在其他跨境平台,搜索占据了流量的主来源,而 Wish 玩的是个性化推送,每个人在 Wish 上面看到的产品都不一样,它根据每个买家的浏览习惯打很多个标签,同时将 Wish 上的产品也打了很多个标签,然后根据标签的相似度来匹配。 例如国内的:抖音,每日头条,京东、淘宝等等,它们都开始了“千人千面”的个性化搜索。所谓的千人千面,通俗地讲就是根据每个人的喜好不同,建立每个人的喜好数据库,进而为大家做免费的私人订制,相信大家都知道这个意思。

 “千人千面”的原理,可以更好的为顾客提供个性化的服务,做好店铺标签的卖家可以获得更精准的流量,把资金投放在更有效的地方,那么,通常影响店铺权重的又是哪几类标签?

1. 买家画像。买家画像就是根据买家性别,年龄,喜好,区域,经济实力,购买方式等进行标记,分类,例如:Sally之前在wish上买了一个25美金元的风扇,那么对于平台来说,她的的标签就是小家电、家装、客单20-30美金的一个数据化标签,当她再次浏览的时候,系统会自动给她推荐符合他标签的产品,例如其他品牌的风扇,或者其他类目符合的产品。Image title

2. 用户标签组。

Wish的机器分类了用户画像群组,也就是用户标签组,那么它也会给平台的产品做出一个相应分类和分组,分类好之后就会向那些用户画像群组来进行精准推送!优秀的listing机器的推送力度肯定比差的listing的大!那有哪些因素是影响到产品的listing?我们可以根据这些因素去打造产品的listing,这样才有机会引起wish机器算法的注意!

3. 行业标签:它主要分为性别,年龄,地区,职业,共享值这些信息,想要了解行业标签,数据我们可以商智—行业—客户分析,这些数据能真实的反馈出这个类目用户的一个行为,看好行业标签,找准精准客流,这是市场的真实反馈,更有利于我们做精准客户投放,还有买家在购买商品的时候,系统会自动匹配不同的数据,这些自动生成数据成为店铺的一个人群标签,当你在做刷单或者其他行为的时候,这块的人群就会被打乱,所以做标签,能为精准化引流所带来不错的效果。

怎样才能拉回正确的人群标签?Image title

1.写好产品的标签Tags

我们首先要明白Tags的填写是给wish的机器算法来识别和分类你的产品!wish的机器学习算法把你的商品根据Tags打标,如果你的tags填写不够准确!wish机器会根据你的产品推送时的转化数据来调整打标!在这个阶段也就是我们看到自己的那个新品的tags开始改变了,因为不管你之前写是什么tags,wish就会根据用户的实际情况来调整你的tags,在这过程当中如果你的产品tags的调整幅度越小说明你填写的越准确,wish推送的用户池也很精准!那么怎样填写Tags是才算是准确?有的人说参考热卖产品的写,也有的人说Tags要用偏冷门的词来填写!还有的人说用小语种的词语来填写!

但是我想说的是Wish的Tags区别于别的平台的搜索关键词!大家别忘了wish是一个以产品推送为主的平台!所以我理解的Tags写法就是根据你产品的特性来分一二三级类目来填写!十个词填满可根据八二或者三七原理来写!前后可以放两三个宽泛词!中间以精准词为主!精准的词可以是产品名称加上 属性词,修饰词,使用场景词,产品材质 产品颜色等等!简单粗暴的来说就是要想办法把你的产品准确的介绍给wish的机器,让机器推向精准的用户群体!

2. 老客户营销

越是大的店铺越是注重老客户的维护,赠送的日常小礼品等等的这些方式我想这些招式早已传遍千家,只要是做店铺的,想维护老客户的我想也都已经能做到这些了,留住老客户的心,一直都是每个店铺需要关注的事,都说wish和亚马逊不重店铺重产品,我看其实不然!这得看你卖得是什么产品,像消耗品类的卖家店铺如果做得比较好的时候,客户的复购率是非常高的,再说了开发一个新客户成本是维护老客户的7倍,老客户的维护很重要,增大老客户的回购,是稳定店铺人群标签不可或缺的一步。

3. 标签的细节--产品属性

产品属性需要体现文本相关性,每个属性词就是一个产品标签,每个标签的背后就是一群潜在的访客,重视产品属性词的填写完整,并与产品标题,主图吻合,就是强化自身基础标签,当文本不相关的时候,顾客点进来,发现产品和自己搜索的预期不同,只会造成跳失率高,转化率低的结果。

1
收藏0
运营技巧
评论1分享至
参与评论
后参与评论
暂无数据

简介: 作者很懒,还未填写简介