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    从“连衣裙事件”看淘宝的个性化推荐策略

  • 来源:
    三节课公众号
    栏目:
    电商运营
  • 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,想和大家聊三个问题。

    一、连衣裙客单价低于 128 这条线存在吗?

    先还原下事件:

    2. 24 号中午微博博主“风中的厂长”发了一条微博(如下图),并在 5 小时后进行了解读。

    随后演变成客单价低于 128 的人群属于“低价人群”,虽然厂长不断强调同时满足三条。架不住热心网友纷纷上淘宝搜索,导致“连衣裙”连续三天霸榜热搜词。

    随后淘宝官方进行了回应:

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


    看到“千人千面”“搜索”“逻辑”这些词的时候,作为策略课程负责人的我觉得有必要搞事情了。

    最近几年大家都隐约感觉到各类app越来越“智能”,也出现“杀熟”如此不地道的事情,谁在搞怪呢,真的是机器和算法更加智能化了吗?

    可以很明确的告诉大家“ 128 不一定存在,但对用户进行分层,对各类用户进行标签定义是真正存在,俗称个性化推荐”

    下面,就让我来简单剖析一下。

    二、淘宝如何做个性化推荐?

    我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,不妨按照策略四要素(待解决问题-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、我们可以定义淘宝的待解决问题:

    给每个用户推荐最需要和偏好商品,提升活跃(停留时长)和转化(成交率)

    2.输入:(用户活跃和转化受哪些因素影响/我们会被贴上哪些标签)

    淘宝为了解我们的需求和偏好,可能会从以下层面去提取标签,用来解释每个人的画像:

    用户基本特征(性别、年龄、地区、职业(学生、白领、高管、妈妈、孕妇、老师、程序员、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······)

    由于淘宝是B2C交易平台,我们也需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······)

    淘宝系统可能会据此这样定义某人:

    一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1000-3000,芝麻信用分600-700,常在淘宝上购买服饰,近期浏览和添加购物车都是服饰,而且都是晚上购买,收货地址标注为家庭。成交商品中都为包邮,会选择价格中等的店铺(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,比如点击过哪些页面,打开过哪些系统推送,使用优惠券的金额···等等,可以看到要做到个性化推荐,用户的场景和需求是无法穷尽的。

    接下来剖析下淘宝用什么样的机制做到个性化推荐。

    3.计算方式(淘宝的算法公式太复杂,以图文描述)

    淘宝APP是由多个策略系统交叉组成,我们主要探讨搜索推荐策略的计算方式。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)

    可以理解为:if...then...else...

    如果你是频繁购物的学生,经常买连衣裙,这个时候推荐XXX。

    如果你是频繁购物的学生,没买过连衣裙,这个时候推荐XXX,不点击则推荐连衣裙相关。

    可以参考搜索推荐策略其他计算逻辑(漏斗筛选):

    例:当一个 3 个月前买过钢笔的学生在淘宝上搜索了“钢笔或墨水”,系统可能会判断他想要同价位或者更高价位的钢笔/墨水/本子/这些物品,再调取他的历史搜索和成交数据,很大概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情况,所以不太可能给一个学生推荐价值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,我们再看看淘宝的展现策略   :

    (注:我手贱搜了一下连衣裙,随后在这些地方全部发现推荐展现踪迹)

    不要以为展现策略仅仅在搜索结果页的排序,如果你有心去观察淘宝的各个模块(上图标红部分)也可以参考下图感受展现策略的无处不在。

    并且神奇的是淘宝会尝试推荐不同类型不同价格的商品给你,每一个模块都有计算逻辑,随机呈现给你,总有一款能打动你不是吗???

    4.输出(用户在不同场景下的需求)

    仍以“连衣裙”为例,来看看为什么我们不一样。

    假如你是经常购买优衣库等连衣裙的女学生或白领,大概率会推荐给你Zara,甚至only的连衣裙。

    假如你是偶尔购买无牌低价的连衣裙的女性,淘宝打开率低,不太可能会给你推荐only甚至更贵的连衣裙。

    其他场景就不一一列举了,只能说目前淘宝做到了“千人千面”,但貌似没那么“智能”。

    如果有意外情况只是系统还不够了解你,比如给我(一个没有女朋友的混在职场的钢铁直男)推荐连衣裙和女士内衣,仅仅因为我搜索了这个词。

    不过就像淘宝的算法小二声明中所说,用户的场景和需求是动态的,系统对于用户的定义也是动态的。

    比如你这个月只卖低价的,下个月买的都是品牌的,系统也会针对你的标签进行升级。

    比如我下个月有了女朋友,开始给女朋友买东西······

    系统不会跟人交流,所以他只能通过我们的各种行为和数据,来判定我们想要做的事,不断的给我们贴标签,撕标签。也挺辛苦的~

    虽然很多网友都在抨击以某些标签定义某些人群,但其实这是智能时代和机器学习不可避免的过程,也是企业在追求利润使用的精细化运营策略。

    其实人类社会天然具有标签基因,比如“皇帝”“男”“穷人”“富人”“精英”“乞丐”···但记住,没有什么标签是可以永久定义一个人的,所以还是努力给自己贴一些正向标签。

    应了一句话,你怎么对待你自己,机器就怎么对待你。

    本文仅浅略解析淘宝个性化推荐策略,需要反复强调的一件事是,淘宝的复杂程度要远超我的描述,像基于平台关联进行策略推荐(好比说昨天我在京东上搜索连衣裙,今天头条也出现相关广告,并且是京东的···),基于用户关联推荐等等不能一一解读,不足之处不准确之处看看就行。

    虽然目前各大平台的数据相互独立,但已经足够“策略”去发挥很大作用,而且我相信,随着数据流通和算法的进步,“人工智障”会逐渐变为真正的“人工智能”,来帮助我们达到“个性化”的理想态,真正帮助我们的生活工作。

    三、关于这些策略的制定是谁干的?

    我们去观察某电商平台策略岗位招聘:

    仔细看能力要求的关键词:“用户画像和需求”“分类运营”“不同场景下用户购买习惯和关联”“内容的精准触达”“标签运营方法论”。

    完美契合上述淘宝搜索推荐策略工作内容,他叫——策略产品经理。

    其实不仅仅在电商行业,在当下互联网行业中,无论你是做什么产品,策略已经无处不在。

    比如说,这些典型的业务问题和场景中,就是互联网业内“策略”最常发挥价值的地方——

    1.一个产品,随着用户体量增加,需要考虑做精细化运营;

    2.一个产品,可能涉及到搜索、推荐、供需匹配等功能模块需要完成;

    3.一个产品,拥有大规模交易、成交数据,需要提升成交率,优化利润空间;

    4.一个产品,需要考虑通过数据来驱动用户增长;

    5.一个成长期的产品,需要考虑通过补贴来规模化拉动用户增长,并希望自己的补贴方式、形式等能够变得尽可能高效;

    等等等等。

    比如说,最新招聘信息,各大厂都在寻求策略相关人才。

    假如你是一个策略产品经理,你将有很大可能能够跳脱出依赖于“人肉”的怪圈,而开始可以做到能够依赖于“机制”和“机器”来帮助自己提升业务效率;同时,你将比之前有能力能够去解决一些复杂度更高的问题,从而让自己更值钱,以及能找到对自己更好的职业机会。

    同样,假如你要做一个策略运营,如果你可以拥有思考“策略”的能力,你也有更大概率将运营动作规范化,实现依赖于“机器”进行精细化的运营的工作,帮助你能够面对更大规模,更多维度的挑战,成为市场上更加不可替代的存在。

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