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学习新的运营wish方法

金戈铁马 · 2018-02-05 12:21 评论  12 收藏  24


各位Wish的小卖家,大卖家朋友好

今天我要分享的内容,涉及到Wish的机器学习算法以及商品的优化思维,希望能带给大家一个启发

很多人都知道Wish不是通过搜索进行产品匹配,而是通过机器学习,来自动推荐你的产品给合适的买家

但是什么是机器学习算法?
Wish到底怎么匹配你的新品?
商品的属性有哪些是Wish的机器学习算法在乎的?

今天我们花点时间来学习Wish的流量优化技巧!(老司机大卖家的不传秘诀被我公开啦~)

先了解什么是机器学习算法,我们才能知道怎么设计一个算法喜欢的爆款产品

机器学习算法

机器学习(Machine learning)顾名思义,就是电脑模拟人脑进行学习。
学什么呢?我们要从人脑的学习机制来简单分析一下。

人脑的学习,是通过2个重要的方法:
1) 经验总结,进行归纳获得真理
2) 错误学习,通过调整加强经验结论

我们走到一个森林,突然跳出来一个动物,人的大脑就开始根据过去大量的经验,来归类预测这个动物到底是什么?
我们通过眼睛看到的大量“特征”,比如说腿很长,毛很短,有耳朵,有没有长尾巴,牙齿有没有露出来等等,耳朵听到的声音是呜呜,还是汪汪,还是喵喵等,进行预测。
而我们要预测什么呢?这个动物有没有危险性,会不会把我吃掉!如果得出的结果是“猫”,那么我们就不怕了,但是如果得出的结果是“豹”,那么我们就准备快速逃跑。
在这个过程,我们经历了机器学习算法的3个步骤。
1) 历史数据学习总结(训练集)
2) 新的数据+特征输入
3) 预测结果的输出

机器怎么学习?首先第一步,机器学习需要大量的数据!通过数据,Wish可以把类似特征,具备同样属性的用户,他们的喜好进行分类,这个过程就是第一步(训练集)。比如说,今天你的Wish门店上新了一款产品,一双红色的高跟鞋。Wish需要预测的,是哪些用户最有可能想要一双红色的高跟鞋。这个时候,他把你的产品的数据输入到机器学习“模型”里面,让模型进行判断,预测最有可能购买这双高跟鞋的用户群组是哪些,而机器学习算法通过用户的属性,比如说性别,颜色的喜好,有没有小孩,有没有老公,年龄层,消费能力,社交属性等等,将Wish的4亿买家分成了几百万种不同的个性组合!然后根据他们的基础属性+最近的喜好进行可能性预测。越高可能性会买这个产品的用户群组,就先把你的产品展现给他们看!这个就是个性化推荐的简单机制。

在这个过程中,机器学习算法的第二个功能,深度学习算法,他在背后做什么呢?
再回到刚才的森林的动物判断,根据过去的经验,你判断这个新的物种是一只无害的猫,但是下一分钟,它突然露出了凶猛的牙齿,对你扑过来准备吃掉你!深度学习机制立刻开始调整整个数据模型,它根据错误的判断,将预测的结果作为反馈,再调整你对“这种”动物的认知。下次你再看到同样的动物,你立刻知道他是会吃人的猛兽!虽然你不知道他叫什么,但是深度学习算法已经把你的模型调整,并且确保你下次不会再犯错!

Wish的产品展现,也是通过同样的机制,来深度学习错误,再调整模型。回到我们的一双红色高跟鞋的例子。Wish开始的时候,把这个高跟鞋展现在了一群18-25岁的男性客户面前,因为假设之前没有红色的高跟鞋这个产品,而唯一很接近的是红色的耐克运动鞋(假设),结果这些用户完全都没有人点击,没人看!但是反而在一群女性的族群里面,通过关联推荐很多人对这个图片感兴趣并且点击了!这个时候深度学习算法就开始调整错误!开始根据新的数据结果进行模型调整,并且把这个错误反馈回去到模型里面,重新算出一群有可能会喜好的女人群组,并且进行测试。结果如果符合预测,果然很多人感兴趣并且有人下单,那么这个调整就是有效的,并且被算法记录在模型里面,下次就不会再犯错了!
如何让Wish机器学习算法喜欢上我的新品?

说了这么多废话,我们要进入重点了,到底在Wish上我这么能够快速的出单!
记住,是出单,不是流量,impression!
流量在Wish上面不重要,真正重要的是精准的用户匹配流量,也就是《100%精准眼球匹配》。

什么是 100%精准眼球匹配呢?Wish是一个图片匹配引擎,他本身不是一个需求驱动的电商平台,所以运营Wish跟运营Amazon,淘宝,ebay,是完全不同的概念。Wish的下单动力是无聊,打发时间,冲动购物,无需求购物,反正,Wish假设买家跟本不想买东西,他来Wish只是有10分钟无聊的时间,没别的事可干,就看看呗。在无聊翻页看图片的过程中,眼球匹配到了她感兴趣的产品或者图片,就点进去看看,突然发现这个东西还很便宜,现在下单还可以省下30%(Wish通常会帮你自动加价20%-50%,用来勾引老客户快速下单获取折扣),剁手党的购物欲望被脑里的激素催动,一发不可收拾的东点西点就下单了好几件产品。

Wish的用户平均浏览12页,每次上Wish APP平均停留时间8分钟,每天超过1000万独立用户浏览,购物车平均消费50美金以上。这些都是冲动下产生的后果!

附上一个Wish新用户的行为数据跟算法匹配流程

幻灯片31.PNG

Wish的老客户的二次回头匹配模型
幻灯片32.PNG

了解了用户的行为数据获取方式,我们来看看最重要的一个问题!

怎么快速的优化一个新品,让算法帮你带精准买家?

聪明的中国卖家应该可以领悟到了!你要让Wish的机器学习算法帮你推送产品,你必须要做到几个核心重点:
1) 新品一上架后,必须帮助Wish机器学习算法正确的把你推送到正确的买家群组面前
2) 不要被深度学习算法排除掉,把你“错误的”移到不正确的买家群组面前
3) 所有重点都放在首图跟进入产品后的10张副图,其他都不重要

太多废话了,讲重点!

1) 新品怎么被判断应该推送到哪些买家面前?
a) 首图先通过图片比对,看看是不是被卖烂的产品,如果是,不用推荐了,卖谁的产品对于Wish来说都是提15%,没必要冒险去推一个0销量,还不知道会不会发货的同款商品
b) 如果首图是新款,那么通过Tag(卖家自己设定的)以及标题拆词,来锁定大属性进行展现测试(AB测试),看看在哪些用户群体里面会有点击跟转化。
c) 根据点击跟转化数据(CTR跟 SellThru)进行模型调整,缩小推荐范围,放大推荐力度,所以要获得精准流量,必须先有精准流量。而精准流量来自于首图跟目标用户的眼球匹配度,所以别做白底的图片,别用卖爆了的图片,要用心来设计你的首图,让它在竞争的5张图片里面突出(Wish一次展现4张图片,所以你要突出的只是在上2张,自己所在的2张,跟下面2张之间造成差异化视觉冲动)。

2) 深度学习算法怎么排除你的产品?
a) 一个被卖爆了的产品,跟卖的图片如果完全一样,直接丢入冷宫(暴力上新1000件新品,会卖动的只有2-3款,剩下的998款基本上没有任何动静,主要是被算法排除了)
b) 一个新品通过刷单快速完成点击 -> 购物车-> 转化,深度学习算法会立刻抓到这个趋势,并且把你的产品缩小推荐范围,精准的推荐给所有每天专业刷单的这些虚假账号。你通过刷单,成功的误导了机器学习算法,把你的产品精准的推送给其他刷单的用户,期望他们会点击跟购买。经过21天没有产生点击跟购买,算法就把你排除了!
c) 要让深度学习算法帮你推产品,就必须掌握新品上架后的21天,这21天是Wish在做匹配预测跟调整的期间,只要你的Tag跟首图都瞄准1种精准用户,其他就交给算法,它会自动帮你找到最合适的买家群组进行推荐。记住,绝对不要误导机器学习算法,你要找到20-25岁的女性大学生,你就要设计让20-25岁的女性大学生会想点击的首图进行精准勾引,别把一堆屌丝男勾引来点击了,那么就跟爆款说再见了!

3) Wish的爆款唯一的优化技巧,就是首图+10张附图+价格引爆策略
a) 首图匹配了100%的精准用户后,会产生很强的CTR反馈数据,就是很多精准的买家点击你的图片,但是这个时候如果留不住买家,那么你的转化率就会很低,代表你的首图跟你的产品不匹配,浪费了Wish上买家珍贵的眼球时间,你的产品就会被打入冷宫。

b) Wish的用户是冲动性购物,同时Wish针对的是60%的穷人市场,了解这2个核心根本后,就可以根据穷人的心里设计你的转化流程。首图产生了点击,进来后的用户并不是急着买单付款!他需要尽快的验证这个东西是不是他脑里在想的那个产品。你要做到的,不是啰里啰唆的写一大堆说明,也不是放尺码表,而是在接下来的10张图片里面,画出一连串的故事,每个图片解决他心中的一个问号,告诉他一个场景,解决他一个顾虑,带出他的冲动,建立他的信任,这些都在这10张图片里面必须完成。为什么?因为通过统计,Wish的买家根本不看标题,不看产品描述说明,他们只看图片,价格,评价,基本上就决定是买单还是跳出继续逛。这个时间只有不到20秒,而20秒已经够他们手机上翻动一次你的产品图片集了!懂行的运营都知道,爆款形成的原因,不是因为产品好!而是因为精准的图片匹配了精准的用户才产生的!全世界那么大,总有人要你的产品,问题是你找不找的到他们?

附上一个新品上架后,Wish的流量推荐过程
幻灯片68.PNG

机器学习算法把每个产品的特征属性分成6个核心纬度(其实很多纬度,但是这几个是核心影响用户匹配的权重)
幻灯片62.PNG

Wish的动态点击反馈数据跟SellThru 数据,是重点优化的技巧!每个流量漏斗过程增加1%的转化,就增加1倍的订单
幻灯片64.PNG

这篇文章比较偏技术,看不懂的也没关系,反正记住,首图绝对要重新做,爆款绝对要选择好,设计好,再上新,上新后21天决定了是否具备引爆条件。
一个店有10个产品,跟1000个产品,流量是一样的。你花精力去维护1000个产品,不如花时间设计好10个产品,带来的销量绝对比1000个产品来的多!

再一个小Tip:Wish喜欢爆款,所以如果是一个类目最近的趋势是生产爆款的类目,那么在这个类目下的一个新品(完全新的)+ 一个好的价格,很容易就引爆。
这个是引流款的设计核心重点。

今天先分享到这里,有时间再跟大家分享实际优化的技巧跟案例

Peter
本文是Peter 原创文章,如要转发,请标明作者,尊重知识产权,才有下篇深度优化技巧文章!
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最新评论

小北gg~ 08-13

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耳东家的闺女 07-09

真的很不错!希望我能有所收获

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人生漫漫路 04-03

谢谢分享

0
杨杨 03-02

加一下我们互相交流一下

0
金戈铁马 02-22

Vx:jinzhusheng

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金戈铁马 02-20

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Damon 02-19

什么联盟,有完整的链接吗

0
金戈铁马 02-17

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金戈铁马 02-17

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