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淘宝店铺人群标签的重要性!如何用直通车改变店铺人群标签?

在阅读文章之前,淘大户小二建议大家首先思考几个问题:人群标签的重要性有哪些?如何改变店铺人群标签?

我们可以把它归结为三个点:

1、在千人千面这个时代,店铺所针对的人群标签和顾客所形成的标签,两者越精准对店铺来说越好。

2、店铺所针对的人群标签越精准,那么顾客对产品的需求度也会越大,从而带动UV的提升。

3、人群标签越精准,整体的店铺数据包括点击率、转化率也会有相应的提升,从而提高全店的竞争力。

下面淘大户小二给大家介绍一个案例,看看这家店铺是如何通过直通车撬动精准化标签。

我们可以看到2017年7月份,这家店铺访客只有不到6W人,支付金额只有7W,转化率是3.53%。

在一个月的操作以后,访客数提升2倍,支付金额提升了3倍,整个的支付转化率也提升了1个百分点。

在第二个月操作之后,访客数提升了6倍,支付金额提升了10倍,支付转化率又提高了一个百分点。

在第三个月操作之后,访客继续大幅提升,最终的支付金额提升了16倍,客单价和转化率也有了提升。

这样一个案例中我们能获取什么信息呢?当人群越来越趋向于精准的时候,店铺的精准访客、客单价、转化率最终会带动全店支付金额的提升。

那么直通车该如何操作呢?

低出价屏蔽不想要的人群

通过时间折扣这个工具降价,也就是说对我们原有的出价,出三分之一的出价,来达到屏蔽不想要的这部分人群的目的。

高溢价只针对精准人群展现

通过人群溢价方式,溢价200%,也就是三倍的溢价来实现。

通过以上两个步骤,一个是降价三分之一,一个是增加三倍的预算,一增一减实现对精准人群的出价,最终直通车出价就等于人群标签这部分的出价。同时便于我们日常的管理。

利用直通车推广带动全店自然搜索人群精准化

这句话怎么来理解呢?通过对标签做推广逐渐地以直通车为迁移,逐渐改变全店人群标签的精准化,从而撬动全店自然搜索人群标签。

如何改变店铺人群标签?

下面通过实操带大家来实现具体的精准化操作。

第一步:设置时间折扣为33%,也就是在原本出价的情况做一个三分之一的降价。

第二步:匹配人群标签,这里涉及到非常重要的几个标签。一般来讲,所有类目当中包含下面四组标签,类目比单价、性别、年龄、月均消费额度。在全覆盖这几组标签的时候会发现这样一个问题:覆盖性别的时候发现覆盖的人群是7W人左右;在覆盖年龄的时候也是7W人左右。在全覆盖月均额度的时候还是7W,但是在覆盖类目比单价的时候,只有3W人。通过这个小测试,做出一个判断,类目比单价不适合做精准化人群标签。因为它覆盖的人群不够全面,具有片面性,得出的数据参考价值会偏低一些。所以在做精准化人群标签测试的时候只匹配性别、年龄、月均消费额度这三组标签。

如何组合人群标签?

遵循这样一个原理,两两组合、分层测试。如何来操作呢?分为两层来测试,第一层,第一层尝试用性别与年龄的搭配做两两组合。比如说女+18岁以下做一个标签;女+18-24岁做一个标签,以此类推把性别年龄做到全覆盖,并且同时进行测试。把数据表现优质的标签留下,作为第二层标签的基础。也就是说第二层标签是在第一层标签的精准标签之上,去做测试的,来达到更加精准的目的。不仅要了解测试出来的精准顾客性别、年龄处于哪个阶段,同样要了解他们的月消费额度处于哪个阶段。

通过直通车后台教大家如何测试。第一组标签有性别和年龄两两组合同时测试,加上200%的溢价,通过一段时间的数据,点击率总和在500-1000左右才更有参考价值。我们会发现在做第一层标签测试的时候,数据出现明显的优胜劣汰。前三组标签和最后一组标签的点击率、转化率明显的高于其余的标签。说明这一部分标签所代表的人群是店铺最精准的人群。拿这些部分做一个基础的标签。

通过第一层的测试,最终得出来的结论是性别——女,18-49岁这个年龄段。以他们为基础标签搭配月消费额再次测试,还是两两组合全面覆盖,把月消费额度做全面得覆盖。

第二层测试时,又有一个明显的差距在。同时我们会发现,第二层测试时整体的数据要比第一层测试时表现要好很多。第一层平均转化率7%,而第二层整体的数据已经达到点击率7%以上,转化率在10%左右。这也恰恰说明了我们是在在第一层人群的精准之上再对第二层标签的筛选测试。数据奔跑后,也是500-1000的点击,会发现整个数据表现好的这部分会愈来愈趋向于精准。经过两层人群标签的测试达到我们预期想要的效果。然后对相对不够精准的这部分人群进行5%的降价,以达到屏蔽他们的作用,只对精准人群标签测试并且推广。经过一段时间之后,店铺以直通车为牵引,逐渐改变全店的精准化人群标签,以此撬动整个店铺的人群标签。

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