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以淘宝为例,电商平台如何提高人货匹配度?
作者:匿名 来源:陶联资讯  点击:[4747] 日期:2019-10-29 13:06:15

基于“细分挖掘用户场景以满足用户更个性化的需求”的原则,从买卖双方的角度对现有的提高人与商品匹配度的功能进行了分析,并提出了改进建议。

电子商务公司依托互联网的优势,改变了传统的买卖双方的交易方式,大大降低了买卖双方的交易成本,特别是推荐算法和搜索算法的引入,大大提高了人与商品的匹配度。

提高人与商品的匹配度是促进交易的关键因素之一,而提高人与商品匹配度的关键是“让买家找到他们想要的商品,让卖家卖出他们想要卖出的商品”。在某种程度上,这两条路径实际上是不同的路径。

经过多年的打磨,电子商务平台在很多方面已经相对完善。为了进一步改进,更需要细分和挖掘用户场景,以满足用户更个性化的需求。

接下来,基于这一原则,我将尝试通过“从买方和卖方两个角度改进现有方案”来提高人与货物的匹配程度,并讨论改进“人寻找货物”场景的功能的想法。

目前,淘宝匹配人与商品的主要方式有:搜索(输入文字描述、图片识别、相似婴儿识别)、类别搜索(这种方法的频率不高)、推荐算法推荐、卖家自我营销(微盘)。

从用户的角度来看(在手摇摄中,用户和买家是同一类型的角色),典型场景可以分为两种类型:“寻找目标相对明确的商品”和“随便看,就可以买到”。前者主要由用户自己找到,而后者主要通过推荐和微操作找到。

当用户搜索时,他们也可以分为两种典型的场景:

在这种情况下,提高匹配度的主要障碍之一是“商品描述不准确”,原因有几个:

相应的解决方案主要从卖方的角度考虑。我认为电子商务平台可以使用平台大数据来帮助卖家准确描述,卖家需要知道准确描述的好处,以避免卖家堆积过多的描述符。

目前的图片识别可以解决一些用户难以描述的问题,但是图片识别只能满足用户在“图片上的商品”场景下对“图片上的商品”的需求。然而,仍然有一些用户要求“根据图片上的商品进行修改”,例如,他们只想要图片上商品的样式,但不希望颜色相同,他们想要图片上商品的一般样式,但不希望一些细节,他们甚至可能想要更多的个性化要求,例如图片上商品的样式。

(随着用户消费的升级,个性化定制将是未来的一大趋势,人工智能仿真将是满足个性化定制的最强有力的方法。然而,目前的技术显然达不到这一水平,个性化定制还涉及其他更多的成本。因此,现在还不是考虑个性化定制的时候,而是通过更精确的算法找到现有商品,更好地满足个性化需求的时候。然而,满足个性化需求的关键之一是深入挖掘用户可能拥有的各种场景以及不同场景下的不同需求。)

如果用户想要根据图片进行更改,图片识别越准确,就越不能满足用户的需求。虽然目前的算法不够智能,无法准确判断用户的想法,但我们可以通过允许用户自己输入相关信息来调整算法,即使用图片加文本、短视频加文本等多维描述方法。

这种方法挖掘起来可能非常复杂,但是首先只需要最简单的原型来满足最常见场景中更严格的要求,然后根据用户的使用情况迭代地改进功能。

例如,可以根据对图片的分析来设置最常用的关键词,例如样式、颜色和颜色,以便用户选择“添加”或“减去”。“加”表示它应该与图片一致,“减”表示它不需要与图片相同甚至不相同。当然,这在很大程度上取决于它能否在技术上实现。

(深入挖掘,如果能够实现该技术,图片上的商品可以被分割并更详细地分析,并且图片和文本可以通过用户输入的相关信息进行重组,然后可以根据这种新的组合来搜索商品池。)

用户搜索后,他将看到基于用户肖像的搜索算法所呈现的结果。在这种情况下,提高人与货物匹配度的主要考虑因素是搜索算法。

我的建议是增加用户对算法的自我调整。

淘宝有一个“千人千面”的算法。该算法根据用户的行为获取用户的肖像,并基于该肖像进行推荐和显示搜索结果。

然而,我们应该考虑用户行为的许多场景(用户可能为他人买东西,他们可能出于好奇或其他原因查看某些商品,或者他们的想法改变,等等)。)。如果这些行为包含在肖像中,很可能会造成干扰,而手动摇摄目前只能为搜索到的商品“找到相似之处”和“找到相同的钱”,那么调整算法将花费更长的时间,这将对用户的购物体验不利。

当用户筛选搜索结果时,会出现“对商品部分满意”的场景,这与“基于图片中商品的修改”非常相似。因此,可以采用类似的措施来改善图像识别。利用技术“分析特定商品,分解商品特征”,用户可以选择“加减”,这样可以更快地调整算法,帮助算法更快地找到用户需要的商品。

同样,这只能通过技术支持来实现。

最后,如果用户仍然无法搜索,在这种情况下,可能需要“询问其他人”——用户可能想要发布查询或者查看其他人的类似查询帖子。

然后你可以尝试建立一个后查询区,但通常这是卖家愿意回答的。然而,卖家的回答很容易被用户怀疑,用户希望从其他买家那里得到答案。

如果有太多的问题,就会有很多问题无法充分暴露出来,这仍然无助于满足用户的需求。

因此,该算法有必要通过捕获问题的关键词向购买类似产品的购买者推荐问题。然而,其他买家也有成本来回答这些问题。如果没有其他额外收入,这些用户的积极性就不会得到有效调动。

如何鼓励其他用户回答?

可以是积分、金币和其他奖励。

从卖方的角度来看,主要是帮助卖方将货物推给需要的买方,并帮助卖方调整生产计划以更好地满足买方的需求。

1.卖方需要将现有商品推给需要的买方,这可以通过商品的准确描述、推荐算法、搜索算法和更多的曝光来满足。

前面三点已经从用户的角度提出了改进建议。

在我看来,对“更多曝光”的需求不应该以牺牲搜索结果的准确性为代价来满足(例如,卖家经常为了更高曝光而堆积描述性词语),因为这将降低买家和商品之间的匹配程度,但它可以通过用户“随意看”的场景来满足。

淘宝现在提供了一个提高卖家商品曝光率的模块:微盘。微淘不仅是卖家的自我营销平台,也是用户的自我推广平台。卖家可以在这里推荐他们自己的产品,用户也可以通过展示买家的展示和使用他们的体验来推广他们的产品。微摇摄功能已设置完善,充分利用了短视频的优势,图片和短视频都有婴儿链接供用户观看。

但是,我在体验之后觉得有点不舒服,也就是说,内容很杂,只有几大类(买家展示甚至没有任何类别),也没有明确的客户细分,所以也许我想仅仅依靠推荐算法来服务不同的用户群?但是,我认为,如果我们能够在现有用户群的基础上进一步细化分类和细分差异较大的用户群,将会进一步有助于提高人与商品的匹配程度。

2.由于信息的不平等和滞后,卖方常常误解市场上买方的需求,导致商品不能很好地满足买方的需求。供需之间的这种不匹配很容易导致买家买不到他们想要的东西,卖家卖不出去。

互联网的优势之一是数据。它可以充分发挥数据的优势,在打包和有针对性地简化搜索数据和购买数据后,为服务于相应市场的卖方提供生产信息,帮助指导卖方的生产计划,或者引导潜在卖方进入需求没有得到很好满足的市场,更好地满足上游买方的个性化需求。

对于用户来说,在评估有购买意图的商品时,经常会发现其他购买者的购买者展示,询问他们的身高和体重,或者他们穿着的其他商品。

在现有功能下,用户将选择通过评论获得回复。

但大多数时候,这种方法不是很有效,因为回复完全取决于买家展示给用户,她什么时候再来淘宝?你什么时候打开新闻并看到这条评论?你为什么要回答?买家向用户展示回复的概率不高,即使他们这样做了,获得回复的时间通常也相当长,在此期间,用户可能已经放弃了这个想法或找到了其他选择。

但是现在我们已经发现了这个场景,我们可以通过改进功能和帮助简化交易来更好地满足用户的需求。

我们可以鼓励用户附加诸如他们的身高和体重等信息(仅仅是鼓励,是否附加信息是用户的自由选择),并参考微平移的形式来鼓励用户标记其他匹配的项目并留下宝贵的链接。

用户这样做是有代价的,需要奖励,比如奖励积分和金币。考虑到这也是对这些商品信息的消耗,它可以把优惠券还给商家等。

基于“细分和挖掘用户场景以满足用户更个性化的需求”的原则,从买卖双方的角度对现有的提高人与商品匹配度的功能进行了分析并提出了改进建议:

利用数据帮助卖家准确描述商品,提高用户的自控力以更好地调整算法,为不成功的用户设置问题区域,细化微操作的分类,利用数据指导卖家的生产计划,并针对“用户对买家展示商品评价感兴趣”的“寻找商品的人”场景,提出鼓励买家上传相关信息的建议。

作者的理论知识和实践经验还存在许多不足。我希望你会毫不犹豫地给我你的建议。

这篇文章最初由@yoonri发表,每个人都是产品经理。未经允许禁止复制。

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