从“服饰事件”看淘宝的个性化推荐策略

2020年10月17日11:53:25 发表评论 1 次浏览

从“服饰事件”看淘宝的个性化推荐策略

淘宝服装

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本文来源于微信微信官方账号(ID:三间客01)三课。作者:《战略品经理实践课程》课程负责人Bobo授权转载。

今天,我想和你谈谈三个问题。

1.连衣裙价低于128的线存在吗?

首先恢复事件:

2.24日中午,微博主“风中厂长”发微博(如下图),5时后解读。

后来价低于128的人属于“低价人”,虽然厂长不断强调三项要时满足。法容纳热情的友,纷纷在淘宝上搜索,导致“连衣裙”连续三天称霸榜单。

然后淘宝官方回应:

博主#风中厂长#再次回应,说一激起千层浪,吃瓜的人肯定表示不相信。不管贴什么标签,肯定不舒服。

当我看到“千人”、“搜索”、“逻辑”这几个字的时候,作为战略课的负责人,我觉得有必要做点什么。

这几年大家都隐约觉得各种应用智能”,有一种“杀人”这种特质。谁在搞笑?机器和算法真的更智能吗?

可以明确告诉大家“128不一定存在,但它确实存在是为了对用户进行分类,为各种用户定义标签,俗称个性化推荐”。

在,我来简单分析一下。

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,发淘宝上是策略(陶)和策略(陆)。

从“服饰事件”看淘宝的个性化推荐策略

  今天我们不妨按照策略的个要(待解决问题-输入-计算逻辑-输出)来解构淘宝的搜索推荐策略,解读淘宝如何做到:

1.我们可以定义一下淘宝的突出问题:

每个用户推荐最需要和最喜欢的品,提活跃度(停留时间)和转化率(周转率)。

2.输入:(哪些因影响用户活和转换/我们会被贴上什么标签)

为了了解我们的需求和喜好,淘宝可能会从以下几个层面提取标签来解释每个人的头:

用户的基本特征(性别、年龄、地域、职业(学生、白领、高管、母亲、孕妇、师、程序员、行政)不一一列举

用户购买力(总消费额、最近消费金额(3个月或6个月)、最大消费能力、职业类型、芝麻信用评分)

用户行为记录(频繁购买、最近浏览、购物车)

用户场景(上午、下午、晚上、工作日、周末)

既然淘宝是B2C交易平台,我们还需要考虑商品方面的因素:

店铺基本信息(邮费、商品质量和类型、优惠率、成交率、退货率、价格、分拣页面、展示页面)

淘宝系统可能会这样定义人:

一个二线城市的白领女孩,总消费水平中等,最近在淘宝上花了1000-3000,芝麻信用分600-700。她经常在淘宝上买衣服,最近还浏览加购物车,都是晚上买的,收货地址标着家人。卖的都是包邮的,会选择价格适中的店铺(比如zara、优衣库)进行交易,很少和客服沟通。付款时间在24小时内...

这个数字只是一个例子。淘宝肯定会更仔细的区分,比如点击了哪些页面,打开了哪些系统推送,使用了多少优惠券等等。可以看出,用户的场景和需求是取之不尽、用之不竭的,以实现个性化推荐。

接下来分析淘宝用什么机做个性化推荐。

3.计算方法(淘宝的算法复杂,图文描述)

淘宝APP由多个政策体系组成。我们主要讨论搜索推荐策略的计算方法。搜索推荐策略的设计内容包括搜索策略-推荐策略-排名策略-呈现策略,每个策略也有交叉影响。

推测淘宝的计算逻辑应该是二叉树遍历的(仅推测)

可以理解为:如果...然后...其他...

如果你是经常购物的人,经常买裙子,这个时候推荐XXX。

如果你是经常购物的人,从来没有买过衣服,这个时候推荐XXX。如果不点击,推荐着装。

可以参考搜索推荐策略的其他计算逻辑(漏斗过滤):

比如一个三个月买钢笔的学生在淘宝上搜索“钢笔或墨水”时,系统可能会判断他想要的是钢笔/墨水/笔记本/这些价位或更高价位的物品,然后检索他的历史搜索和交易数据,在搜索结果页面中会优先选择同价位、同星级的产品。

但是这个策略也会穷尽极端情况,所以不可能给学生推荐70w RM SO5笔或者Parker(保时捷纪念版)。

了解淘宝搜索推荐逻辑之后,我们来看看淘宝的展示策略:

(注意:我搜了一下衣服,然后在这些地方找到了所有推荐的痕迹)

不要以为显示策略只在搜索结果页面的排序上。如果有心观察淘宝的各个块(上面图标的红色部分),也可以参考下图感受一下展示策略的处不在。

奇的是,淘宝会尝试向你推荐不同类型、不同价格的商品。每个块都有计算逻辑,随机呈现给你。总有一个能打你,不是吗???

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