如何理解電商中說到的人群標籤

1樓：強尼說

人群標籤本質上就是刻畫人群的種種特徵，譬如我們經常說的高矮胖瘦等。電商中用到的人群標籤，當然並不僅僅是高矮胖瘦，還包括一些其他特徵。可以這麼說，乙個好的人群標籤體系，是電商平臺精準營銷。

和推薦系統的關鍵所在。倘若沒有人群標籤，你也就不會看到我們購物看到的推薦商品了。

常見的人群標籤包括三種型別：基本屬性人群標籤，行為屬性人群標籤，態度屬性人群標籤。基本屬性人群標籤就是基本的人群屬性，譬如性別、年齡、身高、體重、收入、婚姻狀況等比較固定的人物特徵。

行為屬性人群標籤就是指你在電商網路中產生的行為屬性，包括停留時長、跳出率、轉化率。

訪問頁面數、訪問間隔等特徵。此外，態度屬性人群標籤則是指態度方面的屬性，譬如你對某個商品是否感興趣等等。

而基於這樣的人群標籤，我們就可以對人群進行細分，將數以億計的訪問人群進行聚類分析。

按照不同類別的人群進行興趣商品推薦，增加自己商品的轉化率，實現向上銷售或者交叉銷售。當然，如果你的資料處理能力足夠的話，也可以直接為每個人量身定製一套資料方案，實現千人千面的使用者場景。

但，無奈的是，標籤體系並沒有想象中那麼容易建立，常常要受制於資料搭建方的業務水平以及建模能力。當然，在這方面，天貓。

和京東就是電商平臺中的佼佼者。

需要注意的是，有時候我們使用靜態屬性的標籤並不能完美的概括人們的特徵屬性，譬如難道你是23歲的男性，就一定會喜歡足球商品麼？並不是這樣，只有當你點選相關的足球周邊商品，才能認定你是對足球感興趣的，繼而推送給你足球的資訊。

2樓：小火咕嘟

如今的**生意，早就從早期的野蠻流量時代，轉變成了精耕細作時代。流量越來越貴，而利潤越來越薄，純用流量的打法，顯然是不能覆蓋利潤的。

而精細運營中，買家標籤是乙個很重要的專案。

買家電中最常見的就是基本資訊標籤。

乙個使用者來買東西，他的基本資訊是比較容易統計的。例如，性別，年齡，職業，地理位置和消費能力等等。

顯然，比如男士或者女士的消費習慣有很大差異；而高消費人群，中消費人群或者低消費人群，會喜愛和購買什麼產品也是完全不同的。

比如現在的手機，通過分析買家標籤，就完全可以給高消費的男士，推送蘋果，華為的高階機型廣告。而推給女士的，有可能就是比較年輕化，顏值比較好，拍照功能比較強的oppo，vivo，美圖等手機。

對於買家，還有乙個重要的標籤，就是他們的行為標籤。

這個行為主要指的是，他們在瀏覽商品頁面的時候一些行為特徵。

現在的網頁對這些行為記錄都是很全面的，例如使用者有瀏覽行為，收藏了什麼商品，瀏覽了多少個頁面下單，是否比較了其他商品，支付習慣是什麼樣的，是立即支付還是採用了分期支付，對商品是否有重複購買的傾向等等。

在這些行為表現中重複購買的標籤權重最高，僅僅是瀏覽商品，顯然權重就很低了。

顯然在買家標籤上面，應該採用多維度的記錄與分析，從而獲得更加精準的買家資料，以便採取更加有效的運營方式。

如果覺得不錯，可以關注"小火咕嘟"：深度和有趣的科技網際網絡行業內容

3樓：笑江遊

特定的人群，在最短的時間內找到自己最想要的產品。

4樓：峰哥聊電商

電商****，助力618鞏固人群標籤，讓店鋪流量快速提公升。

電商賣家看這：如何判斷人群標籤精準，方法都在這裡了

5樓：登峰

前兩篇我們談到了人群標籤混亂是什麼意思，應該如何去避免這種情況發生，這一篇我們談一談如何確定我們的人群標籤精確與否。

那麼，你怎麼能確定你的人群標籤是否準確？其實方法很簡單。

可以開啟生意參謀的主頁進行分析。首先開啟流量-訪客分析-訪客對比這一欄，然後選取最近30天來觀察消費水平、年齡、性別的資料分析。從消費層面來看，我們可以根據**使用者近期的消費資料來判斷使用者單次消費的**。

在年齡方面，我們可以觀察到消費者的大致年齡段。

從性別角度來看，我們可以看到消費者中男女的性別比例和未支付人群的性別比例。

通過以上三個資料的分析，我們可以判斷已經付款的買家是否是我們想要吸引的買家。

我是從事電商10餘年的小漉，不定期更新電商乾貨，有什麼關於電商的問題可以諮詢我，接電商代運營~