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淘寶運營思路轉型:運用SNS和數據化

放大字體  縮小字體 發布日期:2024-03-28 07:21:14  來源:電商聯盟  作者:樂發網  瀏覽次數:22

  對于淘寶而言,不斷提綱挈領的莫過于建立大淘寶生態圈。在4月初阿里高管訪談中,阿里管理執行委員會副總裁張宇(花名語嫣)不斷強調,淘寶如果要繼續往前走的話,必須支持多角色在淘寶的生態圈里面成長。無論是去年開始倡導的還權于賣家,還是如今的“用SNS的思路運營淘寶”,都代表著淘寶平臺整個運營方式的改變。語嫣透露,淘寶的千人千面也將可能從今年下半年實現,那么,2013年的淘寶到底即將經歷哪些改變?
 

 


  標簽式運營,共建共享
  
  “所謂的SNS,不是淘寶要一個SNS,而是用這樣的思想來運營平臺。”語嫣一再強調。
  
  三年前,馬云提出淘寶必須SNS化,但淘寶卻在這條路上走得磕磕絆絆。一開始顯然走到了“淘寶要做一個獨立的SNS產品”的誤區,而今,淘寶上下終于想清楚了一件事:SNS對于淘寶是一種運營思路。說白了,在這個全民SNS的時代,淘寶需要一個共建共享的思想和機制,這也非常契合整個大數據時代要思索的東西。
  
  十年來,淘寶的商品分類體系已經是第五代,淘寶的流量分配規則不斷在進化,但總體而言是一個大鍋飯,商品極大豐富,分配的維度卻很難完全提供給所有商家一個公平的機會。而SNS化運營的淘寶,希望實現的結果是:一個賣家,你做得越好,你可以得到越多。而這里的好,并不單指以前跟搜索規則綁定的爆款數量或者說銷量,而是更傾向于對自己店鋪客戶的自維護,讓用戶能更明晰找到準確的商品。
  
  對于商品管理,淘寶從一開始的簡單分類到樹狀再到點狀,再到去年雙十二嘗試的貼標簽。結果,遇到了瓶頸。淘寶忽然發現,標簽類運營不是平臺的運營小二可以搞定的,而且也不該是小二來貼標簽。“我們現在已經有幾百萬個結點,我們要去到的地方可能是幾千萬個節點。很簡單,今天在淘寶上面想買一件衣服,你描述一下物理特征,就很容易買到的,但是今天要買一件裝逼的衣服,這就找不著了,那么這種衣服存不存在呢?存在的,但是它是什么樣子呢?小二可能就描述不出來,很多賣家有這個Sense,可以打這個標簽,何不讓他們參與進來呢?”
  
  語嫣覺得,這是未來運營要靠商家共享共建的現實需要。淘寶所謂SNS運營思路的轉變,正是如此。按照以前的運營思想,就是小二定義一個裝逼服裝標簽,然后看哪些商品合適的就放進去。今天如果用SNS的方法做,就是賣家來貼標簽,然后淘寶去抽取這個標簽,再根據某種規則把合適的商品放在標簽下面。甚至,買家也可以參與進來做出貢獻,比如說買完以后給商品貼一個標簽,系統也可以根據用戶對標簽的點擊不斷優化排序。
  
  同樣曾鳴在采訪時也強調:此次事業部重構后得出一個較為明確的方向,淘寶不做一個通用的SNS,不是微信,不是Facebook,而是將淘寶社區化,成為一個分享機制。“可以將SNS這種互動的方法,變成淘寶買家與賣家之間溝通、服務、交通的一個主要產品形象。”
  
  但這個產品到底怎樣的,還不能簡單定義,有可能是用一個平臺級的思路來打通所有SNS化的產品,讓其和購物有機的融合在一起,“淘寶未來就是一個為購物而存在的SNS。”曾鳴對這樣一種形態做了簡單的描繪,買家可以訂閱賣家的信息,包括新品的上新時間,售后服務有特殊的通知,可以訂閱所以你喜歡的。就像去年雙十二的掃貨小分隊,幾個閨蜜可以在淘寶上面逛街,幾個人就可以組成一個群組。
  
  單款產品的表現形式可能就是常規的Feeds、動態、個人主頁等,但要將這些所有東西在購物的場景下發揮最好的用戶體驗,“用戶用爽了才是關鍵。”所有,可以想象,在未來一段時間內淘寶會有各種形式的SNS產品出現,無法預估哪款產品是最好的,而所有這些組合而成的就是淘寶的社區化。
  
  數據化運營:千人千面
  
  一直以來,淘寶被視為最全面的網購數據庫。淘寶也很早就開始提數據化運營,通過數據研究來指導運營做決策用。2013年,語嫣則希望淘寶是運營數據,平臺運營要具備通過數據研究理解每一個消費者的能力,不再把數據作為業務的補充,而是兩者相容。預計到今年下半年,淘寶可以實現“千人千面”的搜索結果:不同用戶搜索某一樣東西,呈現的結果頁面可能不一樣。
  
  淘寶目前經歷著工業化的效率時代,但工業化一定是有一個界限的。而在語嫣看來,如果要超越這個極限,一定是個性化時代的來臨,這條路是淘寶一定要走的。“從運營商品到運營人,從運營人再到運營數據,淘寶擁有很多消費者給我們的數據,但是之前一直沒有把這些數據好好利用起來。”這和阿里巴巴集團數據委員會會長車品覺的想法不謀而合,而今年淘寶的千人千面得以實現,也需要建立在淘寶消費者大數據研究的基礎上。
  
  “千人千面的難點在于數據的稀缺性。”車品覺之所以說稀缺,并非指數據不夠豐富。這里的稀缺性是指,跟數據發生關聯的用戶樣本。比如說,母嬰類目,是否看過這個類目的就是準媽媽和媽媽們呢?未必。這種精準化推送就變得難起來,所以一開始還是要先做一個人群,逐步再精確到一對一的個體。從“看母嬰產品”推導出“自己有小孩”這個結論,車品覺說這個準確率只有62%。但如果再加上“一二線城市”“年齡層”兩個數據屬性,這個準確率可以升到83%。如果再加上“有沒有汽車”這個屬性的話,準確率可以升到86%。
  
  “大數據,需要用其它參照系數據讓主線數據變得更精準。”剛才這個案例中,如果加上更多參照系數據的話,完全可以推出用戶小孩兒的年齡在6歲以上還是以下。可以想見,如果準確到這個維度的話,距離千人千面的實現,并不是那么遙遠。

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