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淘寶天貓店鋪定向人群和屬性人群怎么玩？

發(fā)布日期：2020-4-16 16:46

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店鋪人群定向人群屬性人群定向人群怎么玩屬性人群怎么玩

摘要:

對于店鋪人群的認識大家是否有一個清晰的認識呢，或許很多老商家也會有些這方面的只是盲區(qū)吧，那么下面就和淘鋪王網(wǎng)店轉讓小編一起來詳細的了解一下吧。我們知道，雖然在直通車設置人群的時候有寶貝定向、店鋪定向、行業(yè)定向、基礎屬性以及達摩盤這五種，但其實總的來說，人群就是分為定向和基礎屬性這兩大類。一、定向人群定向人群的意思在官方的定義中，即是通過對用戶行為數(shù)據(jù)的分析，找出...

對于店鋪人群的認識大家是否有一個清晰的認識呢，或許很多老商家也會有些這方面的只是盲區(qū)吧，那么下面就和淘鋪王網(wǎng)店轉讓小編一起來詳細的了解一下吧。

我們知道，雖然在直通車設置人群的時候有寶貝定向、店鋪定向、行業(yè)定向、基礎屬性以及達摩盤這五種，但其實總的來說，人群就是分為定向和基礎屬性這兩大類。

一、定向人群

定向人群的意思在官方的定義中，即是通過對用戶行為數(shù)據(jù)的分析，找出擁有共同行為特征的潛在目標客群，從而選擇將契合這一人群的廣告投放至這些人群中。

簡單來說，就是把你的東西推給可能會想要的人。但定向計劃相比智能計劃，考慮的維度又會比較單一。

我們可以看到，定向計劃是“喜歡相似寶貝的訪客”、“喜歡店鋪新品的訪客”、“瀏覽過智鉆推廣的訪客”等等，只是從某個單一的維度來組合人群并將其推薦給你。而智能計劃則不同，智能計劃會在這些維度下，綜合考慮哪些人群會想要購買你的產品。

但這并不意味著定向計劃的人群就一定比智能計劃的人群差。因為很多人群他的行為邏輯不光只有一種動作，比如喜歡相似寶貝的訪客也可能會瀏覽過智鉆推廣，也可能將店鋪的產品放入購物車等等。

而我們通過單一的定向也同樣能夠定向到這一類精準的人群。但這些定向人群該如何選擇又是一個大問題，今天就和大家一起來分析一下，這些人群中有什么區(qū)別。

1、寶貝定向

寶貝定向中分成“喜歡相似寶貝的訪客”和“喜歡店鋪新品的訪客”，這兩類人群的購物意向其實都不是很高，平常的時候不太建議去開，不過如果在種草、或者拉新的時候可以去嘗試一下。

這兩類人群相對來說，喜歡相似寶貝的訪客會更好一些，但凡事無絕對，意見僅供大家參考。

2、店鋪定向人群

這類人群共有10種分類，我就不一一列舉出來了，這邊按照優(yōu)中差三個等級給大家分類一些這些人群。

①優(yōu)質人群

在這些人群中，效果最好的還是智能拉新人群，像我上面說過的，其他的定向人群僅僅只根據(jù)某一種行為邏輯來劃分，而智能拉新考慮的因素會更多一些，是在這些因素綜合分析下所判斷出來的潛在人群，所以效果最好自然不意外。

另外，收藏商品及加購的人群也屬于這類優(yōu)質人群，這點應該不用多說，收藏加購了自然是有很高的意向了。

②中等人群

店鋪長期價值人群

瀏覽過猜你喜歡的訪客

瀏覽未購買的訪客

購買過店內商品的訪客

瀏覽過同類商品的訪客

這幾類算是中等人群，為什么說是中等人群呢？因為這些人群他不像智能拉新人群以及收藏加購人群，是可以直接就轉化的人群。

比如瀏覽未購買的訪客，由于他已經(jīng)進店了，但是沒有實現(xiàn)購買，就表示他要么跳失，要么收藏加購。如果跳失了，那說明我們產品沒能吸引到他，即使再次將產品展現(xiàn)給他，也不一定能實現(xiàn)轉化，而如果是已經(jīng)收藏加購了，那我們?yōu)槭裁床恢苯佣ㄏ蚴詹丶淤徣巳耗兀?/p>

其他人群的情況也大同小異，要么是很難轉化，要么就是需要長期維護才能實現(xiàn)轉化的，所以將這些人群歸到中等人群。

③較差人群

瀏覽過智鉆的人群以及購買過同類店鋪產品的訪客。

我們知道，智鉆也是主打推薦式流量，只是從智鉆中進入產品瀏覽，且跳失的人群，那說明這類人群都沒有搜索關鍵詞的意向，所以想要實現(xiàn)轉化難度很高。

而另一類購買過同類店鋪產品的訪客，則是競店的老客戶，我們想要轉化，撬墻角自然也沒那么容易。

3、行業(yè)定向人群

行業(yè)定向里面包括行業(yè)偏好人群、行業(yè)優(yōu)質人群以及跨類目拉新人群。

其實總的來說，行業(yè)定向的效果相比店鋪定向、寶貝定向來說，效果會差上一些，所以我?guī)缀鯖]怎么開這個定向。當然，行業(yè)定向根據(jù)每一個類目都會有所區(qū)別，不能排除有些商家、有些類目他的行業(yè)定向效果不錯，我這邊只是發(fā)表我個人的觀點。

二、基礎屬性人群

基礎屬性人群算是開車必備人群，無論是新手小白，還是運營大神都會要接觸到。我先給大家簡單介紹一下，基礎屬性人群中分為“人口屬性、身份屬性、天氣屬性、淘寶屬性以及節(jié)日屬性”五大類。

這五類人群中其實我們更多用到的是人口屬性，也就是性別、年齡、消費層級這幾點。不過要注意，在某些特殊類目，人口屬性選項中還會多出一些類目相關的選項。

那這些人群我們該怎么去設置呢？

關注我的朋友們會常看到我說，人群一定要測試，且前期要以兩兩組合的人群來測試，一般是通過“性別、年齡、消費層級”這三個屬性兩兩組合。

在這三個屬性中，最為核心的，還是“性別+年齡”。為什么這么說，因為即使前期我們通過“性別、消費層級”或者“年齡、消費層級”這兩者來組合，后期還是要將另一個沒有采用的屬性給添加進去，才能大致判斷出我們產品的人群在什么范圍。

不僅如此，即使其他的城市、職業(yè)、婚戀情況等屬性，也都是基于性別、年齡這兩者來精細化，進行一個更細化的拆分而已。可以說，其他屬性會根據(jù)類目需求來進行選擇，而性別與年齡則是幾乎所有的類目都會需要涉及到的屬性。

可能講的有點亂，我總結一下，就是說我們開基礎屬性人群，最好以“性別+年齡”作為基礎組合來測試，后期再根據(jù)數(shù)據(jù)情況來疊加消費層級、城市、職業(yè)、婚戀情況等等的其他標簽，再逐步的細化。當然，這些標簽視類目來定是否要選擇。

還有一個達摩盤人群，其實達摩盤人群也是屬于自定義人群，只不過它相比基礎屬性人群會更加的細分。

這邊要多說一句，我們測試人群、組合人群都是為了產品的標簽、人群的標簽更精準。但要注意的是，不要一味地為了追求精準，而導致放棄了人群的覆蓋。

產品能否展現(xiàn)出去，展現(xiàn)給足夠的人群對于產品點擊、轉化來說也是一個非常重要的因素。如果類目本身就是一個小類目，你連組合到三三人群都會擔心覆蓋太小，那就沒必要再組合更多的人群標簽，甚至是達摩盤人群。

你可能會問，那兩兩組合不夠精準怎么辦，其實如果是小類目，幾乎不會存在這個問題，只要你把基礎標簽即“性別+年齡”測試精準了，確定是這兩類的人群了。由于你覆蓋人數(shù)本來就低，所以只要人群是對的，轉化一般都不會差。如果轉化真的很低，那你要考慮一下這人群是否是正確的，又或者是否在產品內功等其他方面出現(xiàn)了問題。

對于大類目來說，兩兩組合的人群自然是不太夠，尤其是非標品類目，還會涉及到很多款式、風格上的區(qū)分。所以在人群組合這方面，還是要考慮一個“實際”問題，即根據(jù)實際情況來實時分析、調整，才能確定什么樣的人群是最適合自己的，以及什么樣的人群組合能夠給我們帶來流量的爆發(fā)。

以上就是定向人群和屬性人群的一些情況介紹，希望能夠幫助到大家，當然具體怎么操作還是要根據(jù)自身情況來看的。

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