再比如 ， 一個男生 ， 20歲左右 ， 經常再淘寶上搜索購買港風的T恤褲子等產品 ， 有一天他突然搜索“襯衫” ， 他從來沒有搜索購買過這類產品 ， 淘寶又會給他推薦什么商品？因為他經常在淘寶購物 ， 基于他的購物偏好 ， 搜索引擎會做一件事情：他屬于哪一類人 。 淘寶會抓取大部分大學生購物偏好港風的這類人群 ， 買過的襯衫來推薦給這位用戶 ， 這叫做相似性推薦 。
這里就需要你弄清楚“他可能是哪一類人群”和“他屬于哪一類人群” ， 再簡單點來說 ， 人群標簽就是人以群分 。
標簽形成的源頭又在哪里呢？還是舉例
我今天想買一件外套 ， 天氣冷了 ， 然后我在淘寶上搜索了一下外套男 ， 看了幾件我從來沒有買過的港風的外套 ， 也做了收藏加購 ， 請問淘寶會給我打上偏港風的精準標簽嗎？不會！為什么？因為缺乏數據量 ， 如果僅憑我今天看了幾件港風外套就給我一個標簽 ， 那淘寶系統每天處理各種客戶的標簽可以處理到崩潰 。
還是今天我想去買外套 ， 看了大量的港風外套 ， 而做了很多行為 ， 比如咨詢收藏加購 ， 搜更多關鍵詞等代表購物意圖越來越明確的時候 ， 淘寶會給我打上偏港風的精準標簽嗎？也不會 ， 為什么？缺乏時間的維度 ， 如果僅憑一天的購物行為就能打上精準標簽的話 ， 那刷單為什么會導致店鋪標品混亂呢？就算你讓刷手去做了貨比收藏加購等行為 ， 標簽還是會亂 。
總結：只有用戶在淘寶產生大量痕跡的時候 ， 淘寶會判斷“他可能是哪一類人” ， 當用戶產生痕跡且在一段時間內產生很多相似的行為的時候 ， 淘寶才會判斷“他屬于哪一類人”
如何通過直通車來做精準人群
通過直通車來糾正店鋪標簽是最常用 ， 且方便的方式
案例店鋪：女裝c店 ， 2層級 ， 店鋪訪客非常少 ， 轉化率1.39% ， 遠在行業平均之下 。
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一、產品正確認知
案例店鋪主要產品是甜美、復古款的連衣裙、襯衫 。 但是我們對產品的認知不僅僅局限于它是什么材質、什么款 。 我們可以系統的分析一下 ， 這件衣服更適合什么年齡段、什么性格、什么偏好風格、什么消費區間的女性 ， 還沒有其他潛在客戶？
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有了這樣一個基本認知 ， 那我們在初期做標題的時候 ， 就不要把跟寶貝不相關的詞添加到標題里 ， 不然進來的人群都是不精準的 ， 會給店鋪造成過多垃圾流量 ， 無法提升轉化 。
二、數據分析
進入生意參謀—流量—訪客分析 。 這里可以看到的訪客大致是什么樣子 。 我們可以通過這里的大數據 ， 總結出自己的衣服更適合賣給偏年輕的女性 ， 大約在18-25歲之間 ， 風格喜好就是甜美復古的風格、長款或者短款、棉質或者雪紡等等 。 潛在客戶可能是這些女孩子的男朋友 。
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接下來我們在[客戶運營中心—客戶分析]里查看店鋪的人群 。 可以獲得的信息有：性別、年齡、地理位置、粉絲占比、平均停留時長、這些訪客是否收藏加購或者支付、對折扣的敏感度等等 。
訪客、粉絲、成交客戶的數據是逐步精準的 ， 所以參考精準人群時 ， 先先分析進店訪客人群 再看收藏（粉絲）最后看成交 。
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通過分析可以發現店鋪18-24歲的女性訪客占比超過50% ， 其次是25-29歲的訪客 ， 所以我們在后期就要多18-24歲的人群大力投放 ， 其次我們把25–29的獲流能力變大 ， 因為它的成交有22.3% 。
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通過地理位置分析 ， 得出對廣東、四川、江蘇、湖南…等地區要優先投放 ， 因為這些地域轉化較大 。 其次對老客戶的維護也要跟上 ， 因為成交占比例粉絲回購的比例不算小 。
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就全店訪客來說 ， 對折扣的敏感度比較大 ， 所以我們后期可以考慮做一些滿減活動 。
經過以上我們就對自己的店鋪精準人群有了一個較為全面的認識 ， 下面我們就去直通車測試、強化這個人群標簽！
三、直通車打標
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