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手淘“有好货”如何选品?小二来支招

[运营分享] | 发表于 2017-4-12 10:38:06 | 查看: 14690 | 回复: 0 收藏收藏:
2017-4-12 10:38:06
作为淘宝最早推出的内容产品之一,“有好货”的导购作用正变得愈加明显。有好货的产品定位为品质生活指南,主要针对中高消费人群,位于手淘首页为用户提供精准化的个性推荐——

有好货它的内容主要来自两大部分:1.专业领域达人提供的优质内容,包括微博、其他平台各自领域内有一定影响的kol;2.行业提供的优质内容。

这就导致有好货并不是大促性的内容产品。自2013年上线以来,它的运营一直围绕用户,而不是围绕成交。而这正符合淘宝未来的趋势之一。

近日,在一场题为“重新定义爆款”的线下沙龙活动上,有好货运营小二史炜为各位商家分享了在淘宝进一步深化内容化的背景下,内容导购产品的积极作用,以及商家如何玩转有好货的实操干货。最后,他还分享了一个导购小二眼中的爆款,并解读了爆款在当下电商环境中的不同意义。

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有好货运营小二史炜在沙龙现场做分享

1.导购产品已进入2.0时代

回顾过去几年的发展,导购产品已经从1.0时代跨越到2.0时代。

1.0时代更注重人和货的匹配。从产品上来看,用户规模和体量是重点;而从运营端来看,当时的有好货更关注短期效应,弱个性化推荐,只是基于用户当下浏览行为做简单匹配。

当2016年阿里巴巴CEO张勇提出“人货场”概念,相应的,导购产品也发生较大变化。在有好货运营小二史炜看来,通常情况下,平台产品迭代速度不会超过半年,而对于商家运营而言,他们都需要挖掘背后的逻辑,而不是被动地追随。

如何理解“人货场”?所谓的“人”即人群,要了解他们的基础属性、行为偏好等;“场”即手淘的各个场景,有有好货、爱逛街和淘抢购等不同产品;“货”即商品池。在导购产品的2.0时代,要达到人货场匹配,就需要根据品类规划、商家需求,通过人群的线上线下行为和相应场景对应到需要达到的用户,更强调联动性。其中千人千面,就是帮助商家更为精准地匹配商品和人群,未来将会有一套更完整的算法。

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线下沙龙现场

同时,阿里巴巴在去年7月提出“三位一体”,即产品+算法+运营。产品即前台,解决栏目和场景如何圈定用户的问题;算法即展现逻辑和精准引导转化;运营即后端,相当于产品和商品规划。

传统的做法是,商品根据搜索结果与人群匹配,未来将加入更多人为因素,根据人的行为变化不断升级。因此对于商家而言,团队在现在的电商环境下不仅需要运营人才,还需要了解部分算法逻辑,这决定了店铺商品能否浮现。

打磨现有的优质和特色商品,也是未来淘宝的主要方向之一。那么,三位一体下如何为商品定位?

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手淘有好货页面

据史炜介绍,有好货希望吸引手淘的中高端用户。在这样的情况之下,有好货偏向于以下几种类别的商品和内容:

1、高品质、有调性的小众品牌;

2、有一定设计品味,比如“外貌”协会、原创设计、有腔调等;

3、外观和功能上有一定的创意创新;

4、特殊款式,比如具备稀缺性和收藏价值,还可以是限量款、明星款;

5、认知度不高的海外商品。

从品牌角度来看,它们大都聚焦于奢侈、轻奢品牌、知名高端品牌、小众品牌、设计师品牌和潮牌等。而从商品层面来看,有好货更青睐于新品,往往上市时间为3个月内;经典款,比如明星产品和具有代表性的产品;潜爆款,引领当下流行趋势;通过限量、联名和定制的特殊款。

有好货的这些门槛,便自觉将平台上常见、品质差的品牌和商品排除在外。

2. 有好货2017年新玩法

2017年,淘宝将进一步深化内容,有好货将有哪些玩法?商家们如何抓住这波机遇?

有好货将提升优质、深度内容占比,一方面,内容更好地展现商品,另一方面通过直播、短视频等多元化内容方式增加用户停留时长,以此提高用户黏性,加强品牌本身的影响力。这背后的逻辑即完成“种草”行为。未来,内容化的实践都将围绕“种草”、“长草”这些消费者决策行为来展开。

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有好货中“长草”栏目

3.导购小二眼中的爆款:

在史炜看来,从商品角度来说,爆款首先必须满足“三高”:流量高、销量高和认知高。

前两者分别关乎商品详情页和成交数等量化指标,后者则更偏重于品牌力本身。因此,判定一个商品是不是爆款,不能单纯看有没有好的销量,有没有完成交易,还可以看是否达到“路人皆知”的高认知,这种情况或许也是爆款。

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而从店铺角度来看,按照销量,爆款往往处于金字塔顶尖,不需要做导购推荐,而往下则是特色商品和长尾商品,需要以内容引导消费者种草。回到有好货等导购产品的意义,就是将这部分有惊喜感的个性化内容和商品推荐给用户。

在手淘的应用里,如果按照附加值、成交数和认知度三个维度来看,有好货对于成交数的要求不高,但强附加值和认知度;聚划算则多数有品牌认知度背书;淘抢购则定位于更看重价格的成交。基于每个入口,爆款的意义就会不同,商家便需要梳理商品池,之后生产不同匹配内容,根据不同场景分发。


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