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實戰:以淘寶為例 電商平臺如何提高人貨匹配度?
發布時間:2019年10月17日 09:45:32

(網經社訊)本文基于“對用戶場景細分和深挖,滿足用戶更多的個性化需求”的原則,從買賣雙方的角度,對手淘現有的提高人貨匹配度的功能進行分析和改進建議。

電商依托互聯網的優勢,改變了傳統買家和賣家的交易方式,極大地降低了買賣雙方的交易成本,尤其是推薦算法、搜索算法的引入大大提高了人貨匹配度。

提高人貨匹配度是促進交易的關鍵要素之一,而提高人貨匹配度的關鍵就是“讓買家找到想要的貨物,讓賣家賣出想賣的貨物”,這兩條路在某種程度上其實是殊途同歸。

電商平臺經歷了多年的打磨,在大方面已經較為完善,若要更進一步改善,更多的是對用戶場景的細分和深挖,滿足用戶更多的個性化需求。

接下來我也將基于這個原則,嘗試通過“從買賣雙方兩個角度改進現有方案”來提高人貨匹配度,以及談談對一個“人找貨”場景的功能改進想法。

目前淘寶的主要的人貨匹配方式有:搜索(輸入文字描述、圖片識別、相似寶貝識別)、類目下查找(該方法使用的頻率不算高)、推薦算法推薦、賣家自營銷(微淘)。

一、用戶角度

從用戶角度(在手淘中,用戶和買家是同一類角色),典型場景可分為“有較明確目標的找貨”和“隨便看看,可能會購買”兩種,其中前者的找貨方式主要是通過用戶自行搜索,后者主要是通過推薦和逛微淘。

在用戶進行搜索時,還可分為兩種典型場景:

1. 用戶可以準確描述自己想要的貨物,然而搜索結果仍不理想

在該場景下,提高匹配度的一個主要障礙是“貨物描述不準確”,這其中有幾種原因:

  1. 用戶和賣家對一些貨物的特點定義不一,而在這個場景下通常是賣家對貨物特點的描述有偏頗;

  2. 賣家更傾向于盡量涵蓋多種貨物特點,堆砌流行詞以提高曝光,導致出現了與用戶描述不太相關的搜索結果出現。

則對應的解決方法主要從賣家方面考慮,我認為電商平臺可利用平臺數據幫助賣家精準描述,并需要讓賣家知道精準描述的好處,避免賣家堆砌過多描述詞。

2. 用戶難以用文字描述自己想要的貨物

目前的圖片識別可解決一部分用戶難以描述的問題,但圖片識別只能滿足用戶在“有想要的貨物的圖片”的場景下“想要圖片上的貨物”的需求,但存在還有一些用戶的需求是“在圖片里的貨物的基礎上做修改”,比如只想要圖片上貨物的樣式卻不想要同樣的花色,想要圖片上貨物的大致樣式卻不想要某個細節,甚至可能只想要圖片上貨物的風格等等更多個性化的需求。

(隨著用戶消費升級,個性化定制將是未來一大趨勢,而人工智能模擬將是滿足個性化定制的最有力方法。但目前技術顯然還無法達到這種程度,且個性化定制還涉及其他更多成本,故目前還未到考慮個性化定制的時候,而是通過更精準的算法查找現有貨物以更好地滿足個性化需求。而滿足個性化需求的一個關鍵就是要深挖用戶可能有的各種場景及不同場景下的不同需求。)

如果用戶想要在圖片的基礎上做修改,那么圖片識別越精準反而越不能滿足用戶的需求。雖然目前算法沒那么智能到能準確判斷用戶的想法,但我們可以通過讓用戶自行輸入相關信息以調整算法,即采用圖片加文字、短視頻加文字等多維度的描述方法。

這種方法深挖下去可以很復雜,但最開始只需用最簡單的原型滿足最常見場景下的較剛性的需求,之后再根據用戶使用情況進行功能的迭代改進。

比如,可在對圖片的基礎分析上設置樣式、花色、顏色等最常用的關鍵詞供用戶選擇“加”或“減”,“加”代表要符合圖片上的,“減”代表和圖片上的不需相同甚至不要相同。當然這很大程度上依賴于技術上能否實現。

(深挖下去,如果技術能達到的話,可以對圖片上的貨物進行更細致的拆分分析,通過用戶輸入相關信息來重新組合圖片和文字,然后根據這一新的組合對貨物池進行搜索)

在用戶搜索后,將看到搜索算法基于用戶畫像呈現的結果,在這個場景下提高人貨匹配度的主要考慮點是:搜索算法。

我的建議是:增大用戶對算法的自主調整。

淘寶有“千人千面”算法,算法根據用戶行為得出用戶畫像,基于畫像做推薦和顯示搜索結果。

但是,我們應該考慮到,用戶行為有很多場景(用戶可能會為別人買東西,還可能會因為好奇或者其他原因查看了某些商品,或者用戶想法改變了等等),如果將這些行為都計入畫像中,將很大可能上會造成干擾,而手淘目前對搜索出來的商品只能“找相似”和“找同款”,那么要想對算法調整將需要花更長時間,有損用戶的選購體驗。

用戶在篩選搜索結果時,存在“對商品部分滿意”的場景,這和“在圖片里的貨物的基礎上做修改”很類似,故可采取類似對圖片識別改進的措施那樣,利用技術“對具體商品進行分析和拆分出商品特點”,可讓用戶選擇“加減”,這將更快速地調整算法,有利于算法更快找到用戶需要的商品。

同樣地,這也需要技術的支持才可能實現。

最后,假如用戶仍是搜索無果,在這樣的場景下,可能會有“問別人”的需求——用戶可能會想發帖詢問,或者看別人的類似的詢問貼。

則可以嘗試設置一個發帖詢問區,但是通常這是賣家愿意回答的,然而賣家回答又容易讓用戶不信任,用戶希望的是其他買家的回答。

而且如果問題過多,將有很多問題無法得到足夠的曝光,這仍然無濟于滿足用戶的需求。

故還需要由算法通過抓取問題關鍵詞向買過類似物的買家推薦問題,但其他買家回答問題也是有成本的,如果沒有其他額外收益,將不能有效調動這部分用戶的積極性。

如何鼓勵其他用戶回答?

可以是積分、金幣等其他獎勵。

二、賣家角度

從賣家角度,主要是幫助賣家將貨物推動給需要它的買家,以及幫助賣家調整生產計劃以更好地滿足買家需求。

1. 賣家需要將已有的貨物推送到需要它的買家手中,這可以通過對貨物的準確描述、推薦算法、搜索算法、和更多的曝光率來滿足。

前三點在上文的用戶角度中已提出可改進點。

我認為,“更多的曝光率”的需求其實不應該犧牲搜索結果的準確性來滿足(如賣家常會為了更高的曝光率而堆砌描述詞),因為這樣就會降低買家和貨物的匹配度,但可通過用戶“隨便看看”這一場景來滿足。

淘寶目前已有為提高賣家貨物的曝光率提供了一個模塊:微淘。微淘不僅是賣家的自營銷平臺,還是用戶的自推廣平臺。賣家可以在這里推薦自己的商品,用戶也可以通過曬出買家秀和使用心得來推廣商品。微淘的功能設置得已經很完善了,充分利用了短視頻的優勢,而且在圖文和短視頻中都有寶貝鏈接方便用戶查看。

不過體驗下來有一點不適的感受,就是內容很雜,只有幾個較大的分類(買家秀甚至沒有分類),沒有比較明確的客戶細分,這樣或許是想單純依靠推薦算法來服務不同的用戶群體?不過我認為如果可以在現有基礎上進一步細化分類,對差異較大的用戶群體做細分,對提高人貨匹配度將會有進一步的幫助。

2. 由于信息不對等性和滯后性,賣家對市場上買家的需求存在誤解是常有的事,導致貨不能很好地滿足買家需求,這樣的供需不匹配容易造成買家買不到想要的,而賣家賣不出貨。

而互聯網的一個優勢就是數據,可以充分發揮數據優勢,將搜索數據、購買數據等經過封裝和有針對性的簡化后為服務相應市場的賣家提供生產信息,幫助指導賣家的生產計劃,或引導潛在賣家進入需求尚未被很好滿足的市場,從上游更好地滿足買家的個性化需求。

三、一個“人找貨”場景:評價里的買家秀

用戶在有購買意向的商品的評價里發現其他買家的買家秀,想詢問其身高體重,或者是身上搭的其他商品,這樣的場景非常常見。

現有功能下,用戶會選擇通過評論以盼得到回復。

但很多時候,這樣的方法并沒有太大成效,因為回復與否完全取決于買家秀用戶,她什么時候會再次來淘寶?又是什么時候才會打開消息看到這條評論?又為什么要回復?買家秀用戶會回復的概率并不高,而且就算回復了,得到回復的時間多數時候也是偏長,在這段時間里用戶可能已經打消了念頭,或者尋找到了其他替代品。

但既然我們已經發現了這一場景,就可以通過改進功能來更好地滿足用戶的需求,也能幫助促成交易。

我們可在用戶評論上傳買家秀時,鼓勵用戶附上自己的身高體重等信息(只是鼓勵,附信息與否是用戶的選擇自由),以及參考微淘的形式,鼓勵用戶對搭配的其他單品打上標簽留下寶貝鏈接。

用戶做這些都是有成本的,需要有鼓勵措施,比如獎勵積分、金幣等??紤]到這也是為這些商品信息做引流,可回饋商家優惠券等。

四、總結

本文基于“對用戶場景細分和深挖,滿足用戶更多的個性化需求”的原則,從買賣雙方的角度,對手淘現有的提高人貨匹配度的功能進行分析和改進建議:

利用數據協助賣家精準描述貨物、提高用戶的自主調控性以更好地調整算法、為搜索無果的用戶設置發問區、細化微淘分類、利用數據指導賣家的生產計劃,以及針對“用戶對商品評價中的買家秀感興趣”這一“人找貨”場景提出了鼓勵買家秀用戶上傳相關信息的建議。(來源:人人都是產品經理  文/yoonri;編選:網經社)

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【關鍵詞】淘寶人貨匹配度
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