淘宝电商怎么做大数据推广（淘宝网店如何运用大数据营销）

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淘宝网店运用大数据营销，主要还是要通过大数据去分析，顾客的喜欢商品，以及顾客对于价格的接受能力，还有就是顾客的人群分部，这样就可以运用*数据进行营销的。

淘宝在我们买过某个东西之后,会在首页给我们推荐对应的商品,这是因为大数据建立的用户画像。

淘宝在我们还没有买某个东西之前,就在首页给我们推荐对应的商品,这是因为视网膜效应或者幸存者偏差。

先从常见的大数据用户画像说起

在淘宝购物的时候,我们经常会碰到这么一种情况,刚买完一箱牛奶或者只是搜索过牛奶,等你再回到淘宝首页的时候，你就会发现你的推荐栏中就有各类牛奶的推荐。

这些推荐是怎么来的呢？这就是淘宝的大数据推荐。

在有推荐之前,得先有数据,最开始淘宝的数据都来自于自身,也就是淘宝自身,但现在的来源却十分广泛.

这也是这几年*不断的收购各大独角兽或者行业内比较有名的公司的原因。比如uc,比如饿了吗,因为这几家公司都有大量的用户数据。

不管出发点如何,公司的第一目标一定是盈利,而电商收入的很大一部分是广告,怎样的广告更加能吸引广告主呢，那自然是转化率越高的广告位置啦。于是电商平台不断的优化各种推荐机制,将对应的广告推送到有需求的用户面前。

那么如何构建一个用户的兴趣标签？

就拿上文中牛奶这个兴趣标签来简单说明一下。

兴趣标签(牛奶)权重=行为权重️访问时长️衰减因子

行为权重:什么都不干 1分，搜索+ 3,评论+ 0.5，点赞+ 0.5，转发+ 2，收藏+ 2

访问时长:10S以内权重为 0.5，10S－60S为 1，60S以上为 2

衰减因子:0- 3天内权重为 1，3- 7天权重为 0.85，7- 15天权重为 0.7，15- 30天权重为 0.5，30天以上权重为 0.1

上述的权重数字并不准确,就拿行为权重来说,搜索,评论、点赞、转发、收藏等操作都对应不同的分数,具体的分值跟业务相关。

同理访问时长也会影响你这个兴趣标签的权重,另外随着时间的推移,兴趣标准的权重会越来越低。

讲到这里,我想大家就可以理解为什么你搜索完一个商品之后,首页的推荐栏会出现你所搜索的物品。如果你把商品加入到购物车或者干脆买下来,首页推荐栏的对应商品的广告权重会更高。

但是….,这就存在一个很大的问题

比如我刚买完一箱牛奶,你首页又给我推荐了各类牛奶！我这是要成奶牛啊，买了一箱还要我买,我可能会买吗？

我相信有很多的朋友都碰到跟我一样的问题，也经常就此问题吐槽电商的推荐算法蠢。

针对性的推荐实际上解决了很多人的选择困难症。但我们更喜欢的是，我买了一箱牛奶,你能给我推荐一些面包，饼干,干粮之类的东西。在我买了一件衣服,你能给我推荐搭配的裤子或者鞋子。这样的推荐才是我们所期望的。

当然我相信这种关联性的推荐,电商平台肯定也在做,只是这可能需要更多的数据和标签。

兴趣标签之外的作用

我们的兴趣标签除了给我们推荐对应的一些商品之外.还会有其他的作用，一些推荐的算法可以通过这些数据计算出我们的消费能力.

经常购买饼干牛奶之类生活用品的人和经常购买钻石项链,名牌包包的人肯定不会处在一个消费能力上。

此外还有消费兴趣,社交习惯等。而如果还想计算更多关于你的信息,比如性格偏好,外卖偏好,运动便好等数据，则需要更多的数据,

其中外卖偏好各大外卖平台已经有了充足的数据;