关键词：定价、免费流量、转化率

适用行业：女装/女士精品（一级主营类目） 连衣裙（二级）

适用卖家规模：新商家、钻级

很多新手卖家在上架产品的时候，都不会去慎重考虑我们的价格问题。有的掌柜可能会想我刚开了一个新店，我把产品的价格定的低一些这样更容易把产品卖出去。而有的掌柜会想，我来做淘宝是为了赚钱，那么我把价格定得高一些，我的利润也会更高。其实大家是两种想法，不能说是错误的，但是在淘宝，如果想把我们的产品卖得更好，我们要懂得淘宝的规则以及市场上买家的接受度的问题。

首先，跟大家来说一下淘宝价格方面的规则。

为了维护健康的市场环境，淘宝是比较排斥一些追求低价而忽视产品质量的掌柜。所以，想要在淘宝打价格战是行不通的，一些价格太低的产品，淘宝可能会以为你的质量不是特别好，那么这种情况下会减少你的宝贝展示的渠道，从而让你获取流量的机会大大减少。大家可以打开一下淘宝网首页，随便搜索一个产品关键词，比如我搜索一下“连衣裙”，然后按照价格从低到高排序，如图：

 

大家可以看到我这边按照价格从低到高进行排序之后，排在最前面的价格是30元。可能有些掌柜你在搜索连衣裙的时候，看到了最低价格跟我这边的不一样，这个是根据个性化来进行展示的。如果说你平时的消费层级较高，购买的产品都比较贵，那么你进行排序之后，看到的最低价比我这个要高。如果你平时的消费层级比较低，那么在你按照我这个方法进行搜索之后，你看到的价格比我的要低。关于这个点大家只需要了解一下就可以，重点大家可以看到价格从低到高进行排序之后排名在最前面的销量并不高，同时，低于这个价格的很多产品就在价格排序下获取不到展现的机会。所以当我们在进行产品定价的时候，一定要仔细调查过行业的数据，在保证自己的产品有更多的展示机会的情况下去进行定价，而不是一味的追求低价。

其次，我们需要了解产品比较受欢迎的市场价格带。

我们在淘宝这个平台销售产品，那么首先大家都是想要把产品卖出去，赚取更多利润的。想要卖的更多，我们就要知道哪个价格带买家是最喜欢的，接受度是最高的，结合自己产品的特色以及市场受欢迎的价格，去进行精准定价。

在进行精准定价的时候，我们可以参考两个方面。

第一，淘宝网首页受欢迎的价格带。

在看这个价格带的时候我们一定要去搜索精准关键词，什么叫精准关键词呢？也就是说，带上你的产品特色材质的关键词。比如：“真丝连衣裙”“ 棉麻连衣裙”， 这样搜索出来的价格带才会更精准。就拿连衣裙和真丝连衣裙为例，虽然这2种都是连衣裙，我们来搜索对比一下价格差距。

先用“连衣裙”搜索，如图：

 

用户喜欢最多的价位是114- 305元，这部分用户占比53%。

然后我们再用“真丝连衣裙”搜索，如图3：

 

用户喜欢最多的价位是310-710元，这部分用户占比53%。

所以如果你想要了解自己产品的受众买家最喜欢的价格带是什么区间，那么你必须要搜索产品的精准关键词，通过精准关键词搜索就可以了解到买家最喜欢哪个价格带的产品。当然我们这边的进行定价的时候也要结合产品的成本，如果说你的连衣裙款式非常普通，成本也非常低，定价在114是不合理的，那么我们可以看下热销价格带旁边的价格是否适合自己的产品，适合的情况下我们就可以退而求其次了。需要大家注意的是这边的价格都是买家成交的价格，也就是如果你的产品要打折，那么你的一口价需要再抬高，打折之后是在这个价格带。

第二，生意参谋市场洞察专业版查看搜索人群画像。

 

也就是看搜索这些关键词的买家他们都喜欢买什么价格带的产品，这个数据也是成交的价格。我们来搜索下“连衣裙”查看买家支付偏好，如图4：

 

大家可以看到我框选的这3个价格带都是成交较好的，那么在进行产品定价的时候我们就看哪个价格带的更适合我们的产品的实际成本情况，选择一个比较受欢迎的并且适合我们产品的价格带进行定价，并且全店同类产品都最好围绕这一个价格带来，这样人群更精准，后期转化相对也会更高一些。

 

本文来自三节课《策略产品经理实战课程》课程负责人-波波

今天，想和大家聊三个问题。

一、连衣裙客单价低于128这条线存在吗？

先还原下事件：

2.24号中午微博博主“风中的厂长”发了一条微博（如下图），并在5小时后进行了解读。

随后演变成客单价低于128的人群属于“低价人群”，虽然厂长不断强调同时满足三条。架不住热心网友纷纷上淘宝搜索，导致“连衣裙”连续三天霸榜热搜词。

随后淘宝官方进行了回应：

博主#风中的厂长#再次回应，一石激起千层浪，吃瓜群众当然表示不信了，无论是被打上什么样的标签，心里肯定不太舒服。

看到“千人千面”“搜索”“逻辑”这些词的时候，作为策略课程负责人的我觉得有必要搞事情了。

最近几年大家都隐约感觉到各类app越来越“智能”，也出现“杀熟”如此不地道的事情，谁在搞怪呢，真的是机器和算法更加智能化了吗？

可以很明确的告诉大家“128不一定存在，但对用户进行分层，对各类用户进行标签定义是真正存在，俗称个性化推荐”。

下面，就让我来简单剖析一下。

二、淘宝如何做个性化推荐？

我们尝试还原淘宝的搜索推荐策略，发现淘宝处处是策（tao）略（lu）。

今天，不妨按照策略四要素（待解决问题-输入-计算逻辑-输出）来解构下淘宝的搜索推荐策略，解读淘宝如何做到：

1、我们可以定义淘宝的待解决问题：

给每个用户推荐最需要和偏好商品，提升活跃（停留时长）和转化（成交率）。

2.输入：（用户活跃和转化受哪些因素影响/我们会被贴上哪些标签）

淘宝为了解我们的需求和偏好，可能会从以下层面去提取标签，用来解释每个人的画像：

• 用户基本特征（性别、年龄、地区、职业（学生、白领、高管、妈妈、孕妇、老师、程序员、行政······）不一一列举
• 用户购买力（总消费金额、近期消费金额（3个月或6个月）、最大消费承受能力、职业类型、芝麻信用分······）
• 用户行为记录（常买商品、近期浏览、购物车······）
• 用户场景（早、中、晚、工作日、周末······）
• 由于淘宝是B2C交易平台，我们也需要考虑到商品侧因素:
• 店家的基本信息（邮费、商品的质量和种类、好评率、成交率、退货率、价格、排序页面、展现页面······）

淘宝系统可能会据此这样定义某人：

一个来自二线城市的白领女孩，总消费水平中等，近期在淘宝消费1000-3000，芝麻信用分600-700，常在淘宝上购买服饰，近期浏览和添加购物车都是服饰，而且都是晚上购买，收货地址标注为家庭。成交商品中都为包邮，会选择价格中等的店铺（如zara，优衣库）进行交易，很少跟客服沟通，付款时间在24小时内······

此图仅为列举，淘宝肯定会区分的更加细致，比如点击过哪些页面，打开过哪些系统推送，使用优惠券的金额···等等，可以看到要做到个性化推荐，用户的场景和需求是无法穷尽的。

接下来剖析下淘宝用什么样的机制做到个性化推荐。

3.计算方式（淘宝的算法公式太复杂，以图文描述）

淘宝APP是由多个策略系统交叉组成，我们主要探讨搜索推荐策略的计算方式。搜索推荐策略设计内容有搜索策略—推荐策略—排序策略—展示策略，各个策略之间也是交叉影响的。

推测淘宝的计算逻辑应该有采取二叉树进行遍历(仅为推测)

可以理解为：if…then…else…

如果你是频繁购物的学生，经常买连衣裙，这个时候推荐XXX。

如果你是频繁购物的学生，没买过连衣裙，这个时候推荐XXX，不点击则推荐连衣裙相关。

可以参考搜索推荐策略其他计算逻辑（漏斗筛选）：

例：当一个3个月前买过钢笔的学生在淘宝上搜索了“钢笔或墨水”，系统可能会判断他想要同价位或者更高价位的钢笔/墨水/本子/这些物品，再调取他的历史搜索和成交数据，很大概率会在搜索结果页优先排列同等价位和星级的商品。

但该策略也会穷尽极端情况，所以不太可能给一个学生推荐价值70W的RM SO5钢笔或派克（保时捷纪念版）···

明白淘宝搜索推荐逻辑后，我们再看看淘宝的展现策略 ：

（注：我手贱搜了一下连衣裙，随后在这些地方全部发现推荐展现踪迹）

不要以为展现策略仅仅在搜索结果页的排序，如果你有心去观察淘宝的各个模块（上图标红部分）也可以参考下图感受展现策略的无处不在。

并且神奇的是淘宝会尝试推荐不同类型不同价格的商品给你，每一个模块都有计算逻辑，随机呈现给你，总有一款能打动你不是吗？？？

4.输出（用户在不同场景下的需求）

仍以“连衣裙”为例，来看看为什么我们不一样。

假如你是经常购买优衣库等连衣裙的女学生或白领，大概率会推荐给你Zara，甚至only的连衣裙。

假如你是偶尔购买无牌低价的连衣裙的女性，淘宝打开率低，不太可能会给你推荐only甚至更贵的连衣裙。

其他场景就不一一列举了，只能说目前淘宝做到了“千人千面”，但貌似没那么“智能”。

如果有意外情况只是系统还不够了解你，比如给我（一个没有女朋友的混在职场的钢铁直男）推荐连衣裙和女士内衣，仅仅因为我搜索了这个词。

不过就像淘宝的算法小二声明中所说，用户的场景和需求是动态的，系统对于用户的定义也是动态的。

比如你这个月只卖低价的，下个月买的都是品牌的，系统也会针对你的标签进行升级。

比如我下个月有了女朋友，开始给女朋友买东西······

系统不会跟人交流，所以他只能通过我们的各种行为和数据，来判定我们想要做的事，不断的给我们贴标签，撕标签。也挺辛苦的~

虽然很多网友都在抨击以某些标签定义某些人群，但其实这是智能时代和机器学习不可避免的过程，也是企业在追求利润使用的精细化运营策略。

其实人类社会天然具有标签基因，比如“皇帝”“男”“穷人”“富人”“精英”“乞丐”···但记住，没有什么标签是可以永久定义一个人的，所以还是努力给自己贴一些正向标签。

应了一句话，你怎么对待你自己，机器就怎么对待你。

本文仅浅略解析淘宝个性化推荐策略，需要反复强调的一件事是，淘宝的复杂程度要远超我的描述，像基于平台关联进行策略推荐（好比说昨天我在京东上搜索连衣裙，今天头条也出现相关广告，并且是京东的···），基于用户关联推荐等等不能一一解读，不足之处不准确之处看看就行。

虽然目前各大平台的数据相互独立，但已经足够“策略”去发挥很大作用，而且我相信，随着数据流通和算法的进步，“人工智障”会逐渐变为真正的“人工智能”，来帮助我们达到“个性化”的理想态，真正帮助我们的生活工作。

三、关于这些策略的制定是谁干的？

我们去观察某电商平台策略岗位招聘：

仔细看能力要求的关键词：“用户画像和需求”“分类运营”“不同场景下用户购买习惯和关联”“内容的精准触达”“标签运营方法论”。

完美契合上述淘宝搜索推荐策略工作内容，他叫——策略产品经理。

其实不仅仅在电商行业，在当下互联网行业中，无论你是做什么产品，策略已经无处不在。

比如说，这些典型的业务问题和场景中，就是互联网业内“策略”最常发挥价值的地方——

1.一个产品，随着用户体量增加，需要考虑做精细化运营；

2.一个产品，可能涉及到搜索、推荐、供需匹配等功能模块需要完成；

3.一个产品，拥有大规模交易、成交数据，需要提升成交率，优化利润空间；

4.一个产品，需要考虑通过数据来驱动用户增长；

5.一个成长期的产品，需要考虑通过补贴来规模化拉动用户增长，并希望自己的补贴方式、形式等能够变得尽可能高效；

等等等等。

比如说，最新招聘信息，各大厂都在寻求策略相关人才。

假如你是一个策略产品经理，你将有很大可能能够跳脱出依赖于“人肉”的怪圈，而开始可以做到能够依赖于“机制”和“机器”来帮助自己提升业务效率；同时，你将比之前有能力能够去解决一些复杂度更高的问题，从而让自己更值钱，以及能找到对自己更好的职业机会。

同样，假如你要做一个策略运营，如果你可以拥有思考“策略”的能力，你也有更大概率将运营动作规范化，实现依赖于“机器”进行精细化的运营的工作，帮助你能够面对更大规模，更多维度的挑战，成为市场上更加不可替代的存在。

所以，

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接下来，如果你还想更深入的了解，不妨再让我介绍下。

1.课程内容

这里就不废话了，直接上课程大纲，供你参考。

2.课程导师

刘滢，毕业于北京大学本硕，7年拿了3个学位。前百度策略产品经理，滴滴第一位策略产品经理、前滴滴策略产品负责人，拥有7年的产品经验。

3.适合人群

• 1~5年的产品经理工作经验，对策略感兴趣或是想转行做策略的同学；
• 2-5年运营工作经验，有一定数据基础，现有工作中需要基于数据来制定大量运营策略并有效率提升需求的同学；
• 2年以下策略产品相关工作经验，希望更系统的学习策略相关内容的同学。

4.学习方式

专业教研团队完成设计的视频课程学习+班级群讨论+高强度作业实战+助教1V1批改&点评+老师解答各种疑难问题，全程班主任+助教带班，杜绝偷懒和拖延，学习更高效！

5.学习时间

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