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淘宝运营转型:SNS化和数据化

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发表于 2013-4-24 14:33:26 | 显示全部楼层 |阅读模式
对于淘宝而言,不断提纲挈领的莫过于建立大淘宝生态圈。在4月初阿里高管访谈中,阿里管理执行委员会副总裁张宇(花名语嫣)不断强调,淘宝如果要继续往前走的话,必须支持多角色在淘宝的生态圈里面成长。无论是去年开始倡导的还权于卖家,还是如今的“用SNS的思路运营淘宝”,都代表着淘宝平台整个运营方式的改变。语嫣透露,淘宝的千人千面也将可能从今年下半年实现,那么,2013年的淘宝到底即将经历哪些改变?
标签式运营,共建共享“所谓的SNS,不是淘宝要一个SNS,而是用这样的思想来运营平台。”语嫣一再强调。
三年前,马云提出淘宝必须SNS化,但淘宝却在这条路上走得磕磕绊绊。一开始显然走到了“淘宝要做一个独立的SNS产品”的误区,而今,淘宝上下终于想清楚了一件事:SNS对于淘宝是一种运营思路。说白了,在这个全民SNS的时代,淘宝需要一个共建共享的思想和机制,这也非常契合整个大数据时代要思索的东西。
十年来,淘宝的商品分类体系已经是第五代,淘宝的流量分配规则不断在进化,但总体而言是一个大锅饭,商品极大丰富,分配的维度却很难完全提供给所有商家一个公平的机会。而SNS化运营的淘宝,希望实现的结果是:一个卖家,你做得越好,你可以得到越多。而这里的好,并不单指以前跟搜索规则绑定的爆款数量或者说销量,而是更倾向于对自己店铺客户的自维护,让用户能更明晰找到准确的商品。
对于商品管理,淘宝从一开始的简单分类到树状再到点状,再到去年双十二尝试的贴标签。结果,遇到了瓶颈。淘宝忽然发现,标签类运营不是平台的运营小二可以搞定的,而且也不该是小二来贴标签。“我们现在已经有几百万个结点,我们要去到的地方可能是几千万个节点。很简单,今天在淘宝上面想买一件衣服,你描述一下物理特征,就很容易买到的,但是今天要买一件装逼的衣服,这就找不着了,那么这种衣服存不存在呢?存在的,但是它是什么样子呢?小二可能就描述不出来,很多卖家有这个Sense,可以打这个标签,何不让他们参与进来呢?”
语嫣觉得,这是未来运营要靠商家共享共建的现实需要。淘宝所谓SNS运营思路的转变,正是如此。按照以前的运营思想,就是小二定义一个装逼服装标签,然后看哪些商品合适的就放进去。今天如果用SNS的方法做,就是卖家来贴标签,然后淘宝去抽取这个标签,再根据某种规则把合适的商品放在标签下面。甚至,买家也可以参与进来做出贡献,比如说买完以后给商品贴一个标签,系统也可以根据用户对标签的点击不断优化排序。
同样曾鸣在采访时也强调:此次事业部重构后得出一个较为明确的方向,淘宝不做一个通用的SNS,不是微信,不是Facebook,而是将淘宝社区化,成为一个分享机制。“可以将SNS这种互动的方法,变成淘宝买家与卖家之间沟通、服务、交通的一个主要产品形象。”
但这个产品到底怎样的,还不能简单定义,有可能是用一个平台级的思路来打通所有SNS化的产品,让其和购物有机的融合在一起,“淘宝未来就是一个为购物而存在的SNS。”曾鸣对这样一种形态做了简单的描绘,买家可以订阅卖家的信息,包括新品的上新时间,售后服务有特殊的通知,可以订阅所以你喜欢的。就像去年双十二的扫货小分队,几个闺蜜可以在淘宝上面逛街,几个人就可以组成一个群组。
单款产品的表现形式可能就是常规的Feeds、动态、个人主页等,但要将这些所有东西在购物的场景下发挥最好的用户体验,“用户用爽了才是关键。”所有,可以想象,在未来一段时间内淘宝会有各种形式的SNS产品出现,无法预估哪款产品是最好的,而所有这些组合而成的就是淘宝的社区化。
数据化运营:千人千面一直以来,淘宝被视为最全面的网购数据库。淘宝也很早就开始提数据化运营,通过数据研究来指导运营做决策用。2013年,语嫣则希望淘宝是运营数据,平台运营要具备通过数据研究理解每一个消费者的能力,不再把数据作为业务的补充,而是两者相容。预计到今年下半年,淘宝可以实现“千人千面”的搜索结果:不同用户搜索某一样东西,呈现的结果页面可能不一样。
淘宝目前经历着工业化的效率时代,但工业化一定是有一个界限的。而在语嫣看来,如果要超越这个极限,一定是个性化时代的来临,这条路是淘宝一定要走的。“从运营商品到运营人,从运营人再到运营数据,淘宝拥有很多消费者给我们的数据,但是之前一直没有把这些数据好好利用起来。”这和阿里巴巴集团数据委员会会长车品觉的想法不谋而合,而今年淘宝的千人千面得以实现,也需要建立在淘宝消费者大数据研究的基础上。
“千人千面的难点在于数据的稀缺性。”车品觉之所以说稀缺,并非指数据不够丰富。这里的稀缺性是指,跟数据发生关联的用户样本。比如说,母婴类目,是否看过这个类目的就是准妈妈和妈妈们呢?未必。这种精准化推送就变得难起来,所以一开始还是要先做一个人群,逐步再精确到一对一的个体。从“看母婴产品”推导出“自己有小孩”这个结论,车品觉说这个准确率只有62%。但如果再加上“一二线城市”“年龄层”两个数据属性,这个准确率可以升到83%。如果再加上“有没有汽车”这个属性的话,准确率可以升到86%。
“大数据,需要用其它参照系数据让主线数据变得更精准。”刚才这个案例中,如果加上更多参照系数据的话,完全可以推出用户小孩儿的年龄在6岁以上还是以下。可以想见,如果准确到这个维度的话,距离千人千面的实现,并不是那么遥远。

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