当你在逛淘宝天猫的时候有没有发现，你和你的朋友打开同一个网址，页面展现的内容或关联推荐不同？“猜你喜欢”越来越多推荐的是你最近感兴趣的商品或是你逛过、购买过的店铺里的相关宝贝？比如你经常购买儿童用品，就会发现页面常常推荐给你儿童玩具的促销活动，或者育儿宝典之类的。
这些功能都是阿里平台基于大数据背后的偏好算法，根据用户的访问搜索记录，在线行为的路径、习惯、偏好加权，展现其关注的，推送其喜欢的，最终更贴近需求，激发购买冲动，把用户的消费力提升至极致。那么，相同的逻辑，卖家针对到店铺的消费者，如果做到千人千面的精细化运营，会带来什么？
丽人丽妆：标签赋能，转化率提升7~10倍
丽人丽妆是阿里平台知名品牌化妆品代运营公司，在做千人千面策略输出的品牌由原先的妮维雅、施华蔻到目前的28个品牌官方旗舰店，人员配置上也由5人小组拓展至68人的专项团队，可见其在千人千面的投入。
618期间，丽人丽妆针对某热销知名品牌实行产品标签策略。为提高到店人群的转化率，以“30天内浏览无购买人群”这个维度，将人群划分为30天内浏览无购买BB系列、水乳系列、隔离系列、面膜系列。结合回购周期概念，制定不同页面和产品关联营销策略，例如针对30天内浏览无购买BB系列的人群，制定气垫BB的礼盒和套装，加上隔离、面膜、水乳系列相关搭配产品的推荐。“之所以选择‘30天内浏览无购买人群’这个维度，是因为用户有浏览说明他们对产品感兴趣，但因价格或者其它原因放弃购买，因此活动期间要对这部分人重点推广。” 丽人丽妆相关负责人小车说。
另外，丽人丽妆还采用了聚星台后台已有的标签体系——价格敏感标签等。据活动复盘数据显示，丽人丽妆最终转化率提升了7-10倍。
“值得注意的是，日常与大促策略的区别，大促期间冲动型消费驱动，可以合理利用凑单等价格‘陷阱’。”小车总结历史经验说。
GXG：以品类、促销偏好划分，转化率提升10%以上
阿里巴巴商家事业部歌笑介绍，按照目前行业平均水平来看，平均转化率按服饰、美妆、电器、快消、母婴依次提升。由于服饰是非标品，而且下属子类目特点各不相同（比如内衣和运动户外），所以整体波动比较大。因此，千人千面的效果相对来说在服饰上没有其他品类直接。但是知名男装品牌GXG还是尝到了千人千面的甜头，66大促期间整体转化率平均提升10%以上。
据GXG天猫店长江超介绍，在66大促期间，GXG主要是以品类偏好、促销偏好来划分。
针对折扣型人群，店铺的默认首页活动信息是以满减为主。基于此，为了提高折扣人群转化率，从而圈定对折扣敏感高的人，个性化首页主要以活动折扣以及低门槛优惠券的思路进行设计。
根据市场调查，男士对于服装需求目的性都相对比较明确，所以GXG尝试以品类划分人群去设计个性化首页。在66期间选择了3个品类：休闲裤，T恤/POLO衫，衬衫。活动页面主要设计思路为突出活动banner信息，优惠券力度，主推宝贝保持不变，调整下方的楼层排布，对于圈定的人群，将对应品类的楼层排到最前面，得到了较好的效果反馈。
“通过千人千面，我可以获得店铺里的人群画像，比如偏好休闲裤的有多少，女性购买偏好多少，这些数据对后期店铺运营非常有利。”江超说道。
巴拉巴拉：标签、A/B test，转化率提升30%
2013年流量增长约250%，到了2016年增长率只有20%，由于童装行业竞争激烈，用户选择范围扩大，导致流量分散，使得巴拉巴拉也面临流量增长红利不明显的问题，要想进步必须做好精细化运营。于是他们采取了以下三方面措施：
1.成立千人千面项目组，从标签规划测试到落地执行调试，对不同的客户在不同的场景下展示不同的页面，客户想买啥就直接给他；
2.通过千人千面官方标签和店铺自有收入标签匹配，排序优先级，按照高覆盖、简单性、高区分度原则匹配，制定了具体的分层及营销策略，缩短消费者购买路径；
3. A/B test是指针对同一人群，进行页面差异化的对比。巴拉巴拉在活动期间始终开启个性化页面和基准页面分流测试工具，每天对比点击率、到详情页转化率和购买转化率，在置信度达到95%前提下，以上三个率都大幅提升。
据了解，618期间巴拉巴拉的购买转化率提升了30%。
小二教你玩转千人千面
千人千面的核心在于每个客户或群体对不同对象的偏好的排序不同，因此，它的策略也要围绕客户或客户群独特的偏好排序呈现最有效的内容。例如将美妆划分为美白、保湿、防晒等类别，根据客户的不同需求做个性化页面展示。
“偏好”设置
另外，还可以从时间维度对“偏好”进行分类，分成长期偏好、近期偏好和实时偏好。长期偏好一般以年为单位，它的稳定性最强，但时效性最弱；近期偏好比如夏季防晒需求类产品，欧洲杯周边产品等稳定性和时效性都比较中间的偏好；实时偏好即随便点的商品，它的时效性最强，稳定性最弱。
需要注意的是，偏好不是影响成交转化的唯一因素。它的影响因素还包括页面的丰富性、营销元素（商家活动）、视觉设计（比如优惠价、原价的呈现）等。
偏好排序，不是非此即彼，而是“既要、也要、还要”。比如通过对某品牌服装店铺近30天访客性别情况、近30天类目销售占比情况的数据分析得出，男性客户40.71%，女性客户25.30%，而销售占比中男装占比86.67%，女装仅为7%，这说明女性客户存在较大比例为男性客户购物的情况。
千人千面如何提效
1. 不同的人群应该具有显著不同的偏好排序，依据偏好排序进行人群的划分。需要注意的是，人群的划分具有行业属性，不同行业具有不同的偏好排序划分方法；
2. 同样也是基于人群的偏好排序，设计页面的内容布局，但与人群划分不同的是，对于所有行业，可遵循同一套页面设计的最佳实践；
3. 最后循序渐进地进行视觉设计调整，需要强调一点，简单的视觉调整，影响可能是巨大的。比如2013年，Bing搜索引擎调整了搜索结果的文字颜色，导致营收每年增长1000万美元。
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