淘宝人群池运营策略：千组千面算法下的人、货高浓度匹配

淘宝人群池运营策略：千组千面算法下的人、货高浓度匹配

来源：群响Club

这是群响会员蒙奇奇在2019年8月17日在群响分享的内容，经过群响整合，分享给大家。

谢谢蒙奇奇的精彩分享，enjoy！

我今天讲一下淘系流量池的逻辑，一些认知层面的东西，总结下来就是：1个案例、1套逻辑、一些热点。

开场要明确一点，当前淘宝绝对是传统电商

标志是销量很稳定，规则很明确，数据波动很小

本质上UV的增长非常缓慢

上图是原来淘系平台自己做的模型，AIPL，即认知、兴趣、购买、忠诚，这是消费者链路的闭环。

曾经在淘内就可以完成从认知到兴趣到购买到忠诚，因此出现了大量的淘品牌。

但今天没有闭环了，现在微博、快抖红这些地方种草，到了购买的环节，又跳回淘系。

一、拆解淘宝的算法逻辑

淘宝大概5个亿消费者，接近4000万 SKU。它们之间怎么样做最优的匹配？求GMV最大化，这是程序员们要解的题。

但是背后的逻辑怎么做呢？直接上答案，核心是分层。

第一个，不是千人千面，而是千组千面。

这个是很新鲜的东西。我们观察到在2017年的“双十一”还没有做到这一点，但是2018年开始，基本是这个逻辑了。

其中一个主要原因是拼多多。原来淘宝肯定是卖高价，你的购买力只有100块钱，我就推150块钱的东西。因为我要收割你高的购买力。

这个逻辑2018年以后就出现了新问题，你老推贵的东西，我就去拼多多买了，大量的下沉用户要挽留的话，就出现消费分层逻辑。

第二个，没有流量池，只有人群池。

实际淘宝是没有流量池的，流量池只是大家比较容易理解，实际上只有人群池。

消费分层完成的组即人群池，尽管淘宝有众多的内容生态和站内营销玩法，我们还是不敢相信一个品牌，可以完完全全轻松把淘内成交用户看作自己的流量。

分层人群池的核心副作用就是，跨层非常难了，现在你卖100块钱，流量给你匹配的大概就是这个购买力的人。

第三个，不看销量，看转化率。

底层算法，不怎么看销量，为什么呢？GMV最大化吗，翻译成比较专业一点的叫做寻求 UV 价值最大化，这是所有平台的一个使命。

UV 价值就等于客单价乘以转化率。但是为什么客单价被搞没了呢？

因为在千组千面第一个维度，首要分的就是通过购买力和价格带进行消费分层。消费分层做完了以后，客单价这个维度就消失了。因为在同一个层里面，你只需要看转化率就可以了。

二、算法逻辑下鼓励的和不鼓励的

基于上面的这套逻辑，我可以推出什么东西呢？

先看看这套逻辑不鼓励的。

第一个就是刷单已经失效了

淘宝已经打击刷单很多年，都不成功，现在在算法层面直接失效了，所以不需要打击，大量的刷单公司也要倒闭了，因为销量没用了。

第二是虚假打折也失灵了

刚才我说的消费分层的底层逻辑，直接把虚假打折的红利灭掉了。

第三个是羊毛党的杠杆也没有了

羊毛党是什么？是做比较高额的返利的社群，人挺多的，有几百万人，只通过高额返利渠道买东西，其他不买，我们叫羊毛党。

以前这三个是非常有杠杆的，现在这个杠杆也消失了，这是不鼓励的，以后做淘宝，建议大家不考虑这些东西。

再看看这套玩法鼓励的：

第一，鼓励的是不要只想人群运营，要想人群击穿的方法；击穿什么？就是击穿我刚才说的人群池，人群池的背后是人群分组。

第二，原来是大家要追求大众爆款，疯狂怼爆款。现在可能是要转向做小众尖货，或者是新品；

第三，社交渠道是真杠杆，在淘内如果适当摸清楚套路，大概可以做到1:3，在社交渠道，如果普通有1万块钱的GMV，可以做到3万块钱GMV；

三、一个案例：粉丝共振带来的GMV爆炸

我先说一个很牛逼的案例，这是一个新锐的工厂品牌。

2017年他做冷启动做了1000万，到2018年就到1个亿，整个过程只有线性投入，没有明星、硬广，也没有刷单。

淘宝、直播、快手等等新锐的东西也做得很好，基本就靠流量。

我们来补充一下他的背景，首先它是个知名大厂，它在某个领域已经做到行业垄断了，但是它只是一个工厂。

它在线下医美渠道曝光率非常高，所以它冷启动时并没有买粉，或者是空投广告，基本上是积累了一批高转化的种子用户，这是它的起点。

我认为，上面这张图可以解释它飞速上涨的原因。

算法系统接到种子人群数据时，首先提取特征，然后在这个案例里面，算法得到了一个结论，就是种子人群是某一类微博KOL的粉丝（因为微博数据和淘内完全打通）

系统看到这个，然后免费打开这个人群池，观察转化率。

这是系统做的事情：先打开，看你接不接得住，然后根据转化率再调节这个放量，如果你能接住我就再放量。

然后再重新提取特征，再一个循环。

用上图再重复一遍，因为太重要了。

种子人群是先初始导入，初始导入了以后成为特征人群，特征人群到购买人群，如果你这个特征人群是大众定位，转化率通常来说就这么回事，所以会稳步放量。

蓝色箭头是机器在做，不是人在做。

产生购买数据以后再回流到特殊人群，就这么一个循环。

这样一个循环，确保了刚才那道算法题是稳步增长的。

今天所有大数据都是这么玩的，但这个案例是怎么玩的呢？它在圈层定位分叉了，特殊人群是个圈层定位。

它也不是故意这么玩的，是不小心走了一个分叉。

因为它仅有的品牌资产就是他在医美渠道知名度比较高，这是他唯一的品牌资产，只有这个选项，所以他走进了一个圈层定位的人群。

结果不小心在这个人群里面的转化率碾压同品类所有大品牌。我看到了大概是10倍以上的碾压。

这个时候算法系统被吓死怎么会出现一个怪兽。算法系统就开始去寻找这个特征人群，发现是一群粉丝。

这个粉丝人群在变成购买的时候，品牌会用到一些常见的操作手段，就是淘内要做一些广告做助攻，这是必须的。

迅速放量加速，一年放10倍的速度，非常可怕。

最后达到了什么呢？实际上是叫人群共振，就黄色的闭环速度是非常快的，有共振的感觉，迅速爆炸。

总结一下，就一点：

粉丝人群和货品如果是高浓度的匹配，迅速触发人群击穿，就迅速达到共振点，可以把流量杠杆大幅度撬开。

四、如何做到高浓度匹配

那最后就要回答——怎么做到高浓度匹配？

我抛几个点，供大家批判：

第一，局部小众人群品牌的春天到来了，大众品牌如果出小众新品的红利也到来了。

比如说街舞人群，我认识一个95后创业者，就是做这个人群的服装，白手起家，从0做到2000万，只用了一年；

特定疾病人群，只做一种病的成功案例也很多。减肥人群不算，减肥人群算是小众，噪声太大，你很难去界定。

第二，极端价格带很容易突围。

我刚才讲的副作用，跨层很难了怎么办？在定价的时候，我就利用跨层很难，直接绕开巨头可以节约大量的广告费。

如果那些新锐品牌要绕开巨头，没有钱投广告或者不想投广告，就在定价上面直接拉开。分层算法就直接把你和巨头分开了。

第三，硬核的卖点也可以守转化。

中庸的价格带是很痛苦的，算法会反复打开你的人群池，去尝试有没有比你转化率更高的选择，如果有硬核的产品卖点，用转化来守住，也可以。

我们现在近期看到一些大厂牌，也开始非常***贱，就是硬核的产品卖点，单品一个月两个亿，刷爆朋友圈。

以上就是我今天的分享了，谢谢大家！