淘寶店鋪直通車人群溢價高效優(yōu)化標簽的方法是什么？

         4. 我們通常有兩種方式去做人口屬性設置，第一個是正向設置，根據生意參謀的人群標簽設置，我們要看自己店鋪已經來的是什么樣的人，如果覺得這些人已經很精準了，再去定向溢價他們就可以了13. 舉例，我的內訓班有一個學員做雨衣的，是類目前10，雨衣品類的天氣屬性就非常好用，只要去溢價下雨、下冰雹的地方，轉化率和ROI都非常好6. 再看下特別不適合的，第一種是SD導致店鋪人群混亂，數據不準，店鋪成交不好，人群精準性沒有被驗證，這些都需要通過付費流量（直通車）修正人群很多商家都有這種困惑，我到底是定向一個自定義標簽，還是定向1+1，還是1+1+1呢，其實這個沒有標準答案，只要數據好，那就是適合自己的，今天我們來聊幾個比較高效篩選標簽的方式5. 這種方式特別適合店鋪表現足夠好，人群已經很精準的店鋪，當然，必須沒有SD，也必須沒有其他的流量上的人工干預，就是淘寶給你的流量已經是最合適的了，直接搬過來照抄就行14. 再接下來是淘寶屬性人群，這個可以測一測，一般效果并不好，比如資深淘寶/天貓訪客，高消費金額訪客，喜好折扣商品的訪客，和高購買頻次的訪客，這些對你店鋪來講人群太泛了10. 方式二是偷懶高效法，先要確定店鋪的產品屬性，直接1+1溢價，比如風格+性別、風格+類目比單價、風格+年齡、性別+類目比單價、性別+年齡如果經驗比較豐富，可以直接1+1+1溢價測試，通過自己的經驗，組合出性別+年齡+類目比單價再去跑7. 第二種是反向設置，方式一是精準耐心法，需逐個測試一級標簽，每一個都要單獨拎出來，每個標簽都要溢價，每個標簽都要測試，所有的標簽數據都要跑一遍1. 先看人口屬性的篩選，這是大部分商家最糾結的地方，人口屬性根據每個類目還不一樣，基本有性別、年齡、類目比單價和月均消費額度，這四個是標配                

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