从Lazada运营中挖掘精细化选品机制

lazada精细化运营之选品逻辑

一、定位：为什么要进行精细化运营

随着市场的渐趋理性，平台的铺货模式转向垂直/品牌店铺，店铺为了获取流量和长远发展，必须要进行精细化运营。

二、标准：精细化运营对选品的要求

1. 流程化思维：从市场、行业、品牌以及竞品分析中，根据其核心价值定位，选择最有价值的产品。

2. 数据化思维：分析产品历史销量数据、浏览量数据、价格数据等，判断产品的流行性或者是否具有竞争力。

3. 对标思维：利用市场上已有的优势产品作为参考标准，不断优化自己的产品。

三、方法：精品模式如何选择潜力爆品

1. 以用户体验为核心: 重视用户体验，从用户感受出发来选择产品；

2. 评估新产品: 充分评估新产品的市场前景、竞争力以及盈利能力；

3. 筛选供应链: 与供应链进行对标分析，找出最优惠的供应链来保证采购成本。

4. 高效团队协作: 建立团队协作机制，将不同部门之间的信息合理传导，实时监测新产品情况。

（本文内容根据网络资料整理和来自用户投稿，出于传递更多信息之目的，不代表本站其观点和立场。也不对其真实性、可靠性承担任何法律责任，特此声明！）

常见问答(FQAS)

运营精细化选品应考虑商品属性、用户属性及历史行为数据等多方面因素,比如商品类型、价格、评价星级、销量趋势等商品内部属性,再结合用户地域、用户画像属性匹配度等外部属性,通过深度学习算法对这些因素进行相关度分析匹配,识别出核心用户群体及他们可能感兴趣的品类和属性,从而为他们精准推荐成交概率大的商品。

在保证精细化权重的前提下,可以加入一定程度的随机性,为部分用户推荐一些平时购买率较低但潜在兴趣大的商品,例如加入一定比例的新品试吃等,同时结合用户画像下沉细分,为各细分群体定制化推荐不同商品,将覆盖面 weiter 拓宽。此外,也可以通过活动等手段激发用户间的社交效应,间接吸引更多类型的用户。

可以设置一个权重调整参数,实时调节精细化程度和成交率在算法中的相对权重,初期以成功下单率为主,逐步增加精细化因素的影响,通过A/B测试不断优化这一参数,使推荐结果兼顾个性化和商业效果。同时,也会定期重新训练模型来捕捉用户新兴趣和变化趋势,保持推荐的先导性。