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电商大数据营销套路多 淘宝买个裙子也要“见人下菜碟”?

  近日,#连衣裙客单价低于128#的话题登上了微博热门。网友“风中的厂长”发博称,在电商行业,找女朋友有一条不为人知的铁律,不能找下面这样的,因为这几条同时都满足的人,难伺候!

  1.淘宝好评率低于98%;

  2.滴滴低于4.8;

  3.搜索核心词连衣裙,客单低于128……

  淘宝好评率大家都知道,那么何为客单价?

  据悉,所谓客单价是指每一位顾客平均购买商品金额。连衣裙客单价低于128,可以粗略理解为在某宝的算法系统里购买连衣裙的消费水平在128元以下。

  网友解释,客单均价低于128消费区间的人群,会被淘宝系统打上了低价人群的标签,经过分析各种行为后,做成了大数据。低价群体中有较高比例的人,会投入更多时间在讨价还价,售后问题,退换返现上,这无形中增加了商家的运营成本。

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  当然,网友的这种说法并未有较为可信的来源,更像是一场小测验游戏。在好奇心得驱使下,许多网友纷纷在淘宝网上搜索验证,晒出自己的“客单价”。还有网友调侃称,我们做电商的女生也不找淘宝好评率低于98的男性,搜索核心关键词T恤,客单价低于90的男性。

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  对于淘宝连衣裙客单价低于128元就被打上低价人群标签的说法,淘宝小二晚间回应称,个性化推荐的初衷是满足用户多样化和实时变动的需求,压根不存在连衣裙128元这条线。用户的偏好不是静态的,算法难就难在要满足用户多样化场景下的需求,以及购物的差异化需求。

  “一个背几万块LV的用户,也会有关注性价比的需求,也会买很实惠的纸巾、一两百的衣服,如果根据一款商品的价格,就对用户简单打上低价标签,是没有办法解决满足用户多样化需求的。”

  业内人士指出,电商网站的个性化推荐确实会基于用户网络活动的种种痕迹,比如网购交易记录、网页浏览记录甚至社交网络言论等。

  “目前电商网站的个性化推荐也在不断升级、外扩,除了传统的推荐物品外,还能推荐品类,以及推荐场景,比如你买了个烧烤叉,系统有可能推荐你户外帐篷等,这都是机器学习和大数据发展的结果。”
(来源:中国商网)