饰品店铺的淡季玩法

关键词:直通车

适用行业:箱包

适用卖家规模:钻级店

商家简介:****旗舰店,箱包皮具/热销女包/男包,店铺层级属于第5层级,主营产品是妈咪包 、学生帆布包等

问题描述:本案例主要针对直通车配合店铺,通过直通车推广优化,带动搜索流量提升店铺,促进销售额的增长。

目前店铺存在一下问题:

1.店铺付费推广主要成交渠道来源于淘客,淘客佣金高。产品没利润,处于一个亏损的状态,

2.搜索流量非常薄弱。在正常搜索下很难找到店铺宝贝,综合排名靠后。

3.有一部分首页端口抓取流量,首页流量属于爆发式流量,流量波动大不稳定,不优化推动。下个月可能会出现直线下降的状态。

调整方案:

确定推广款

我们的流量款是需要促进提升的,。那么店铺有好几个流量款,什么样是适合我直通车推广的呢?虽然我们的搜索流量不高,但是依旧是有数据累计的,那么我们择的款就是要有一定销量评价基础,具有一定导流效果的,重点关注的就是产品的搜索支付转化率。因为是基于搜索下,如果当我们转化率有4.01%和1.4%,那么在同等的访客下肯定是转化率4.01%带来的成交价值更大,那边二选一我们就要选的是4.01%的双肩包。

关键词筛选

在筛选词的时候我们首先要明确的一定是,我们添加的词汇一定是和我宝贝相互贴合的,而不是,我卖的双肩包,我加的是衣服的词汇。那么什么样的词是我们想要的优质词汇呢,通过以上数据我们发现有的词成交很好,有的词只花钱不成交。那么在优化调整中,因为我们的成交是来源于付费点击的,花的钱一定要花在刀刃上,那么这个时候,具有转化能力的词且投产不错的就是我们需要的,反之那些只花钱不成交的词就是一种浪费是我们要剔除的。

创意优化好的标题

当我图片一样的时候,标题不一样,通过数据反馈点击率,成交。我知道是标题影响了我的展现和点击。

当我标题一样的。图片不一样的时候,通过数据反馈点击率,成交。我们知道影响点击转化的是图片。

最好的创意配上最优的图片是不是就组合出了最佳的创意。

人群标签:(直通车人群定义)

展现方式:当客户进行搜索时,淘宝会根据其浏览、收藏、购买等轨迹来筛选商家及产品,进而进行千人千面展示。

搜索人群出价:最终出价=关键词出价+关键词出价*搜索人群溢价比例

从展示方式以及出价耶可以看出搜索人群是在关键词千人千面的基础上再对精准人群进行溢价的。(也就是说通过溢价加价在同等的竞争机会下我获得的曝光在我想要的人群面前更大)

直通车定向:

很多店铺只知道优化筛选标题,往往会忽略定向,那么我这边投放了定向,定向和流量有什么作用和关系
  在这里插入图片描述

官方作用

淘宝最初的目的是通过用户的行为,构建用户模型,将用户兴趣和需要映射到类目,将类目宝贝主动推荐给用户,实现精准营销。这个功能的作用是实现更加精准的营销,将类目宝贝主动推荐 给用户,实现精准营销。当一个IP或者淘宝帐号在淘宝上进行购买,收藏,浏览都会被淘宝记录。为卖家节省不必要的推广花费,将推广预算都花在精准的目标客户上面,当我们上新品的时候或者有大型活动的时候可以通过定向的功能精准的投放到他们面前,在转化方面肯定会比新客的要好的多,更能达到我们想要的效果。如上数据图是我们在开通定向投放上的一个数据反馈,点击单价会比关键词低不少,转化也不差。

帮助店铺快速的获取流量

很多新店铺的直通车刚开始的时候没什么权重,关键词出价很高都拿不到流量,通过定向可以在前期更快速的获取流量,以补充我们宝贝所需要的流量,当一些店铺流量遇到瓶颈了也可以通过这种方式获取流量,这个位置的流量获取还能带动免费端的猜你喜欢位置的流量拉升。

增加顾客的粘性定向

将我们的行为顾客和新客区分开来,能更加精准的投放我们的行为顾客,一个老客户的权重是10个新访客的权重,在淘宝的大环境下,客户的忠臣度是低的,我们通定向功能的重复持续的投放这些行为顾客,让他们慢慢的能对我们的店铺产品由初识到认知到认可最后到信赖,成为我们店铺忠实的粉丝。而且定向一般的ppc是要比关键词的低20%左右,降低我们的推广成本。

通过以上调整优化,店铺流量取得了明显的上升。

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标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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