淘鈺天貓代運營：精細化直通車人群助力轉化率翻倍

一、直通車的人群標簽分類

如上圖，直通車人群分類為寶貝定向人群、店鋪定向人群、行業定向人群、基礎屬性人群、達摩盤人群這五個板塊（當然下面還有個系統推薦人群板塊，不過系統推薦人群也是從上面的人群里面去推薦，我就不多說了）。

有些人群板塊又分為幾小類板塊。比如基礎屬性人群分為人口屬性人群、身份屬性人群 、天氣屬性人群、淘寶屬性人群和節日屬性人群這五個板塊。

這樣分可能比較詳細，卻有些復雜，總的分成兩類就好。第一類，獨立人群。這類人群不可以組合，也不可以拆分。第二類，可自由組合人群。這類人群可以自由組合，也可以拆分。

比如人群“女”，是個單獨的人群，人群“18-24歲”也是個單獨的人群。同時人群“女18-24歲”組合也可以是一個人群。同時也可以是“女18-24歲 單身一級城市……”可以按層級組成四層五層甚至六層人群。

二、人群與人群的關系

接下來講人群之間的關系。人群與人群，總共包含這三種關系。

1、人群與人群部分重疊。就比如智能拉新人群會與部分村淘人群重疊，也和部分高消費金額人群重疊。

2、人群包含人群。這類人群，屬于上下附屬關系。比如人群“女”；人群“女，18-24歲”；人群“女，18-24歲，月消費額度1750元及以上”；人群“女，18-24歲，月消費額度1750元及以上，單筆消費50-100元”；人群“女，18-24歲，月消費額度1750元及以上，單筆消費50-100元，韓版”，逐層遞增。

3、人群相互獨立，相互不包含彼此。比如“女，18-24歲”；“男，18-24歲”；“女，28-29歲”；“男，25-29歲”。

三、人群層級

接下來再跟大家講一下什么叫人群層級。以自定義人群舉例如下圖。

第一層人群、性別；

第二層人群、性別+年齡；

第三層人群、性別+年齡+類目筆單價；

第四層人群、性別+年齡+類目筆單價+月均消費額度。

當然，沒有規定哪個就是第一層，哪個就是第二層，我建議是類目筆單價放在前面，是類目行為，而月均消費額度是在整個淘寶的，而不一定對你的產品所在的類目有需求。你也可以把性別+月均消費額度為第二層，把性別+月均消費額度+年齡稱為第三層。

其次，這只是在人口屬性人群中的人群層級。你也可以在身份屬性、天氣屬性中設置人群層級，根據自己需要來就好。

四、細分人群層級

人群層級說明白了，接下來跟大家講如何分層測試人群。

舉例說明，你是賣女裝的，風格韓版，客單價79，年齡范圍在25-29歲，按照自己的理解，那么層級最高，轉化率最好的人群應該是“韓版，50-100，1750元及以上，25-29歲女”。

這個人群，共5層，5層組合的人群，雖然轉化率很高，但最后就會拿不到多少流量。那么人群該如何開呢？答案是每層都開。這樣開起來，像極了金字塔。

為了方便大家理解，我先取可拆分組合的人群，來說明它們之間的關系，如下圖：

普遍人群分層金字塔就如上圖，人群層數越多，轉化率越精準，和自己寶貝匹配的那類人群轉化率越高，覆蓋人群越少。人群層數越少，覆蓋人群越多，轉化率就越低。

五、打造理想型高轉化人群金字塔

但問題是，我們需要的是轉化率高的人群越多越好，轉化率低的人群越少越好。那該怎么辦呢？答案是人群全開，用溢價錯開不同層級的人群。

轉化率高的人群高溢價，轉化率低的人群低溢價。這樣設置之后，就會形成一個倒金字塔。如下圖（以下是為了方便大家理解定的參考數值，實際數據因類目和產品不同而不同）：

當你把轉化率最高的人群加大溢價投放，是不是排名更靠前？獲取流量就越多？這個不難理解吧！但仔細發現人群層級越少降低溢價之后，轉化率卻變高了，這是什么原因？

這個其實不難理解，你們是否有碰到，店鋪有些產品流量少的時候，轉化率很高，但是流量爆發了，轉化率就低了？

對，直通車也是這樣，有些時候直通車測試轉化率不錯，但是加大投放，流量放大了三四倍之后，發現轉化率下滑了。

這個是因為，加大投放的時候，排名就靠前了，獲取的流量就多了，會觸發一些轉化率不好的人群。當你流量少了，排名下滑了，轉化率卻上去了。因為當你排名下滑后，很多人沒翻到你的寶貝就下單了，證明他的需求已經滿足了，不用繼續向后翻。

但是很多人找了很久都沒找到自己心儀的寶貝，終于，翻了幾頁，找你的寶貝，最后卻發現你的寶貝剛好是TA所需要的，于是就下單了。

意思就是，排名靠前的寶貝會更容易流失，找了好幾頁才下單的寶貝轉化的人更加精準。而很多排名靠前的產品轉化率卻很好，是因為銷量高和評價多導致的，而不是流量大和排名靠前轉化率高。

特別聲明一下，不要用自己主觀的判斷去決定開哪一類的人群。運營是建立在數據的基礎上，而不是自己主觀的判斷。

比如你的寶貝價格是59元，按照自己主觀判斷，單筆消費是50-100元，然后自己就不開0-20元、100-150元、150-300元、300元以上的人群，這樣其實是不對的。因為單筆消費可能是買家在整個淘寶上購買同類產品的平均價格，沒有什么是一成不變的。

比如同樣是賣杯子，有個人買了一個普通玻璃杯自己喝水，價格19元。又買了個680元的高檔水杯送人，那么他的平均消費就是349.5元。人群標簽屬于300元以上，這樣你賣19元的水杯不開300元以上的人群，注定錯過這樣一個也買19元水杯的用戶。我只是一個假設，并不能說淘寶的算法就是如此。

淘寶如何決定一個人群標簽的算法實際會更復雜，每一個人會有多個標簽。所以，開人群最好的方式，是每個人群都去測試。最后開自己測試轉化率最高的人群，轉化率低的降低溢價。

六、打造終極高轉化人群金字塔

那這樣開人群，問題來了，直通車后臺人群組合之后，高達上千個，可是后臺只能容納100個人群，那這個如何測試呢？因為篇幅問題，這里不詳細介紹。

我只能大概告訴你，選擇其中一類人群去分層測試，層級越少，轉化率仍然很高的人群就別加層測試了。站在流量的角度，能不加層的，盡量不加層。加層之后，覆蓋人群就變少了。

只有當人群轉化率不夠高，沒達到預期，再加層。當你逐步測試足夠的數據后，再來進行刪減組合。優先刪除溢價開到很大卻沒有展現和轉化的人群。再刪除有展現沒轉化的人群。最后刪除有展現但轉化率低的人群。刪除之后，再來把另外一類的人群放進來測試組合。最后把各種不同的人群合理溢價，設置出一個終極金字塔人群，如下圖。

最頂上的，是購物車人群，這個人群基本上來說，是所以人群中轉化率最高的，所以溢價也最高（根據金字塔模型梯度溢價）。中間兩層包含數個小金字塔，是各種不同組合的自定義人群。下面幾層，是一些自定義人群轉化率太差，刪除后過漏掉的人群，我們只能用另外非自定義人群來轉化。

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