导图社区 不同类型电商的流量分发
最近，不同的互联网产品的流量分发策略被媒体或企业推上风口成为讨论的焦点，使得相关产学研运人才的行业价值也水涨船高。那么，流量分发到底有什么样的魅力呢？让我们用思维导图梳理一下。
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不同类型电商的流量分发
流量分发
概念
流量分发至各个渠道进行价值最大化的过程
用户触达频道
个性化推荐渠道
搜索渠道
push渠道
社会化营销等渠道
当下电商的形态分类
传统货架式电商
京东
拼多多
带货式内容电商
快手
抖音
淘宝直播
不同形态电商的不同点
产品定位
用户对商品的消费
核心链路
主要是访问、加购、提交订单、支付、售后，核心链路围绕交易变现展开
消费场景与业务模式
购物链路较长，购前、购中、购后、客服、售后等环节，场景复杂且较多
供应链能力
沉淀多年，供应链强大
本质还是社交产品，属于二级电商
主要是观看、互动、关注、收藏，核心链路不涉及交易
大多数以 feed流为主，滑动、点赞、关注，使用起来操作很简单，场景较为单一
暂时没有供应链能力
总结
社交和电商，一个是以消遣为主，一个是以消费为主
社交是流量的起点，电商是流量的终点
货架式电商中抽象出消费场景
总体规划
货架式电商链路较长，场景较为复杂，所以对流量分发的策略，要分场景进行定向分发
需要抽象出消费场景并对抽象进行分类
例子-购中
购中，提交订单页面，对于凑单满减这种场景，是不能够和购前的首页猜你喜欢使用相同的流量分发策略的
但是，又不能一个场景一个策略，这样会分散产研运的精力
分类案例
首页
搜索结果
频道页
促销页
店铺页
分发策略要相对复杂而不容易统一，且对商家获取流量的规则也不是很好理解
针对一些规则，在场景覆盖上也不是很全面，只能通过建立分场景的分发策略来解决人货的匹配
搭建个性化系统推荐
前提
明确问题
两种形态电商的不同点
定义出场景
考虑不同的场景下关注的产品
个性化推荐
场景复杂，按照一事一议的原则
对场景抽象归类，多考虑商品侧的特征
例：标题、图片、品类、品牌、价格、营销和促销活动，属性参数比如服饰颜色尺码等
结合内容特征与商品特征
考虑的还是内容侧的特征多一点
例：横竖屏的差异、拍摄时长是否适宜碎片化时间浏览、标题是否简明扼要带有悬疑等抓住用户猎奇心理等特点
影响落地效果因素
实时反馈数据
输出商品后是否有行为发生
数据中的各字段业务背景与含义
筛选条件是否能够覆盖需求
数据处理规范
上下游约定，明确各字段的背景与含义
清洗时的要求
AB实验
最终进行线上AB，是上线前的必经之路
做调用推荐和没有调用推荐之间的AB
用户行为
用户行为较少会影响效果
用户行为不规律不连续
信息茧房问题
类似于抖音早期的个性化推荐策略，看什么推什么
没有新鲜感，就在一个圈定的范围内
E-commerce
