天猫销售转化率提高70.34% 妮维雅怎么做到的

对阿里零售平台上的商家们来说，有一件事可能是他们最关心的：流量，流量，还是流量。无论是直通车、钻展，或是双11主会场的一个推荐位，都能为店铺带来流量，继而转化成交易。

不过，这种简单粗暴的流量运营方法可能正被时代所抛弃。

2015年双11，移动端交易额占比68%，在小小的手机屏幕上，用户更希望能快速找到自己感兴趣的商品，购买路径更短，用阿里巴巴商家事业部总经理张阔的话来说，“在移动时代，所有人的消费体验都应该是千人千面的。”

这并不是一个新名词，从首焦、搜索到手淘的猜你喜欢、有好货，阿里已经在多个流量分发渠道实现了个性化推荐。据张阔透露，2015年双11主会场的跳失率从原来的50%降到了10%，这便是“千人千面”的功劳。

毛细血管级“千人千面”

更广阔的想象空间来自于商家，因为他们才最了解自己的用户。商家事业部运营小二芦白对《天下网商》说，目前，商家事业部正在做的是毛细血管级的“千人千面”。不同以往，这样的做法能帮助商家在店铺首页、详情页、微淘、购物车、旺旺等多个渠道实现流量承接，提高流量价值和复购率，使经营效率大幅提升。

“无线时代，账号是人，有自己的特点、人格，‘千人千面’可以帮助商家吸引更多的消费者，因为是无线的，它有互动的可能，而不是PC端的鼠标傻傻一点。”张阔说。PC端的用户可能是访客，平台很难给出个性化推荐，但无线端用户几乎都是自动登录的，这让商家针对特定人群的运营成为了可能。

简单来说，“千人千面”是平台赋予给商家的，基于大数据的一客一策略的能力，它构建于商家对客户的洞察，考验的是商家的差异化运营水平。

2016年初的天猫年货节期间，“千人千面”的测试悄然展开，妮维雅和施华蔻便是其中的两个典型案例。

拜尔斯道夫中国区电子商务总监杨桦对《天下网商》透露，通过分析店铺客户以及消费者的购买兴趣和行为，妮维雅成功地构建出客户分类和个性化模型，利用CRM的营销逻辑在其天猫旗舰店实现了让不同消费者看到不同店铺促销和页面内容，并让他们得到个性化的品牌活动和消费者体验。

杨桦说，妮维雅作为一个有一百多年的品牌，在电商的尝试一直比较激进，对于eCRM的应用在行业内领先，这次测试，妮维雅制作了三个不同的店铺首页，分别对应不同的人群：基础标准、活跃期老客和首单洁面新客，再分成两组做A/B测试。以往，品牌往往需要花费大量的营销费用吸引用户，但跳出率很高，而在这次测试过程中，转化率被显著提升，远超他的预期。

从测试结果看，妮维雅的店铺转化率提升了44.2%，页面跳出率降低了34.54%，销售转化率提高了70.34%。

私域流量个性化

对商家而言，“千人千面”虽然可能只是一个小的切入点，但如果能将私域流量个性化，品牌就能针对自己的消费者做更多的事，而不是简单粗暴地采用促销手段，长远来看意义重大，如果某个行业能率先提出一些算法，大家便可以仿效。

服务商是此次测试的操盘手。丽人丽妆CEO黄韬在接受采访时说，当流量转向移动端，他就已经敏锐地捕捉到趋势，而商家事业部加快了进展，从2016年1月开始，包括妮维雅、施华蔻、美宝莲和相宜本草在内，丽人丽妆代运营的许多品牌都加入了测试中，“初步数据出来后，品牌都很震撼，好多品牌都在排着队要上”。

黄韬说，在手机上，消费者能看到的内容比PC端少很多，精准地推送内容是必然的一步。在他看来，以亚马逊为代表的自营B2C电商平台用推荐算法代替了千人千面，因为亚马逊大多是自营商品，平台可以获得消费者完整的购买轨迹，而淘系平台的商品数量非常多，并且商家与商家的数据并未打通，所以自营平台做“猜你喜欢”相对容易。

“千人千面”是基于阿里零售平台诞生的产物。作为电商数据化运营的专家，黄韬认为，“猜你喜欢”的命中效率较低，而搜索的“千人千面”与之类似，是把商品当作一个大池子，没有考虑到商家的经验、对消费者的了解和更为丰富的行业知识。

平台固然有海量的数据，但会分成公域和私域，有一部分数据在内部，商家无法接触到，此次的“千人千面”便是为商家提供的解决方案，不仅是让平台猜测消费者的喜好，也让商家能参与，甚至还可能让消费者自己去表达，由此，就能让他们得到比较精准的商品。

这并非一朝一夕之功，要做出消费者的人群画像，首先需要平台开放一部分数据，然后建立一些模型，但最终还是要看商家对消费者的研究达到了什么地步。在此基础上，商家要与阿里一起不断磨合，快速更新迭代，然后找到更适合的模型。黄韬说，对于“千人千面”的效果，商家越了解自己的顾客就能做得越好，拥有的数据量越大越好。

更高级的CRM

传统CRM手段已经趋于成熟，永远在平衡维持老客和吸引新客的成本，形式比较单一，而“千人千面”将C的定义从Consumer(消费者)扩展到Customer(顾客)，就有了更灵活的空间。

汉高中国区化妆品事业部全国销售总监万里对《天下网商》说，施华蔻在2005年进入中国，2011年开始和阿里巴巴集团开展合作，并且把阿里生态环境定义为消费者教育和沟通平台，积极尝试各种新的玩法，经过了最初几年的流量红利后，2015年开始，越来越多的品牌遭遇了流量成本高企的难题，也正是在这一年，阿里推出了搜索和推送的初级“千人千面”。

2016年年初，施华蔻开始尝试更深层的“千人千面”，以往品牌做促销活动，是面向所有人的，既包括忠实用户，也包括新用户，这在某种程度上是不合理的，因为两者对产品的需求不尽相同。

作为品牌方，施华蔻希望了解到更全面的用户画像，包括基础信息、购买时间、购买目的、对品牌的认知等，这对于一家专业的洗护品牌来说极端重要，因为只有基于此才能更好地教育消费者。

万里说，他期望千人千面不仅能为品牌提供数据分析，而是有更多的数据服务，一起去引领一个品类的发展。举例来说，洗发水从单纯的洗净效果，到去头屑，再到倍受追捧的丝滑效果，消费者的需求是一步步升级的，而借由阿里的大数据，品牌就能实时追踪某个品类的关注度、消费者使用习惯、周期和兴趣点，从而发现新的机会。

更重要的一点是，“千人千面”从简单的按性别、年龄等维度划分，到分区域消费者的行为习惯，再根据品牌阶段性和长期的目标为他们提供更多更全面的服务。

在测试中，施华蔻将页面分为基本、流失期老用户和首单新用户，取得了不错的效果，接下去，施华蔻会将人群再做细分，在满足用户基本需求的基础上，契合他们的购物习惯及需求。

“御膳房”大升级

“千人千面”的前提就是打通数据，如何能在维护消费者隐私的基础上，尽可能地让商家利用阿里的大数据?御膳房便是利器。

在3月2日的商业服务生态峰会上，张阔宣布，御膳房会在今年做一个大升级，它首先是一个开放的计算平台，把阿里的数据以很安全的方式开放，商家可以在上面做定制;其次是可审计的数据容器，服务商可以将不同维度的数据放进去，而不必担心数据安全。

张阔说，整个淘系商家有1000多万，有3600行之多，不同行业商家所需要的智能化算法千奇百怪，平台不可能完成所有商家的诉求，而利用整个生态系统的力量，就可以一起完成。

这正是万里希望看到的，除了在站内实行“千人千面”外，施华蔻还希望借由阿里旗下的移动App推行更全面的“千人千面”。

他举例说，如果一个人喜欢买施华蔻的染发产品，还经常用高德地图导航去时尚购物中心，用虾米听流行音乐，那么，通过数据分析，可以基本判定这是一位时尚女性，再加上其它的一些属性，品牌方就可以找到联合营销的工具，而阿里可以将这样的服务打包变成产品，提供给商家。

更深层的模式是，如果一位女性消费者经常购买施华蔻洗发水，也经常在美发沙龙做发型，根据公开数据，就基本能判断出该用户是长发还是短发，计算出使用量，从而推算出她下一次购买的时间，继而在一个特定场合精准化沟通及触达。另一方面，某些产品的购买者往往并非直接消费者，而通过他的购买行为，大数据就能帮助品牌了解其家庭成员结构，从而影响他人。

“做营销就是尽可能满足更多的人，产品不能按照一种形态出现，未来的消费者会变得很有主见，他们喜欢小众品牌，不喜欢被推销，用传统的思路无法打动他们。”万里说。

3月8日到3月15日，妮维雅做了第二波“千人千面”测试，在新老用户的基础上再做人群细分，对不同客单价、不同性别的用户推荐不同的套餐和活动，在杨桦看来，这会成为将来最直接、有效的工具。

接下来，商家事业部将进一步增加“千人千面”应用的模块，不仅仅是店铺首页和详情页，还包括搭配套餐、卖家推荐、店铺活动和图文描述等，甚至还可以针对特定用户做购物车营销和微淘定向推送等，玩法会渐渐丰富起来。

不过，要实现真正意义上的“千人千面”，商家还要面对成本问题，万里说，如果一个店铺内有100个宝贝，分为10个人群，就会有上千种展示方式，需要耗费很大的工作量和相对高昂的成本。

对此，黄韬认为最重要的是比较哪种手段的效率更高，“千人千面”不一定要修改所有的宝贝详情页，可以用其它的一些手法来做组合，提升对消费者的服务效率。

现在，商家事业部正在联合一些商家做“千人千面”的测试，共同找出好的推荐算法，并逐渐从美妆扩展到服饰、3C等类目，在有了好的推荐算法后，商家事业部可以将其打包成标准模型，商家只需要在后台选择人群标签，就可以简单快速地应用。