在详情页设置卖家推荐商品,可以通过以下几个步骤实现:
通过以上步骤,您可以在您的详情页上设置卖家推荐商品,从而帮助您的客户更好地了解您的产品和服务。
从这个角度讲,做运营其实很简单,不管你用什么手段,只要能让淘宝认为你是优秀的即可。
智慧零售V1.6订单本次优化的内容包括:退货退款、订单详情页小程序端优化、场景录助手支持同城配送发货、支持快递单扫描、订单列表交互优化。
在转化率这个很长、很复杂的链条结果中,提升某个节点的转化,就可以提高转化率。 零售卖家对销售的判断一般来自于自己的销售经验,直接根据销售趋势图来判断销量,利用均值、周转率、促销评估就能给出整体的销量数字,如果从各个渠道的的 流量和站内的主要模块来细分,可更准确地预测相关的销量。每个环节可做事情也许更多,各个模块的玩法也不同,具体的玩法取决于各个网站的脾气、团队的组 建、商品的选择、面向的用户群体。销售一般的都会分成两个部分:站外引流、站内引导,如果对应的公司部门就是市场部和品类部,有的公司可能就一个部门
用户画像在阿里巴巴旗下的淘宝网、虾米音乐上都不乏个性化推荐场景,淘宝、天猫平台上的众多商家则需要通过用户调研和产品研发来把握产品的目标人群和人群偏好,从而对用户投其所好。对用户有深刻的理解是网站推荐、企业经营制胜的重要 环。在传统企业中,获取用户的反馈信息耗时长、结果缺失,是个难关。然而 随着大数据热潮的兴起,快速捕捉海量用户行为并精确分析人群偏好等商业信息已经成为可能。作为个性化技术的重要基础,相比于传统企业的购物篮分析、问卷调查,在用户 画像的塑造上具备技术的天然优势。 阿里全域数据提供了足够的数据基础,正是基于用户网购、搜索 娱乐影音等行为的数据洞察,可以利用数据分析辅以算法的视角对用户进行 360 全方位的特征刻画。那么,究竟什么是用户画像?通俗地讲,用户画像即是为用户打上各种各样的标签,如年龄、性别、职业、商品牌偏好、商品类别偏好等。这些标签的数目越丰 ,标签越细化,对用户的刻画就越精准。例如,分析某用户为女性,可能仅仅是将与女相关的服装、个人护理等商品作为推荐结果反馈给该用 户:但若根据用户以往的浏览、交易等行为挖掘出进一步的信息,如用户的地理信息 海南,买过某几类品牌的服装,则可以将薄款的、品牌风格相似的服装 作为推荐结果。一般而言,用户画像可以分为基础属性、购物偏好、 社交关系、财富属性等几大类。对于刻画淘宝网购用户,则应侧重于他们在网购上的行为偏好。下面以用户女装风格偏好为例,讲解该用户标签是如何基于全域数据产出的。购买过淘宝商品的读者对商品详情页都不会陌生,一件商品的关键 特征除了反映在商品图片和详情页中以外,主要可以采集的信息是商品的标题以及参数描述。女装有哪些风格?首先需要将女装行业下的商品标题文本提取出来,对其进行分词,得到庞大的女装描绘词库。然而,淘宝商品的标题由卖家个人撰写,并不能保证其中的词语都与商品风格描述相关。因此,对于所得到的女装描绘词库,首先,需要根据词语权重去除无效的停用词,方法如计算 TF-IDF 值。其次,在女装商品的参数描述中,如果已经包含了一种商品风格,例如“通勤”“韩版”等常见风格,那么通过计算词库中词语与参数描述中风格词的相似度,可以过滤得到女装风格词库,利用无监督机器学习如 LDA 等方法可以计算种风格所包含的词汇及这些词汇的重要性。那么 买家偏好什么风格昵?在淘宝网上,买家拥有浏览、搜索、点击、收藏、加购物车以交易等多种行为,针对每种行为赋予不同的行为强度(比如浏览行为强度弱于交易行为),再考虑该商品的风格元素组成,就能够通过合理的方式获知买家对该风格的偏好程度了。对于这样的商品偏好计算,数据挖掘人员需要仔细分析用户偏好的商品的类型、品牌、风格元素、下单时间,这 系列行为可以构成复杂的行为模块。同理,利用机器学习算法,可以从用 户行为中推测其身份,例如男生和女生、老年与青年偏好的商品和行为方式存在 别,根据定的用户标记,最后能够预测出用户的基础身份信息。
淘宝店主现在都觉得淘宝生意是越来越难做了。流量越来越少。好多人开始选择用很多花钱的推广方式,其实还是有很多免费的推广方式的。今天茹莱神兽来讲一讲淘宝网站怎么通过优化关键词来提高流量。
大家好,我是零一。我的公众微信号是start_data,欢迎大家关注。今天是第二篇,但不是接着第一篇的。这一篇是中间加进来的,主要送给小卖家和准卖家们。仅用两个工具,淘宝指数和阿里指数,官方工具,完全免费的。 首先,我先说一下自己用excel等工具做的分析,跟使用这些现成数据平台的区别。 1丶会用工具自己做分析,不单单局限在淘宝,这个时代什么行业都有数据,如果掌握了,你做什么都能应用到。用淘宝指数或者阿里指数只能局限在淘宝这一块。 2丶用现成的数据平台,只要求能看懂数据,几乎不需要自己动手分析数据。可能10
移动端开发在某些场景中有着特殊需求,如为了提高用户体验和加快响应速度,常常在部分工程采用SPA架构。传统的单页应用基于url的hash值进行路由,这种实现不存在兼容性问题,但是缺点也有--针对不支持onhashchange属性的IE6-7需要设置定时器不断检查hash值改变,性能上并不是很友好。 而如今,在移动端开发中HTML5规范给我们提供了一个History接口,使用该接口可以自由操纵历史记录。本文并不详细介绍History接口,而是探究History接口如何影响浏览器历史堆栈,并且利用这个规律应用到具
找到参照物和使用场景比数值精确更重要 之前网上选购台灯,台灯的设计、功能都挺满意的,但是有个问题让我停止了下单动作,如下图。 因为这个台灯不能调整灯光亮度,于是就产生了一个问题,灯泡我到底是买5瓦还是
(1)在居民生活品质意识加强及物流产业发展日渐成熟的推动下,中国冷链物流市场规模不断扩大,2019年冷链物流市场规模已达3780亿元,并预计在2020年达到4850亿元。同时,中国冷链物流企业数量持续增长,在2019年达到了1832家,但存在着地域分布不均的问题,32.3%的企业集中在华东地区。
古董展品拍卖网站 用户可以注册成为买家也可以申请开店成为卖家,发布古董展品,设置拍卖起止时间进行展品的拍卖。如果早于拍卖开始时间或者晚于拍卖结束时间,则不可以竞拍。多人竞拍,买家可以根据最高价设置谁中标,然后中标者付款,则拍卖交易成功结束。否则流拍(没人竞拍或者中标者不愿意付款都是流拍)
今天推荐一个高仿电商项目小米商城,vue-store 作者还是学生,利用寒假做的,学生就这么牛逼哄哄,佩服佩服。
前面我们了解了什么是微服务和为什么需要做微服务架构(What & Why),本文我们就来探讨如何做微服务架构的拆分(How)
作为客服域访问量最大的页面之一,订单详情页在客服的日常工作中被用来查阅用户的订单信息,以此为进线的买卖家用户提供更好的购买服务,进而提升用户的满意度。无论是一二线客服还是客服管理者,都能在日常使用的系统中直接访问到详情页,因此客服订单详情页的入口也比较多,目前已经超过了10处。
在H5页面的电商系统中往往会有以下需求: 点击分类等跳转到商品列表页,点击某个商品之后再返回到列表页,返回列表页面的时候能记住之前浏览的位置:
来源:知乎 链接:http://www.zhihu.com/question/20303645 为什么很多看起来不是很复杂的网站,比如 Facebook 需要大量顶尖高手来开发? 子柳: 就拿淘宝来说说,当作给新人一些科普。 ▼先说你看到的页面上,最重要的几个: 【搜索商品】这个功能,如果你有几千条商品,完全可以用select * from tableXX where title like %XX%这样的操作来搞定。但是——当你有10000000000(一百亿)条商品的时候,任何一个数据库都无法存放了,请问
摘要:什么叫数据敏感?怎样做数据分析? 一、从数据维度做拆分,让目标更加落地。 我做过近两年的电商运营,其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。 天猫的双11刚刚过去,马云又创造了新的成绩
知己知彼,百战百胜。意为如果对敌我双方的情况都能了解透彻,打起仗来百战就不会有危险。语出《孙子·谋攻篇》:“知彼知己,百战不殆;不知彼而知己,一胜一负;不知彼,不知己,每战必殆。”
所谓“秒杀”,就是网络卖家发布一些超低价格的商品,所有买家在同一时间网上抢购的一种销售方式。由于商品价格低廉,往往一上架就被抢购一空,有时只用一秒钟。
这些年随着直播行业的兴起,各种场景的直播也成为我们生活中的一部分,受疫情影响,直播带货已经成为新的消费方式,成为了服务业连接消费者的窗口,通过直播的形式向用户展现商品的功能、试用效果等。其中主播与用户互动,让用户更多的了解产品的信息,达到最终的消费结果。那么搭建这样的场景需要做哪些工作?我们借助腾讯云服务来看下。其中用到以下服务:
开发高并发系统时有三把利器用来保护系统:缓存、降级和限流。本文将详细聊聊降级。
在开发高并发系统时有三把利器用来保护系统:缓存、降级和限流。之前已经有一些文章介绍过缓存和限流了。本文将详细聊聊降级。
Google Play 会将您的资源越来越多地展示在显眼位置,并在 "应用" 和 "游戏" 首页展示素材和描述。为了确保您的商店详情页资源可以帮助用户预见应用内或游戏内体验并带来有意义的下载量,我们将做出以下调整:
为什么看起来不是很复杂的网站,淘宝、腾讯却需要大量顶尖高手来开发? 阿里巴巴员工2万,百度技术人员超过6000,京东也有三四千攻城狮。 子柳: 就拿淘宝来说说,当作给新人一些科普。 ▼先说你看到的页面上,最重要的几个: 【搜索商品】这个功能,如果你有几千条商品,完全可以用select * from tableXX where title like %XX%这样的操作来搞定。但是——当你有10000000000(一百亿)条商品的时候,任何一个数据库都无法存放了,请问你怎么搜索?这里需要用到分布式的数据存储方
大背景:电商网站,首页,商品详情页,搜索结果页,广告页,促销活动,购物车,订单系统,库存系统,物流系统 小背景:商品详情页,如何用最快的结果将商品数据填充到一个页面中,然后将页面显示出来 分布式系统:商品详情页,缓存服务,+底层源数据服务,商品信息服务,店铺信息服务,广告信息服务,推荐信息服务,综合起来组成一个分布式的系统
花名:越祈 部门:算法中心搜索策略组 入职时间:2017/06/01 主要从事蘑菇街推荐算法相关研发工作 引言 蘑菇街是一家社会化导购电商平台,推荐一直是其非常重要的流量入口。在电商平台中,推荐的场景覆盖到用户浏览行为和交易的各个环节,如搜相似、商品详情页、购物车、订单和支付等。传统的itemCF、关联规则、simirank、swing等推荐相似召回技术也广泛应用于推荐各个场景中。在电商场景,计算商品和商品、用户和商品之间的相似性是一个非常重要的课题,但是受限大部分数据是稀疏,传统的关联规则,simiran
模拟真实业务的这么一个小型的项目,来全程贯穿,用这个项目中的业务场景去一个一个的讲解hystrix高可用的每个技术
一、从数据维度做拆分,让目标更加落地。 我做过近两年的电商运营,其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。 天猫的双11刚刚过去,马云又创造了新的成绩,912亿。从去年的571亿到今年的912
京东之前也有李白写作平台(在线:https://libai.jd.com/),那么AI闪电(http://aisd.jd.com/)是李白写作和京东的莎士比亚的结合体。
【编者按】此文是根据京东资深Java工程师张开涛11月21日在msup主办的 into100沙龙第14期《京东商品详情页应对大流量的一些实践》演讲中的分享内容整理而成。 以下为主题内容: 大家来京东
随后我们点击注册页面的 按钮组件 为其添加事件;首先为 手机验证码按钮 添加事件,事件逻辑为该 按钮 受到点击后进行响应,随后添加一个 动作,该 动作 为选择 私有用户对象,用 私有用户对象 发起一个 手机验证码动作:
秒杀活动是绝大部分电商选择的低价促销、推广品牌的方式。不仅可以给平台带来用户量,还可以提高平台知名度。一个好的秒杀系统,可以提高平台系统的稳定性和公平性,获得更好的用户体验,提升平台的口碑,从而提升秒杀活动的最大价值。
每天给你送来NLP技术干货! ---- “搜推广”是企业里离钱最近的岗位,在CV/NLP越来越卷的当下,很多朋友起了转推荐算法的念头。我就经常收到此类私信和留言。今天这篇文章打算跟大家聊一聊转行推荐算法的问题。 从前途角度考虑,我是非常建议的。 1 大厂必备核心——推荐系统 从商业角度来讲,互联网主要起到平台作用,构建多方沟通桥梁,例如淘宝对应卖家和卖家,头条是信息产出方和读者,除了要满足用户本身的需求,还要考虑到商家的利益。 平台巩固流量,才能进一步的转化,达到盈利。这时候,推荐系统可能是一整个系统的核
搭建商城直播系统是一个复杂的过程,不仅需要完整的直播系统,还需要兼顾商城系统是否完善,功能是否齐全,本文带大家简要分析一下,如何搭建商城直播系统才能更吸引眼球。
做为一名程序员,发展方向大致可以分为两个方面:一个是业务架构,一个是技术架构(中间件方向)。
展示栏里是和主浏览商品差不多的宝贝。有的是同店热销、有的是全网相似好物、还有根据用户个人喜好给出的推荐商品。
首先我们看一下提升用户转化的运营价值。如图1所示,先引入两个概念——用户生命周期与用户价值(LTV)。如果将用户在一款产品中的行为轨迹当成一个生命周期,那么从最初用户了解、知晓产品开始,整个周期中将经历五个阶段,每个阶段用户为产品所能创造的价值是不同的。而用户价值(Life Time Value,LTV)指的是用户在一定周期内产生的价值。
“动静分离”就是瞄着这个大方向去的。所谓“动静分离”,其实就是把用户请求的数据(如HTML页面)划分为“动态数据”和“静态数据”。简单来说,“动态数据”和“静态数据”的主要区别就是看页面中输出的数据是否和URL、浏览者、时间、地域相关,以及是否含有Cookie等私密数据。 比如说: 1、很多媒体类的网站,某一篇文章的内容不管是你访问还是我访问,它都是一样的。所以它就是一个典型的静态数据,但是它是个动态页面 2、我们如果现在访问淘宝的首页,每个人看到的页面可能都是不一样的,淘宝首页中包含了很多根据访问者特征推荐的信息,而这些个性化的数据就可以理解为动态数据了 也就是所谓“动态”还是“静态”,并不是说数据本身是否动静,而是数据中是否含有和访问者相关的个性化数据
doc是用来查询单条数据的。比如商品详情页。 doc里面用到的参数就是我们数据里的_id字段
在大数据分析中,对用户行为进行分析挖掘又是一个重要的方向,通过对用户行为进行分析,企业可以了解用户从哪里来,进入平台后进行了哪些操作,什么情况下进行了下单付款,用户的留存、分布情况是怎样的等。
是伴随互联网的发展,传统的线下购物方式已经落后。消费者更多的从网上购买商品,消费者也会在网上对自己想买的物品等进行管理。随着电商平台的快速崛起,用户的购买需求不断激增,传统的线下方式已经不能满足消费者对想买的物品进行快速购买的需求与愿景。因此,在这个背景下,卖家急需一个能够将物品集中售卖并合理管理的购物管理系统。
官方文档:https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/wxcloud/guide/extensions/cms/introduction.html
在过去我们介绍的推荐方法中,特别是电商领域的推荐,其考虑的只是用户的**宏观交互行为(macro interaction),如用户购买了xx物品,点击了xx物品。今天看到一篇不错的文章,将用户的微观行为如浏览商品的时间、对商品详情和评论的阅读等、渠道等等微观行为(micro behaviors)考虑进来,并取得了不错的实验效果。咱们来一探究竟。
* 主要思路: 1、数据变更还是通过MQ通知; 2、数据异构Worker得到通知,然后按照一些维度进行数据存储,存储到数据异构JIMDB集群(JIMDB:Redis+持久化引擎),存储的数据都是未加工的原子化数据,如商品基本信息、商品扩展属性、商品其他一些相关信息、商品规格参数、分类、商家信息等; 3、数据异构Worker存储成功后,会发送一个MQ给数据同步Worker,数据同步Worker也可以叫做数据聚合Worker,按照相应的维度聚合数据存储到相应的JIMDB集群;三个维度:基本信息(基本信息+扩展
•④ 如果想解决上边的2次内网的通信最理想的方式,上图中的2个节点都不要就可以了。
Chris Richardson 微服务系列翻译全7篇链接: 微服务介绍 构建微服务之使用API网关(本文) 构建微服务之微服务架构的进程通讯 微服务架构中的服务发现 微服务之事件驱动的数据管理 微服
1、做设计为什么还需要看数据? 很多设计师从来不看数据,要么是因为没有数据可看,要么是根本不想看,但是也一样把设计做的很好啊!设计本来就是有感性的一面,为什么非得要和数据扯上关系呢?我们不妨先看看设计的本质是什么。设计不同于纯粹的艺术,艺术源于艺术家对现实的观察和思考,以及对这种观察和思考的自我表达;设计天生就是为别人在做事情,纵然同样需要观察和思考,但是这种观察和思考不是为了表现设计师的自我,而是为了更好地服务于某个用户群,因而设计师了解用户就变得非常重要。尤其是要了解用户的目标、行为、态度等相关的情况
电商项目无论是工作中,还是面试中,都是一个高频出现的词。面试官非常热衷提问关于电商项目的问题。例如商品分类怎么测试?购物车怎么测试?订单怎么测试?优惠券怎么测试?支付怎么测试?等等
CQRS(Command and Query Responsibility Segregation)是一种与传统的DDD实现不同的模式,将写与读区分开。CQRS适用于DDD的原因在于查询本身不应当影响领域建模
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