流量分發(fā)是指通過一定的設(shè)計策略，將用戶的流量合理的分配到其他各個地方，從而達(dá)到產(chǎn)品的設(shè)計目標(biāo)，促進(jìn)流量利用最大化；本文作者分享了關(guān)于一網(wǎng)站的流量分發(fā)策略解析，我們一起來了解一下。

一、背景介紹

該節(jié)日促銷以美國Memorial Day期間為背景展開，Memorial Day不單是美國人展現(xiàn)愛國情操的一個重要節(jié)日，在民間更是代表夏季正式開始，夏季服裝的需求量即將迎來每年的高峰期。

不少海灘、游樂場、小島的夏日渡輪等等，都會由該星期的周末開始營運(yùn)，泳裝及適合拍照的連身裙為本次促銷的重點(diǎn)品類；而且由于連續(xù)有3日假期，令不少美國民眾到郊外燒烤野餐、到海邊玩樂或者參觀博物館等等，導(dǎo)致頗為嚴(yán)重的交通堵塞，手機(jī)的使用時長較平日更高。

以下結(jié)合當(dāng)前SHEIN首頁Shop板塊下之流量分發(fā)策略設(shè)計，其最終目標(biāo)在于提高成交總額GMV，增強(qiáng)當(dāng)季新品的曝光率，吸引新用戶首次下單，增加老用戶的粘性和轉(zhuǎn)化率，并提升整體的客單價。

二、流量分發(fā)策略目標(biāo)

1. 什么是流量分發(fā)？

流量分發(fā)的本質(zhì)其實(shí)就是用戶需求分發(fā)，策略產(chǎn)品經(jīng)理需要弄清楚用戶的需求（搜索、分類、個性化推薦等等），策劃能夠滿足用戶需求并解決問題的產(chǎn)品，讓流量價值和用戶價值最大化，給業(yè)務(wù)帶來價值。

好的流量分發(fā)策略，可以減少用戶完成目標(biāo)的時間和精力，讓產(chǎn)品可以準(zhǔn)確的掌握用戶的需求流向。

2. 為什么做流量分發(fā)？

流量分發(fā)的最終目標(biāo)是為了配合產(chǎn)品戰(zhàn)略提升平臺收益，因此產(chǎn)品經(jīng)理需要明確公司的業(yè)務(wù)定位，并平衡用戶與平臺雙方，將流量利用最大化。

1）降低成本與提高收益

優(yōu)質(zhì)的流量分發(fā)策略能夠提升產(chǎn)品的曝光機(jī)率，在最短的路徑下匹配到用戶的使用需求，進(jìn)而降低流量運(yùn)營成本，增加盈利收入。推薦策略中有許多評價指標(biāo)，包含：滿意度、準(zhǔn)確性、覆蓋度、多樣性、信任度、實(shí)時性等，其中轉(zhuǎn)化與收益仍是最重要的指標(biāo)之一。

從用戶出發(fā)：

策略產(chǎn)品經(jīng)理需要站在用戶的角度，讓用戶快速的找到感興趣的商品，讓用戶快速的完成購買，以及基于購買后的再次推薦，同時給予用戶良好的推薦體驗(yàn)。

從平臺出發(fā)：

如何提升GMV是檢驗(yàn)推薦策略的重要指標(biāo)之一，GMV = 流量 * 轉(zhuǎn)化 * 客單價。策略產(chǎn)品經(jīng)理不僅需要為平臺導(dǎo)流，更需要思考如何提高轉(zhuǎn)化率，在單位流量上創(chuàng)造更多的收益與利潤。

同時，為了達(dá)到流量利用最大化，流量的分發(fā)并不是單向的，而是并行、串聯(lián)的。就像給轉(zhuǎn)化漏斗戳幾個洞再用很多根管子串起來，將所有的流失于漏斗內(nèi)不停循環(huán)。

2）產(chǎn)品戰(zhàn)略與業(yè)務(wù)需求

除了降本增效以外，策略產(chǎn)品經(jīng)理仍需根據(jù)產(chǎn)品定位和戰(zhàn)略目標(biāo)，將流量導(dǎo)向目的地，扶持目標(biāo)業(yè)務(wù)的生長。需要明確平臺的商業(yè)定位，依業(yè)務(wù)從高到低的重要度進(jìn)行策略設(shè)計，將流量從大到小的傾倒至對應(yīng)的業(yè)務(wù)當(dāng)中，幫助盤活新業(yè)務(wù)以及尋找新的價值。

SHEIN首頁除了商品以外，還有著Brands、Campaigns與Gals等內(nèi)容業(yè)務(wù)。由此可見，除了GMV以外，SHEIN次要目標(biāo)為推廣自有品牌并提升用戶粘性與使用時長。

三、SHEIN怎么做流量分發(fā)？

流量分發(fā)的本質(zhì)其實(shí)就是用戶分發(fā)，當(dāng)用戶從啟動APP的那一刻開始，流量分發(fā)策略也就開始了，不給用戶思考的機(jī)會，讓用戶于主頁自然的瀏覽并點(diǎn)擊至商品詳情頁，完成加購、下單、支付。

以下針對SHEIN啟動頁、搜索欄、Banner、分類、Feed信息流五種商品曝光板塊，根據(jù)用戶操作APP所觸達(dá)的順序進(jìn)行策略分析與優(yōu)化建議。

1. 啟動頁

當(dāng)我們啟動SHEIN APP的時候，5秒的全屏廣告與浮窗廣告是觸達(dá)用戶的最短路徑，流量的分發(fā)從這里就開始了。

這里可以根據(jù)用戶或業(yè)務(wù)需求進(jìn)行導(dǎo)購廣告的投放，如首次打開APP的用戶以限時新人優(yōu)惠或首單滿額免運(yùn)的策略促活新用戶完成首次交易、或是借由當(dāng)季爆品的導(dǎo)購廣告直達(dá)商品詳情頁。

SHEIN于此只使用了三種導(dǎo)購廣告，依序?yàn)楣?jié)日促銷、夏日新品、慈善活動（社交裂變小游戲），變化略顯單調(diào)。建議此處可以穿插根據(jù)用戶標(biāo)簽投放推薦算法之排序較高的個性化廣告。

借由以下三種數(shù)據(jù)可以分析用戶的可能行為（以下三者比例加上無效操作為100%）：

1. 廣告點(diǎn)擊率：說明用戶大概率對內(nèi)容有興趣。不過也有可能是誤點(diǎn)擊。若廣告顯示不足1秒，則列為無效點(diǎn)擊。如果點(diǎn)擊率環(huán)比下降較多，可能需審視導(dǎo)購廣告內(nèi)容或提升廣告更換頻率。
2. 廣告完播率：說明用戶中概率對內(nèi)容有興趣，或是尚在閱讀時即結(jié)束倒數(shù)等等。不過也有可能是離開了，若完播后5秒內(nèi)沒有動作，則列為無效完播。如果完播率環(huán)比提升較多，需注意啟動廣告內(nèi)容之直接性，避免短時間內(nèi)給予過多信息。同時，需要注意能使完播用戶于下一步的首頁中找到相同的活動或信息。
3. 廣告跳過率：說明用戶低概率對內(nèi)容有興趣，或是懶得閱讀等等。如果跳過率環(huán)比提升較多，或是用戶直接退出APP了，則須注意是否廣告加載不順、APP啟動卡頓。

以上數(shù)據(jù)反映了流量分發(fā)策略于啟動頁之成果指標(biāo)。可以將多組廣告進(jìn)行統(tǒng)計比對，逐漸增加點(diǎn)擊率較高的廣告之曝光率。

2. 搜索欄

搜索功能為有明確查詢需求的用戶提供了入口。然而，在SHEIN的海量SKU之下，用戶往往不清楚某個SKU的名字，所以SHEIN搜索板塊的存在的目的應(yīng)從過去的“人找貨”模式，轉(zhuǎn)變?yōu)椤柏浾胰恕薄?/p>

在搜索這個顯性場景中，細(xì)化出更多的入口，給流量提供更有效的支持，一步步引導(dǎo)用戶踏入你精心策劃的入口。

借由以下用戶搜索輸入Query前與后兩個階段進(jìn)行推薦：

搜索前：在用戶輸入Query前，先行推薦并引導(dǎo)用戶點(diǎn)擊。

底紋推薦詞：

SHEIN于首頁并沒有顯示底紋推薦詞，而是在點(diǎn)擊搜索框之后才出現(xiàn)，不確定是否已做過AB測試評估。此外，筆者推測SHEIN尚未于此加入推薦算法（該賬號已購買過商品），底紋推薦詞為隨機(jī)顯示活動與類目，若能通過用戶的歷史偏好預(yù)測進(jìn)而推薦給用戶，或許會有更高的點(diǎn)擊轉(zhuǎn)化率。

最近搜索、熱門搜索以及更多推薦詞：

點(diǎn)擊搜索欄后，下方顯示了最近及熱門的搜索關(guān)鍵詞，不過并沒有出現(xiàn)針對筆者的用戶標(biāo)簽及行為日志的個性化推薦詞。此外，當(dāng)前的推薦詞僅覆蓋了屏幕鍵盤以上，下方尚有可利用空間，可以嘗試將推薦商品列表至于下方，借由AB測試驗(yàn)證其效果。

搜索中：在用戶在輸入中，智能推薦候選Query，提高用戶輸入效率，幫助更快找到想要的內(nèi)容。

預(yù)測候選詞：

此處候選詞列表下方，尚有可利用空間，可以嘗試將當(dāng)前Query搜索（無論是否輸入完整）之結(jié)果商品，顯示于候選詞列表下方，同時也要考慮當(dāng)前技術(shù)能否支持實(shí)時搜索的運(yùn)算量。

SHEIN的搜索推薦詞除了品類關(guān)鍵詞外，還有以Hashtag開頭的活動關(guān)鍵詞。如果點(diǎn)擊推薦詞進(jìn)行搜索的環(huán)比下降，可能是因?yàn)橥扑]詞庫選取不當(dāng)，用戶對推薦詞不感興趣；比如“#SHEINX”在用戶的心中，是沒有概念的，以此作為推薦詞進(jìn)行搜索的可能性相對較低，有極大的可能使用戶錯過了一個流量分發(fā)入口。

不過，如果SHEIN當(dāng)前的品牌戰(zhàn)略目標(biāo)為大力推廣SHEINX，且SHEINX之曝光率因此而提升，使更多用戶了解SHEINX的故事與價值，進(jìn)而提升了SHEIN的品牌形象，那么亦是一次成功的流量分發(fā)策略。

3. Banner

產(chǎn)品在首頁規(guī)劃中，Banner大概率會為承載大部分的流量，不僅可以靠圖片吸引用戶點(diǎn)擊，還能同時宣傳活動與促銷。

如果Banner點(diǎn)擊后落地頁的跳出率環(huán)比增加，或是落地頁停留時長環(huán)比降低，可能是商品列表中的折扣力度不符合Banner描述，比如Banner寫著UpTo80%Off，點(diǎn)進(jìn)來后發(fā)現(xiàn)只有8%，大多數(shù)為25%（此為筆者真實(shí)體驗(yàn)）；或是優(yōu)惠商品不夠吸引用戶、也可能是用戶在第一時間找不到Banner廣告上的同款商品，需確認(rèn)圖片上的商品是否總能出現(xiàn)在點(diǎn)擊后的列表頁。

本次Memorial Day的大促活動是給到了Dresses、Swimwear與Tops，而Swimwear則占據(jù)了最中心的位置。

從供給的角度去觀察：

由于夏天來臨，SHEIN以30-70%的促銷，于夏季主打泳裝。SHEIN美國站上的Dresses與Swimwear的總數(shù)量為三比二，但促銷中的數(shù)量近乎一比一。Dresses促銷比例為1.4%，而Swimwear促銷比例為2.0%，可見SHEIN將較多的優(yōu)惠給到了Swimwear。

從需求的場景去共情：

身為一個女孩子，衣柜里肯定有十套內(nèi)衣，但泳衣就是那么兩三套。一年一度的Facebook、Instagram、好友圈之夏季泳裝曬圖大賽即刻展開，若還是穿著去年已經(jīng)過流行的泳裝迎擊，不免未戰(zhàn)先敗。

若是被朋友發(fā)現(xiàn)每年夏天只有那么兩三套泳裝，是擔(dān)心、是恐懼、也是痛點(diǎn)；SHEIN提供了女性用戶，在每年夏天，能以不心疼的價格獲得當(dāng)季最流行的泳裝款式。

故SHEIN將Swimwear置于APP一打開就能看見的鉆石C位，捕捉女性的視線，也捕捉了用戶的流量。便宜，是種優(yōu)勢；而便宜在用戶痛點(diǎn)上，是極大的商機(jī)。

4. 分類宮格

宮格板塊承接了品類推薦，有的平臺是基于推薦算法進(jìn)行展示，根據(jù)你最近瀏覽的商品動態(tài)變化的。

而SHEIN的品類推薦則是靜態(tài)的，將用戶的購物需求與平臺的販?zhǔn)坌枨笕〉闷胶夂笠佬蚺帕姓故?，并非動態(tài)排序（比較了三個賬號）。

從供給的角度去觀察：

由于SHEIN為至今仍是主打女裝，連衣裙為SHEIN上商品數(shù)最多的品類，共有3.8萬件連衣裙（38440件）同時于架上販?zhǔn)邸?/p>

從需求的場景去共情：

一件上衣與各種褲子裙子，是乘法關(guān)系，能夠產(chǎn)生多種搭配；然而一件連衣裙，很難與上衣或褲子裙子再進(jìn)行搭配，所以風(fēng)格變化就受限了，故連衣裙其實(shí)是一種不好搭配的品類。

平均2件連身裙的價格，能夠買2.5件女上衣加1.5件半身裙?；ㄒ粯拥腻X，買了2件連衣裙僅能穿出2種風(fēng)格，而2.5件女上衣與1.5件半身裙卻能穿出3.75種搭配?？芍^連衣裙的有著變化度不高的問題。

然而，過去女性購買連衣裙的顧慮，在風(fēng)格豐富的SHEIN上透過低廉的價格，找到了解決方案。

綜合供需角度，連衣裙品類對于SHEIN而言，有著重要的戰(zhàn)略地位，所以無論在臺灣站或是美國站，分類宮格的列表排序第一位都是給了Dresses（第二名則有在地化的差異）。

以上Banner與分類宮格的兩個例子，再次表明了流量分發(fā)策略不僅僅是為了降低成本、提升收益，也不是一味的推薦算法，更需要從產(chǎn)品戰(zhàn)略、業(yè)務(wù)需求出發(fā)。唯有看得更廣，才能走得更遠(yuǎn)。

5. Feed信息流

SHEIN首頁之Tab1的最后一個板塊Recommend，以及Tab2的第一類目JustForYou均為推薦算法的體現(xiàn)；借由個性化推薦用戶感興趣的品類及商品，幫助用戶快速做出購買決策，促成用戶轉(zhuǎn)化。

若用戶于Recommend板塊的點(diǎn)擊率環(huán)比降低，有可能是對平臺的推薦的商品排序不感興趣，則推薦模型需要進(jìn)一步優(yōu)化。

當(dāng)前SHEIN首頁的板塊排序?yàn)椋築anner、分類宮格、SHEIN活動、自有品牌、每日新品、限時促銷，最后才是Recommend，可以理解為SHEIN將商品的推薦算法置于Tab1的最后?；蛟S這也是為了因應(yīng)公司的業(yè)務(wù)需求，然而以上的板塊除Recommend外，都需要兩步以上的操作才能進(jìn)到商品詳情頁。

對于用戶而言，多一步的操作就多一分流失，筆者相信SHEIN是明白這個道理的，有可能是因?yàn)镾HEIN之個性化推薦商品效果不如品類。

海量SKU加上單個SKU的生命周期不長（每日上新與下架），使得協(xié)同過濾算法僅能做到品類級別，無法精準(zhǔn)到商品級別，這部分或許需要人工對各個商品之風(fēng)格等信息進(jìn)行更精細(xì)化的標(biāo)簽標(biāo)注。

6. Tab導(dǎo)航列

在流量分發(fā)策略中無法衡量就無法優(yōu)化。所有的業(yè)務(wù)最終都要落到具體的數(shù)據(jù)去驗(yàn)證和再探索的，策略產(chǎn)品經(jīng)理有很大一部分精力要投入在這個層面。

除了以上提到的點(diǎn)擊率、轉(zhuǎn)化率、曝光率、退出率、跳出率、停留時長以外，頁面訪問路徑也是查看流量去向的關(guān)鍵指標(biāo)之一。首先對用戶打好標(biāo)簽，觀察標(biāo)簽用戶的整個操作路徑，對路徑上的反復(fù)的操作進(jìn)行簡化能夠提高正確商品的觸達(dá)率和成交率。

例如，當(dāng)前SHEIN總是默認(rèn)頂部Tab為WOMEN，假設(shè)從頁面訪問路徑發(fā)現(xiàn)80%以上的男性用戶打開APP后，第一步總是將Tab切換至MEN。那我們或許需要根據(jù)用戶行為，將男性用戶的默認(rèn)Tab設(shè)置為MEN。

其實(shí)這里可以做一系列AB測試：如果用戶性別為男性，則默認(rèn)Tab為MEN；或者，如果用戶近期有多次購買女裝/男裝的行為，則Tab默認(rèn)為WOMEN/MEN；又或者，總是將男性用戶的Tab設(shè)為WOMEN，不直觀的操作反而使用男性逛女裝的時間增加，進(jìn)而提升了轉(zhuǎn)化率？這些都是值得去做AB測試的地方。

最后，策略產(chǎn)品經(jīng)理需以目標(biāo)為導(dǎo)向，以數(shù)據(jù)為依歸，合理假設(shè)且小心求證，借由AB測試實(shí)驗(yàn)結(jié)果判斷流量策略，起到更精準(zhǔn)地用戶分發(fā)。

最后在設(shè)計策略的過程及結(jié)果當(dāng)中，不停反思整體的產(chǎn)品特性，是否符合產(chǎn)品定位，是否落地了產(chǎn)品戰(zhàn)略，是否扶持了業(yè)務(wù)需求，并達(dá)成最開始制定的策略目標(biāo)。

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