畢業于廈門大學俄語專業的Ivan自詡是一個三無賣家,沒錢、沒資源、沒供應鏈,2021年,懷揣5萬創業,入駐Ozon。去年,其整體銷售GMV破億盧布,團隊也從早期1個人拓展到如今的幾十人。
2023 CCEE(深圳)雨果跨境全球電商展覽會(秋季)上,廈門拾柒時代信息科技有限公司副總經理、俄羅斯億級賣家Ivan.Wang帶來他是如何在Ozon實現從0到1000萬人民幣突破的。
如何借助Ozon搜索引擎,提升銷量?
Ozon的搜索引擎是什么?Ozon的搜索引擎不僅是按照商品與消費者搜索查詢的內容相關性來對所有商品進行排序,還根據引擎運行的機制給相關產品分配流量。
為什么去了解Ozon搜索引擎的運行機制呢?很簡單,其實商品在搜索結果中的排名很大程度上會影響著商品的轉化率、流量、銷量和生命周期,Ozon根據搜索引擎手動干預自己搜索結果中的排名。
可以看到,上圖是在商品品類目錄和搜索結果當中的位置的一個實際轉化率的區別,可以看到其實無論在哪個頁面展示排名靠前的商品轉化率肯定是更高的,這個背后和搜索引擎有什么關聯呢?
首先要知道消費者在Ozon網站上進行搜索查詢的時候,搜索引擎他主要會分為5個階段的工作:形成查詢和淘汰候選商品——排名基礎層——排名中間層——提升算法——商品展示。
每個階段Ozon搜索引擎如何對每個商品進行打分和排序的呢?
第一階段:形成查詢和淘汰候選商品。搜索引擎根據消費者的搜索關鍵詞形成一個大的候選商品列表。這些候選商品的列表當中,他的名稱或者任何屬性當中有消費者提到相關查詢詞,包含50萬件商品。那么,當消費者提出查詢之后系統就會在這個數據庫里面搜索關于包括他的商品名稱、描述、品牌、圖片、顏色、尺寸、材料等等的這些屬性。大家注意,其實在優化自己商品的時候,賣家去填寫的商品屬性越多,那就越有利于商品的排名。
這個階段引擎不會根據商品評價和買家對于商品的提問來候選商品,同時他為了避免誤殺一些合適的商品,淘汰候選商品的時候,搜索引擎會進行一系列查詢轉換,在對搜索關鍵詞進行統一的時候,他會包括相近詞義、單復數、詞性、詞格、詞位取代不帶有語義信息的單詞,如果消費者搜索品類太少,系統至少提取一個查詢的關鍵詞進行展示。
舉例來說,今天在Ozon上搜索一個會發光、會飛、會錄音的麥克風,可能平臺上沒有賣家賣這樣的產品,他的展示邏輯首先會從你的關鍵詞麥克風優先展示,再來展示一些會飛、會發光、會錄音等等各種奇怪的東西,這樣一個順序邏輯進行篩選。
第二階段:排名基礎層。排名基礎層階段就會對你商品進行初次篩選和排名,這個階段搜索引擎將對候選商品進行排序,選擇具有最高相關性的兩千件商品。這個階段的重點是,第一商品與查詢關鍵詞之間的文本對應。他們是如何對你權重進行評價的?首先用普通的線性公式確定查詢共建詞當中的每個單詞,商品內容和屬性當中的命中次數,比如說我是衣服,各個方向說什么什么衣服,填了很多次,就會把這些單詞命中次數相加得到一個最基礎的權重。第二商品的評級。在這個階段,商品的評級就會被作為提升系數。商品評級指的是買家對于商品的平均評級,評級越高提升系數越大,提升系數范圍從最低0到25%,如果五星好評商品,最高這個階段提升25%的排名的系數。所有候選商品都會獲得基于內容和相關性程度的相關評分,經過篩選、排序之后再進入第三個階段。
第三階段:排名中間層。也叫做預訓練算法。這個階段搜索引擎會預估消費者對于選定的這兩千件商品購買的概率,這個階段商品排名取決于引擎對比商品特性和消費者曾經的購買行為的相關性進行判斷,每件商品在判斷過程中獲得從0-1的分級。由于消費者購買每件商品的概率未知的,所以為了進行商品排名,系統需要預測這個概率。預測這個概率的過程分為幾個步驟,首先系統將計算一個可能會影響商品購買的所有的商品特征,每個特征都是一個實數,比如說商品評級或者價值都可以作為一個評價標準,然后系統會基于這些特征值以及消費者查詢的內容預測銷售概率。
Ozon是用提升決策數算法作為模型的,對于商品進行預測以及生成對應概率數值。因為特征權重對購買的概率影響程度取決于相關商品的銷售歷史,所以商品的銷量將優先影響該商品的排名。也就是說,銷量和評價。
這個預訓練模型工作原理是什么?根據某件商品的最準確的特征,最準確預測該商品的銷售概率。比如某件商品最近60天的平均購物車轉化率,對于比較一般的商品,購物車轉化率不會隨著時間變化有太大的改變,所以預測購買概率的時候,模型就會考慮到這個參數,所以說最近60天的你購物車轉化率越高,實際模型預測概率就會越高。
如果系統分析到其他所有條件相同情況下,消費者寧愿選擇評價多的商品,那么評價越多商品模型就是會預測他被購買概率越高,不同品類、特征有不同的預測能力,影響不同的購買概率。
Ozon總共會考慮一百多個相關的特征參數,如上圖,是Ozon在搜索結果板塊占比的大致比重。
第四階段:提升算法。這個階段搜索引擎會根據算法為上個階段的商品進行加減分。
第一搜索廣告,通過平臺推出推廣廣告、活動、包括評論返現等所有的Ozon提供的推廣手段,可以作為搜索權重的提升系數。
第二物流部分,物流提升系數目前對于國際賣家沒有太大的作用,因為目前主要提升是針對Ozon Express,還有本地賣家的提升系數。
第三Premium賣家商品有5%的提升系數,現在對跨境賣家也開放了,對自己店鋪有需求的賣家可以訂閱這樣一個功能,可以提高你的排位。
第四優勢的價格,你的商品價格比歷史價格低的話,每降低50%以上他的排位提高10%,降低25%那商品排名就增長5%,但是注意,不要太粗暴的直接降70%、80%的折扣,引發平臺對你價格鎖定。因為有一些等于行為異常,大家在做降價、提升排名的過程中,可能要自己斟酌如何掌握一個降價的節奏,結合平臺的一些官方的活動有節奏的去調整自己的商品的價格。
第五階段:商品展示。經過預訓練算法的兩千件產品的得分將與此次提升算法運算之后+1的提升系數相乘,得出商品的最終評分。
比如,在預訓練算法后得分0.8的商品,在提升算法中累計得到0.125的提升系數,那么該商品的最終得分就是0.8*1.125,即最終得0.9分。商品將以0.9分進行最終的排名與展示,1是滿分,0.9已經是很高的評分。看下你的商品是不是在108位之前,這意味著你在搜索前3頁,各方面銷售概率比后面幾頁高的多。
市場競爭情況分析
除了根據搜索引擎來優化商品本身之外,要在越來越激烈的市場上去保持前行,賣家還需要清楚了解當前商品的競爭市場狀況。
Ozon平臺有提供相應的數據分析功能,下設了三類數據分析板塊:賣家分析主要是商店商品流量、銷售情況等數據;在Ozon賣什么板塊主要關于俄羅斯市場熱銷的商品信息;還有一個電商平臺分析,在這里,賣家可以做一些畫像分析、商品趨勢競爭以及優勢競爭的分析。
在用戶畫像分析板塊,可以選擇購買、瀏覽、加購、收藏等,對想要了解的用戶畫像進行一個準確的定位。各個賣家售賣不同的品類,想要了解自己工廠生產產品在這個市場有沒有潛力,潛在的買家數量有多少,可以通過這個板塊進行選擇、查看。
誰的商品指的是你想看自己店的商品數據還是全平臺商品的數據,操作數量指買家對于剛剛選定的行為做了幾次,后面他買了多少商品,兩個結合來看。
比如說看在我的店里面消費了兩次,每次買了一件商品的人群有多少?你可以操作數量部分選擇2,購買商品數量選擇1可以得到一個相應的結果。我們還可以選擇消費者的地區、年齡、性別,還有品牌喜好。經過一系列的設定可以得到結果。
包括查詢這個產品在平臺上有多少的買家,其中男女比例多少,大概在什么年齡段,區域、城市的銷量占比,平均客單價、搜索品類客單價落、最喜歡哪個大類進行。
關于更詳細、更大的時間跨度的品類發展縱向,可以在趨勢和競爭地位這兩個板塊看到。
趨勢板塊如上圖,可以看到選定時間范圍內,類目的銷售份額、商品總銷售額、銷售動態。Ozon允許分析近兩年的品類數據。這個功能如何使用?
比如準備4季度備貨,去年這個品類做的不錯,今年想要不要和去年備一樣多的貨,時間維度拉兩年。如果是今年上半年進來,沒有經歷過4季度的促銷,想知道4季度銷量大概增長多少,通過這個板塊往前看一年,看這個品類的銷售情況,舉例11月份比10月份銷量翻一倍,備貨的時候可以多備一些貨,以防斷貨沒有辦法出貨麻煩的問題。
競爭地位,賣家通過統計圖知道競對數量,對比自己市場上整體的銷售排名。如上圖圖表顯示所選定時間內有銷量的賣家的數量以及我的排位。賣家可以根據這些圖表每天的變化大概了解整體市場上的和你賣同樣產品,同樣品類的競爭趨勢。
Ivan指出,每個賣家都有自己獨特的優勢,比如供應鏈、營銷、品牌,賣家們需要將自己的優勢點放大,推動其他短板。就像他們從一個三無賣家通過銷量的增長倒逼供應鏈給予更優惠的價格,逐漸形成一個良性的循環。
(來源:雨果跨境編輯部)
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