鬼腳七講述性化購買力與淘寶搜索排序

不同的人群有著不同的資金收入，不同財務(wù)狀況的人群的消費也是不一樣的，作為淘寶賣家的我們該如何根據(jù)買家的購買力來劃分用戶做好淘寶的營銷工作呢？下面我們就來看看鬼腳七對性化購買力和淘寶搜索排序的理解吧。

隨著網(wǎng)絡(luò)的流行和互聯(lián)網(wǎng)信息的爆炸性增長，如何從海量的信息中準確找到自己需要的信息成為了互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展面臨的一大難題。傳統(tǒng)的搜索引擎由于其通用性，對于相同的查詢，所有用戶得到的都是同樣的結(jié)果，顯然不能滿足不同背景、不同目的和不同時期用戶的個性化需求。在這個講究個性和以人為本的時代，人性化的搜索引擎已經(jīng)成為了時代的需求。

在淘寶的環(huán)境下，用戶主要的目的就是購物。不同的用戶個體在購物上更是天然就存在著很大的差異，這種差異可以反映在很多方面，有價格偏好、類目偏好、地域偏好、品質(zhì)偏好等等。而我們要做的就是挖掘，理解用戶的差異和不同需求，做出個性化的搜索體驗，最終能夠幫組用戶在淘寶上購物。

1.為什么需要個性化購買力

前面提到了，每個用戶在很多方面都是有自己獨特的偏好，而購買力就是最明顯的一個方面。高帥富和屌絲對商品的價格和品質(zhì)有完全不同的需求。同樣是搜索“T恤”，高帥富需要的是面料材質(zhì)好的品牌貨；而屌絲需要的是100元3件還包郵的大路貨。這種需要的差異就是我們需要做個性化購買力的原因。

2.購買力計算

我們將用戶的購買力劃分到5個檔位上，低，中低，中高，高，超高。我們會計算用戶在多個不同粒度的購買力，從最細的用戶+query粒度到最粗的用戶組粒度，粒度越細，數(shù)據(jù)越準確，但也越稀疏。

3.用戶+Query，用戶+Query簇

根據(jù)用戶在某一個特定query下的行為，計算用戶在單個query下的購買力。由于是單個query，所以數(shù)據(jù)會非常稀疏，而且能覆蓋的query很也少。將query聚類，計算用戶在Query簇下的購買力會稍微緩解一下數(shù)據(jù)稀疏的問題。但這樣的話又引入了一下新的問題：query聚類，相似query聚類本身就是一個不小的工作。而且雖然可以通過query聚類能部分提升數(shù)據(jù)量，但還是不足以達到豐富的程度。而且也沒有必要細化到query粒度，用戶在同一類目的不同query下的購買力還是會比較相似的。

4.用戶+類目，用戶

在類目粒度上計算用戶的購買力，這個類目粒度是從后臺葉子類目到后臺一級類目，都會計算。由于用戶在不同的類目會表現(xiàn)出來不同的購買力（比如IT碼農(nóng)，手持iphone身穿便宜的T恤），所以我們會計算用戶在多個類目下購買力。用戶+類目粒度的數(shù)據(jù)相對用戶+query要豐富很多了，一些大的一級類目下一個用戶90天平均有3-5筆左右的成交，已經(jīng)具備了一定的統(tǒng)計意義。結(jié)合用戶在各類目維度維度的購買力，我們還是再計算一個用戶整體的購買力。這個數(shù)據(jù)相對來說就更豐富一些，一個人90天平均有20筆左右的成交。

5.用戶組+類目，用戶組

對于那些自身行為很少的用戶，我們通過將用戶聚合成用戶組的方式來預(yù)測他們的購買力。用戶組的聚合可以主要是從兩個維度：用戶的基本物理信息：a.地域，性別，年齡；b.用戶星級。相識行為：a.購買，收藏；b.點擊瀏覽。從不同維度將用戶分類后，看他們的購買行為是否有一定的相似性（這個可以用那些成交行為豐富的用戶來驗證），如果購買力類似，差異不大，則說明對人的劃分是有效的。    用戶組粒度的購買力數(shù)據(jù)還在規(guī)劃中，目前還沒有實際產(chǎn)出。

6.類目成交價格分布

在不同類目下，不同的價格代表了不同的購買力，比如在200元的T恤是比較高端了，但200元的手機是非常低端的手機，所以我們首先需要計算每個類目下各個購買力檔對應(yīng)價格區(qū)間。將類目下所有寶貝的成交價格從低到高排序，然后按照20%，30%，30%，15,%，5%的比例劃分成5檔，低檔[0 - x1]，中低檔[x1–x2)，中高檔[x2– x3)，高檔[x3 – x4)，超高檔[x4 – )。

7.寶貝購買力

對于每個寶貝，查詢上面的類目成交價格分布表，看一下寶貝價格是在哪一檔價格區(qū)間中，將這個寶貝打上購買力檔的標簽。

8.用戶購買力

對于用戶的成交寶貝價格和點擊寶貝價格，查詢類目成交價格分布表，將這次成交和點擊行為打上價格檔的標簽。然后分類目統(tǒng)計用戶在不同價格檔上的行為次數(shù)，計算得到用戶在不同類目下的購買力。最后得到的購買力格式如下：Key:用戶id +類目id；Value:購買力1檔:置信度|購買力2檔:置信度| …

9.搜索排序上的應(yīng)用

線上排序中，我們會結(jié)合用戶的購買力和商品的購買力，對不同購買力的用戶推薦相應(yīng)購買力檔的商品。

10.系統(tǒng)架構(gòu)

和現(xiàn)有架構(gòu)的區(qū)別就是用戶個性化數(shù)據(jù)存儲交給UPS來負責(zé)，QP通過訪問UPS服務(wù)來獲取用戶個性化信息。

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