中小賣家直通車人群優(yōu)化思路

                   正常情況下，為了對屬性群體進行全面分類，我們需要從性別、年齡、月均消費額度三個維度進行劃分，最多98個群體標簽。

以前自己運營爆炸的時候，雖然沒有設置98個群標簽，但是合并了一些標簽后，最終設置了73個群標簽。在保費相同的情況下，顯示基本集中在20人以下的群標簽，其他標簽顯示太少。

當總點擊量達到1萬左右時，仍有一半左右的人點擊量不夠，有的人的標簽甚至只有幾個點擊量，達不到測試人的目的。其次，人太多的時候，進行人群溢價運營會非常困難。

一次調整人群溢價需要幾十次操作，過多的人群數據讓人眼花繚亂，無從下手。再次，一開始把人群劃分的太細，也會導致因為點擊量不足而誤刪一些優(yōu)質人群。73個推廣寶貝的人一個月的直通車數據對比分析顯示，同性別同年齡的人點擊率會比較接近。所以，如果把從性別、年齡兩個維度組合的群標簽和從性別、年齡、月均消費額度三個維度組合的群標簽相比，兩者測試的點擊率不會有太大差別。所以可以先從性別和年齡兩個維度來檢驗人群。理論上只有2x7=14個組標簽。首先從這14個組標簽進行測試會容易得多。當然，其實最大數量的一兩類人群，還可以細分為三個維度。下圖是我最近幫一個朋友開車時的設定，最大的兩組人可以細分為三個維度。

一開始大部分標簽只考慮二維，是基于三維的。很多標簽數據太少，標簽太多，導致操作和分析困難。但在兩個維度中，人數最多的人群標簽(其實大部分類別包括18-24歲和25-29歲，這兩個年齡段是主流網購消費人群)即使細分為三個維度，依然會有大量人群，人群標簽總數也只會從14個增加到18個。上圖中的款式是手提包，因為只是通過驅動來增加重量，數據量會少一些。不過從上面的數據也可以看出，這樣把人分在一起，各個人群的作秀量不會有太大的差別。

基本上18個群標簽一周左右就能測試完畢。然后，選擇5~8個表現最好的人進行三維細分。對于之前測試的現金量較大的人群，可以按照月消費額度低、中、高分為三組。對于現金量較少的人群，可以選擇不細分或者細分為兩組，這樣細分后的組的標簽總數可以控制在15個左右，盡量不超過20個。在初步的人群標簽測試后，直接向細分后的15個左右的人群標簽支付至少100%的高溢價，然后通過降低分時折扣來控制ppc。這里其實有兩種選擇:如果寶寶初始點擊率還可以，此時的方案權重會更好，可以在原方案中修改人群標簽；如果寶貝的初始點擊率不高，那么計劃的權重會更低，關鍵詞質量評分也會比你剛加入的時候低。在這種情況下，你可以建立一個新的計劃。

將舊方案中點擊率較好的關鍵詞添加到新方案中，關鍵詞競價將占舊方案的30%左右，并對選中的段位給予300%的溢價。這時候也可以簡單優(yōu)化地區(qū)，把點擊率低的省份去掉。個人建議建立新的運營計劃。新計劃的初始點擊率將至少是舊計劃的1.5倍，轉化率也將是舊計劃的1.5倍。按關鍵詞分支會更容易。所選的細分市場都有很高的溢價。這個時候不會考核點擊率，但是會考核轉化率和集購率，表現差的會減保費。在降低保費的同時，注意人群展示的現金量。

如果到了臨界點，這個人群的制作比例不理想，可以選擇刪除這個人群。如果不是大爆炸，要展示的話，最后留下10段左右最優(yōu)質的人就夠了。到這個時候，轉化率至少會提高2倍(我自己運營的那個，優(yōu)化區(qū)域后轉化率不到1.7%，現在優(yōu)化細分人群后接近4%)。

綜上所述，以上思路只針對開汽車的中小賣家，以ROI為導向。第一步，在兩個主要維度優(yōu)化點擊率，第二步，在三個維度細分人群優(yōu)化轉化率，第三步，通過控制優(yōu)質人群的溢價和分時折扣，降低ppc，提高ROI。這個思路只針對第一次駕駛的產品。實際上，如果店鋪有一定的定位，產品的適用人群相對固定，在衡量一個產品的優(yōu)質人群后，后面的產品在行駛時完全可以跳過前兩步，直接加入優(yōu)質人群進行高溢價。      

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