SHEIN之流量分发策略解析

编辑导语：流量分发是指通过一定的设计策略，将用户的流量合理的分配到其他各个地方，从而达到产品的设计目标，促进流量利用最大化；本文作者分享了关于一网站的流量分发策略解析，我们一起来了解一下。

一、背景介绍

该节日促销以美国Memorial Day期间为背景展开，Memorial Day不单是美国人展现爱国情操的一个重要节日，在民间更是代表夏季正式开始，夏季服装的需求量即将迎来每年的高峰期。

不少海滩、游乐场、小岛的夏日渡轮等等，都会由该星期的周末开始营运，泳装及适合拍照的连身裙为本次促销的重点品类；而且由于连续有3日假期，令不少美国民众到郊外烧烤野餐、到海边玩乐或者参观博物馆等等，导致颇为严重的交通堵塞，手机的使用时长较平日更高。

以下结合当前SHEIN首页Shop板块下之流量分发策略设计，其最终目标在于提高成交总额GMV，增强当季新品的曝光率，吸引新用户首次下单，增加老用户的粘性和转化率，并提升整体的客单价。

二、流量分发策略目标

1. 什么是流量分发？

流量分发的本质其实就是用户需求分发，策略产品经理需要弄清楚用户的需求（搜索、分类、个性化推荐等等），策划能够满足用户需求并解决问题的产品，让流量价值和用户价值最大化，给业务带来价值。

好的流量分发策略，可以减少用户完成目标的时间和精力，让产品可以准确的掌握用户的需求流向。

2. 为什么做流量分发？

流量分发的最终目标是为了配合产品战略提升平台收益，因此产品经理需要明确公司的业务定位，并平衡用户与平台双方，将流量利用最大化。

1）降低成本与提高收益

优质的流量分发策略能够提升产品的曝光机率，在最短的路径下匹配到用户的使用需求，进而降低流量运营成本，增加盈利收入。推荐策略中有许多评价指标，包含：满意度、准确性、覆盖度、多样性、信任度、实时性等，其中转化与收益仍是最重要的指标之一。

从用户出发：

策略产品经理需要站在用户的角度，让用户快速的找到感兴趣的商品，让用户快速的完成购买，以及基于购买后的再次推荐，同时给予用户良好的推荐体验。

从平台出发：

如何提升GMV是检验推荐策略的重要指标之一，GMV = 流量 * 转化 * 客单价。策略产品经理不仅需要为平台导流，更需要思考如何提高转化率，在单位流量上创造更多的收益与利润。

同时，为了达到流量利用最大化，流量的分发并不是单向的，而是并行、串联的。就像给转化漏斗戳几个洞再用很多根管子串起来，将所有的流失于漏斗内不停循环。

2）产品战略与业务需求

除了降本增效以外，策略产品经理仍需根据产品定位和战略目标，将流量导向目的地，扶持目标业务的生长。需要明确平台的商业定位，依业务从高到低的重要度进行策略设计，将流量从大到小的倾倒至对应的业务当中，帮助盘活新业务以及寻找新的价值。

SHEIN首页除了商品以外，还有着Brands、Campaigns与Gals等内容业务。由此可见，除了GMV以外，SHEIN次要目标为推广自有品牌并提升用户粘性与使用时长。

三、SHEIN怎么做流量分发？

流量分发的本质其实就是用户分发，当用户从启动APP的那一刻开始，流量分发策略也就开始了，不给用户思考的机会，让用户于主页自然的浏览并点击至商品详情页，完成加购、下单、支付。

以下针对SHEIN启动页、搜索栏、Banner、分类、Feed信息流五种商品曝光板块，根据用户操作APP所触达的顺序进行策略分析与优化建议。

1. 启动页

当我们启动SHEIN APP的时候，5秒的全屏广告与浮窗广告是触达用户的最短路径，流量的分发从这里就开始了。

这里可以根据用户或业务需求进行导购广告的投放，如首次打开APP的用户以限时新人优惠或首单满额免运的策略促活新用户完成首次交易、或是借由当季爆品的导购广告直达商品详情页。

SHEIN于此只使用了三种导购广告，依序为节日促销、夏日新品、慈善活动（社交裂变小游戏），变化略显单调。建议此处可以穿插根据用户标签投放推荐算法之排序较高的个性化广告。

借由以下三种数据可以分析用户的可能行为（以下三者比例加上无效操作为100%）：

1. 广告点击率：说明用户大概率对内容有兴趣。不过也有可能是误点击。若广告显示不足1秒，则列为无效点击。如果点击率环比下降较多，可能需审视导购广告内容或提升广告更换频率。
2. 广告完播率：说明用户中概率对内容有兴趣，或是尚在阅读时即结束倒数等等。不过也有可能是离开了，若完播后5秒内没有动作，则列为无效完播。如果完播率环比提升较多，需注意启动广告内容之直接性，避免短时间内给予过多信息。同时，需要注意能使完播用户于下一步的首页中找到相同的活动或信息。
3. 广告跳过率：说明用户低概率对内容有兴趣，或是懒得阅读等等。如果跳过率环比提升较多，或是用户直接退出APP了，则须注意是否广告加载不顺、APP启动卡顿。

以上数据反映了流量分发策略于启动页之成果指标。可以将多组广告进行统计比对，逐渐增加点击率较高的广告之曝光率。

2. 搜索栏

搜索功能为有明确查询需求的用户提供了入口。然而，在SHEIN的海量SKU之下，用户往往不清楚某个SKU的名字，所以SHEIN搜索板块的存在的目的应从过去的“人找货”模式，转变为“货找人”。

在搜索这个显性场景中，细化出更多的入口，给流量提供更有效的支持，一步步引导用户踏入你精心策划的入口。

借由以下用户搜索输入Query前与后两个阶段进行推荐：

1）搜索前：在用户输入Query前，先行推荐并引导用户点击。

底纹推荐词：

SHEIN于首页并没有显示底纹推荐词，而是在点击搜索框之后才出现，不确定是否已做过AB测试评估。此外，笔者推测SHEIN尚未于此加入推荐算法（该账号已购买过商品），底纹推荐词为随机显示活动与类目，若能通过用户的历史偏好预测进而推荐给用户，或许会有更高的点击转化率。

最近搜索、热门搜索以及更多推荐词：

点击搜索栏后，下方显示了最近及热门的搜索关键词，不过并没有出现针对笔者的用户标签及行为日志的个性化推荐词。此外，当前的推荐词仅覆盖了屏幕键盘以上，下方尚有可利用空间，可以尝试将推荐商品列表至于下方，借由AB测试验证其效果。

2）搜索中：在用户在输入中，智能推荐候选Query，提高用户输入效率，帮助更快找到想要的内容。

预测候选词：

此处候选词列表下方，尚有可利用空间，可以尝试将当前Query搜索（无论是否输入完整）之结果商品，显示于候选词列表下方，同时也要考虑当前技术能否支持实时搜索的运算量。

SHEIN的搜索推荐词除了品类关键词外，还有以Hashtag开头的活动关键词。如果点击推荐词进行搜索的环比下降，可能是因为推荐词库选取不当，用户对推荐词不感兴趣；比如“#SHEINX”在用户的心中，是没有概念的，以此作为推荐词进行搜索的可能性相对较低，有极大的可能使用户错过了一个流量分发入口。

不过，如果SHEIN当前的品牌战略目标为大力推广SHEINX，且SHEINX之曝光率因此而提升，使更多用户了解SHEINX的故事与价值，进而提升了SHEIN的品牌形象，那么亦是一次成功的流量分发策略。

3. Banner

产品在首页规划中，Banner大概率会为承载大部分的流量，不仅可以靠图片吸引用户点击，还能同时宣传活动与促销。

如果Banner点击后落地页的跳出率环比增加，或是落地页停留时长环比降低，可能是商品列表中的折扣力度不符合Banner描述，比如Banner写着UpTo80%Off，点进来后发现只有8%，大多数为25%（此为笔者真实体验）；或是优惠商品不够吸引用户、也可能是用户在第一时间找不到Banner广告上的同款商品，需确认图片上的商品是否总能出现在点击后的列表页。

本次Memorial Day的大促活动是给到了Dresses、Swimwear与Tops，而Swimwear则占据了最中心的位置。

从供给的角度去观察：

由于夏天来临，SHEIN以30-70%的促销，于夏季主打泳装。SHEIN美国站上的Dresses与Swimwear的总数量为三比二，但促销中的数量近乎一比一。Dresses促销比例为1.4%，而Swimwear促销比例为2.0%，可见SHEIN将较多的优惠给到了Swimwear。

从需求的场景去共情：

身为一个女孩子，衣柜里肯定有十套内衣，但泳衣就是那么两三套。一年一度的Facebook、Instagram、好友圈之夏季泳装晒图大赛即刻展开，若还是穿着去年已经过流行的泳装迎击，不免未战先败。

若是被朋友发现每年夏天只有那么两三套泳装，是担心、是恐惧、也是痛点；SHEIN提供了女性用户，在每年夏天，能以不心疼的价格获得当季最流行的泳装款式。

故SHEIN将Swimwear置于APP一打开就能看见的钻石C位，捕捉女性的视线，也捕捉了用户的流量。便宜，是种优势；而便宜在用户痛点上，是极大的商机。

4. 分类宫格

宫格板块承接了品类推荐，有的平台是基于推荐算法进行展示，根据你最近浏览的商品动态变化的。

而SHEIN的品类推荐则是静态的，将用户的购物需求与平台的贩售需求取得平衡后依序排列展示，并非动态排序（比较了三个账号）。

从供给的角度去观察：

由于SHEIN为至今仍是主打女装，连衣裙为SHEIN上商品数最多的品类，共有3.8万件连衣裙（38440件）同时于架上贩售。

从需求的场景去共情：

一件上衣与各种裤子裙子，是乘法关系，能够产生多种搭配；然而一件连衣裙，很难与上衣或裤子裙子再进行搭配，所以风格变化就受限了，故连衣裙其实是一种不好搭配的品类。

平均2件连身裙的价格，能够买2.5件女上衣加1.5件半身裙。花一样的钱，买了2件连衣裙仅能穿出2种风格，而2.5件女上衣与1.5件半身裙却能穿出3.75种搭配。可谓连衣裙的有着变化度不高的问题。

然而，过去女性购买连衣裙的顾虑，在风格丰富的SHEIN上透过低廉的价格，找到了解决方案。

综合供需角度，连衣裙品类对于SHEIN而言，有着重要的战略地位，所以无论在台湾站或是美国站，分类宫格的列表排序第一位都是给了Dresses（第二名则有在地化的差异）。

以上Banner与分类宫格的两个例子，再次表明了流量分发策略不仅仅是为了降低成本、提升收益，也不是一味的推荐算法，更需要从产品战略、业务需求出发。唯有看得更广，才能走得更远。

5. Feed信息流

SHEIN首页之Tab1的最后一个板块Recommend，以及Tab2的第一类目JustForYou均为推荐算法的体现；借由个性化推荐用户感兴趣的品类及商品，帮助用户快速做出购买决策，促成用户转化。

若用户于Recommend板块的点击率环比降低，有可能是对平台的推荐的商品排序不感兴趣，则推荐模型需要进一步优化。

当前SHEIN首页的板块排序为：Banner、分类宫格、SHEIN活动、自有品牌、每日新品、限时促销，最后才是Recommend，可以理解为SHEIN将商品的推荐算法置于Tab1的最后。或许这也是为了因应公司的业务需求，然而以上的板块除Recommend外，都需要两步以上的操作才能进到商品详情页。

对于用户而言，多一步的操作就多一分流失，笔者相信SHEIN是明白这个道理的，有可能是因为SHEIN之个性化推荐商品效果不如品类。

海量SKU加上单个SKU的生命周期不长（每日上新与下架），使得协同过滤算法仅能做到品类级别，无法精准到商品级别，这部分或许需要人工对各个商品之风格等信息进行更精细化的标签标注。

6. Tab导航列

在流量分发策略中无法衡量就无法优化。所有的业务最终都要落到具体的数据去验证和再探索的，策略产品经理有很大一部分精力要投入在这个层面。

除了以上提到的点击率、转化率、曝光率、退出率、跳出率、停留时长以外，页面访问路径也是查看流量去向的关键指标之一。首先对用户打好标签，观察标签用户的整个操作路径，对路径上的反复的操作进行简化能够提高正确商品的触达率和成交率。

例如，当前SHEIN总是默认顶部Tab为WOMEN，假设从页面访问路径发现80%以上的男性用户打开APP后，第一步总是将Tab切换至MEN。那我们或许需要根据用户行为，将男性用户的默认Tab设置为MEN。

其实这里可以做一系列AB测试：如果用户性别为男性，则默认Tab为MEN；或者，如果用户近期有多次购买女装/男装的行为，则Tab默认为WOMEN/MEN；又或者，总是将男性用户的Tab设为WOMEN，不直观的操作反而使用男性逛女装的时间增加，进而提升了转化率？这些都是值得去做AB测试的地方。

最后，策略产品经理需以目标为导向，以数据为依归，合理假设且小心求证，借由AB测试实验结果判断流量策略，起到更精准地用户分发。在设计策略的过程及结果当中，不停反思整体的产品特性，是否符合产品定位，是否落地了产品战略，是否扶持了业务需求，并达成最开始制定的策略目标。

作者：James Chen；从波士顿回到上海，正在寻找深圳的机会。

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