京東商家的數量一直在暴增，同質化嚴重的商品泛濫以及流量越來越珍貴，導致平台需要解決優化三個問題：
1. 如何把有限的購物流量人群資源進行更有效的分配
2. 如何讓客戶更快捷的找到自己想要的，
3. 如何有效降低店鋪獲取流量成本，提高產品轉化率
其實用一句話概括就是精準客戶興趣商品，縮短購物時間，留下流量。
京東千人千面發展程
京東平台在2016年-2017年，開始有了千人千面的基礎；2017年在京東首頁的變化，還有搜索上的一些個性化展示，都是千人千面的展現。2018年3月4日，千人千面的表現更加強烈，有一個新的首頁，從10%的流量、20%的流量逐漸切到了100%的流量。
京東在流量沒有充分精細化之前，最關注的還是頭部商家。但是2018年開始，京東落實分層運營的策略，針對新商家和腰部商家都有了適當的政策和流量傾斜，形成了真正的頭部、腰部、尾部，新商家有各自成長路徑的健康生態。（下面展示的是關於京東個性化也就是千人千面這塊上線和暫時未上線的戰略圖）
京東千人千面集合客戶過往的一切數據，分析判斷出客戶每一次訪問購買意向，對客戶和我們的產品進行打標籤，符合度更高的進行展示。
人群標籤的概念：
客戶：
首頁流量基本都是根據千人千面來細分流量，也就是把客戶帳號的搜索，收藏，瀏覽，購買等行為進行標記，然後根據這些去給客戶推薦商品。
店鋪：
京東根據大數據對客戶的產品進行標籤化，客戶在搜索或者看到推薦商品的時候，系統會根據商品的標籤（消費能力，性別，年齡等等）的維度針對性的投放給客戶，以此可以讓流量更加精準化，提高商品的轉化率。
給大家舉個例子，比如你最近搜索過什麼寶貝，那麼系統就會對你的行為進行標記，你再去看為你推薦的時候，就會有相關的商品進行推薦。（當然很多店鋪利用這一點給自己的帳號去做標籤，然後操作，這個這裡就不多說了）
產品標籤的形成：
1初始標籤：這部分人群標籤其實主要就是產品的基本信息，也相當於我們的詳情屬性，標題等等影響的。（日常新品上架的時候，商品屬性填寫一定要儘量完善正確）
2後期標籤：這種標籤就是我們上面講到的，由京東大數據影響的千人千面，這個主要的形成是來源於客戶的瀏覽，收藏，加購，購買。（這裡購買的影響最大，其它略小）
後期的標籤就是我們商品真正的標籤，會一直影響到我們的商品投放給是否精準的人群看。
查看我們店鋪現在的標籤可以在京東店鋪後台商智的客戶分析（需要訂購高級版才可以看見）：
（這是一個茶具店鋪的人群標籤數據，從中可以發現店鋪的人群偏26-35歲、男性偏多、10-69元這個價格區間下單的比較多）
什麼情況會導致標籤混亂：
1種菜
不管平台操作還是地推操作，其實人群標籤都一樣會亂了，雖然現在市場上很多機構或者工作室會說精準人群操作，但是你計算下對方的人力成本和帳號成本等，就知道要實現這樣操作基本不可能的。
2京挑客
首先大家都知道目前京挑客走的量是不計算搜索權重的，其次京挑客因為一般都是大V 大咖或者通過大量買手群去推，所以人群一般也是會亂掉的，但是用於一個新品前期做一些基礎銷量也是可以的（後期慢慢拉回標籤就行了，常規做法）
3活動
這裡說的包括站內外活動，引入大量的流量之後，你店鋪之前的人群標籤肯定會有變化，但是這個變化是好是壞，要去看標籤是否符合你的產品。
人群標籤我們可以在商智的客戶分析裡面看到，如果不確定自己的標籤對不對，有條件的朋友可以看看客戶屬性。
如何正確打造人群標籤
這期就首先來說快車，快車的精選人群絕對是一個做人群標籤的利器，即使人群標籤已經亂掉的情況下也可以用快車的精選人群拉回。（人群是基於關鍵詞來的，關鍵詞是否精準也是會影響到人群標籤）
人群我們可以分為兩大類：
1、京選人群
2、自定義人群
先來說京選人群，裡面主要包含默認瀏覽人群、默認購買人群、默認拉新人群，這部分人群的重要性不言而喻。
當你產品沒有亂標籤的時候，在這類相關的人群溢價幫助肯定是非常大的。
再有就是我們的自定義人群，自定義人群主要從用戶的行為、用戶屬性去做。
用戶行為意味著我們可以從用戶三級類目瀏覽偏好、關鍵詞搜索偏好、三級類目未購買、三級類目下商品瀏覽，去思考哪一部分人群更適合引入自己的店鋪。
而用戶屬性主要包含年齡、會員級別、促銷敏感度、購買力、性別、職業等。
計劃準備
如果我們想快速拉標籤，首先我們得知道我們產品大概的人群範圍。並且是關鍵詞已經測試好的情況下，定向不開。
選取一級人群或者二級人群，這個要根據覆蓋人數來看，小類目標品的話，一級人群就夠，大類目非標品的話，可以先勾選到二級人群。
二級人群如：男18-24 男0-20 男300元以下這樣。
勾選好之後根據實際情況去溢價。標品如果卡位了的話，可以5-10%，非標品根據出價決定，我一般前期是30-50%。
操作：
人群都是一級或者二級，所以人群的數據會比較大（一級人群的，可能會出現一定的重疊現象，根據實際情況去調整溢價就可以了）。一般大概3-7天左右的數據就是比較準確了，數據量大之後，我們可以把人群重新進行優化下。一級人群根據數據組合到二級人群，二級人群根據數據組合到三級人群。不好的人群進行優化和刪除操作，好的人群提高人群溢價再觀察進行下一步操作和擴大。這個時候的快車人群基本就是非常準的了。
後面我們要做的就是把出價逐步降低，把人群逐步拉高，這樣流量就都跑到人群上來了。當快車的流量綜合逐步慢慢的占比變大的時候，轉化，收藏，加購，瀏覽等等，占比也會逐步變大，這個時候就會慢慢給店鋪打上正確的標籤。
看下面一個案例的數據展示，點擊率和轉化率都是人群這塊拉進的流量：
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