我們都知道我們店鋪在運營中我們的店鋪標籤，寶貝標籤，人群標籤都是要穩定的，人群精準是 對很多店鋪來說是比較重要的。特別是對於我們直通車來說，其實是一個比較好的精準人群的工具，也是我們日常去應用的一個工具。
一、什麼樣的情況需要提升提升轉化率？
是否需要對店鋪的支付轉化率進行優化提升是要結合店鋪訪客情況的，如果店鋪每天只有幾十甚至幾個訪客，那麼數據是並不足以支撐我們去分析判斷的，拿實體店來說，你也不可能指望有幾個或者幾十個人進店之後會有相應的轉化，這也是不現實的，只有當店鋪訪客數能夠穩定在每天至少一百以上，但是每天沒有什麼轉化或者偶爾才有一兩單的時候，我們可以試著去分析我們店鋪的受眾人群，去精準人群從而提高店鋪轉化率，以此獲得更多的流量來源。
什麼是精準人群？
系統會根據買家的歷史瀏覽痕跡，購買記錄，購物習慣，消費能力，年齡段等綜合情況對其作出一個人群標籤，淘寶需要做的是滿足這些對應標籤的人群，讓他們能夠買到期待，喜歡，想買的東西。同時系統也會根據買家的這些屬性去找和這些屬性相匹配的賣家，將賣家和買家之間對接起來，從而能讓買家迅速買到心儀的寶貝，賣家能夠及時售出相應的貨物，加快整個交易進程，提高買家服務體驗。那麼對於我們賣家而言，想要獲得淘寶的流量傾斜，讓淘寶能夠給我們匹配更精準的人群，我們則需要清晰的反饋給淘寶我們需要的是什麼類型的買家，我們店鋪服務的買家是什麼樣的人群屬性。比如說我們是賣男裝的，那麼我們要告訴系統我們需要性別為女的消費者，店鋪整體定位是幾十元的產品，那麼需要告訴系統我們需要的買家是經常買幾十元東西的人群，只有人群屬性標籤越明顯，匹配的越精準，那麼相應的轉化幾率也會更高，系統也知道我們的受眾人群是哪些並進行相應的推送。如果我們連自己店鋪的人群標籤都不知道如何去分析定位，那麼系統就更不清楚了，導致的結果會是自然搜索流量上不去，轉化率一直底下，流量會越來越少，所以我們要明確自己店鋪的受眾人群是什麼屬性的才行。
怎麼分析店鋪的訪客人群屬性？
店鋪的受眾人群並不是我們個人主觀的進行判斷猜想而來，是需要通過數據來進行具體的分析的。那麼我們該如何下手去找店鋪人群呢？我們可以通過生意參謀-流量-訪客分析-訪客對比來了解自己店鋪的購買人群特性，主要是看支付新買家以及支付老買家
從上圖我們可以了解到這個店鋪的主要購買人群屬於18-30歲的女性，消費層級偏廉價型（40元以下），這裡的訪客對比分析只是初步的對店鋪人群有一個了解，更精準的人群標籤我們是需要通過直通車去構建基礎人口屬性組來進行測試定位的，而參考構建的屬性，是從我們這裡的對比分析來確定的，所以這也是一個不可缺少的重要環節。
直通車怎麼定位精準人群，需要注意的地方有哪些？
1.進入直通車後台—新建自定義標準計劃—編輯推廣內容—找到精選人群—添加人群
2.點擊添加人群，我們可以看到自定義組合人群，裡面有寶貝定向人群，店鋪定向人群，行業定向人群，基礎屬性人群，而基礎屬性人群包括了人口屬性人群，身份屬性人群，天氣屬性人群，淘寶屬性人群，節日屬性人群，因為是測試店鋪人群，所以我們注重在人口屬性人群構建儘可能多的人群組進行測試
測試注意的地方：
a.我們通過對買家人群特徵進行測試，根據數據反饋，進而了解店鋪類目行業的受眾購買人群屬性，從而重點投放，提高店鋪人群的精準性，提高店鋪轉化率
測試組合：類目筆單價+性別+年齡+月均消費額度
b.從寶貝本身特徵屬性處罰確定購買人群性別占比，比如性別+年齡+月消費水平
人群的定位測試其實並不麻煩，主要參考的是每個人群組的反饋數據，比如點擊量、點擊率、轉化率以及投產比都是什麼體現效果，對於點擊量高，轉化率高的，我們可以適當降低一下溢價比例，對於展現量少，點擊量少的人群組，我們可以適當調高溢價比例，進行多次人群溢價比例的調整，測試找出數據反饋最好的人群組，然後進行區別設置。
不同的類目以及不同的產品測試方法是會有相應的差別的，淘寶店鋪是一個階段性的操作，也是一個系統化的運營，所以我們是要結合自身店鋪的具體情況從而診斷分析，做出相應的調整優化。
擴大人群的好處
店鋪人群標籤清晰化之後，可以將人群精確到我們店鋪的合適的 客戶群體中，而利用搜索人群，可以針對受眾群體來進行重點投放，區分出價，從而減少推廣成本，精細化推廣費用，轉化效果也會是比較好的。同時，對於店鋪的其他屬性人群，比如瀏覽未購買的訪客，收藏，加購過產品的訪客以及瀏覽過相似產品或者店鋪的訪客組，我們的溢價都可以按照具體情況來進行相應的設置，可以為了提高展現而進行針對性的設置不同的溢價比例，這樣可以大大的提高店鋪流量的轉化率。