在這里需要談到一個問題,就是關于刷單。經常可以看到一些群里面有刷單的人或者團隊,無論哪個平臺都有。我所知道的大部分跨境賣家都或多或少的參與過。但我覺得在wish上刷單還是盡量少一些或者不要為好。
在這里需要談到一個問題,就是關于刷單。經常可以看到一些群里面有刷單的人或者團隊,無論哪個平臺都有。我所知道的大部分跨境賣家都或多或少的參與過。但我覺得在Wish上刷單還是盡量少一些或者不要為好。
眾所周知,wish是采取機器學習算法采取推送方式給客戶,把客戶可能感興趣,可能會購買產品推送到買家面前,而且會針對每個不同的買家推送不同的產品,加上一些諸如打折,限時優惠的活動去促使買家做出購買決定。
根據wish機器學習算法的原理,刷單所給平臺帶來的流量并不是很大。為什么?答案很簡單,因為機器學習會通過買家的消費數據來掌握買家的消費行為,然后把對應的產品推送給最可能購買的客戶。Wish是移動平臺,屏幕小、瀑布流展示方式,淡化搜索和店鋪功能、采用根據標簽、誠信、店鋪等級的推薦算法進行推送。
那么問題就來了,這些真實的買家他們的身份可能就是在校大學生,或者是領著救濟金的漢子,如果你的產品被這些人買了,被機器學習算法學習到了,那后面你就痛苦了。因為wish會認為你的女士內衣,就是適合在校大學生的,然后把你的產品推送給他們;或者wish學習后得出的結論就是,你的產品就是適合漢子的這群人,然后拼命地將你的女士內衣推送給漢子們,你想想,除了有特殊喜好的,正常的漢子在正常的需求下,有多少會買你的女士內衣?如果后面推送很多后沒有成交,基本你的這個刊登就算是死了,以后再也不給你推送了。你刷單到頭來得到的就是你辛苦完成的工作最后全都白費了。
當然你可以說在校大學生也有女生,也會買內衣,這個我就不做辯解了,只是想說明,機器學習算法就是通過這種學習來把買家定位,把產品定位,然后精準匹配進行推送。需要提醒的是,依靠刷單生活的國外買家,他們大都是經濟狀況不怎么好,只要有刷單都做,這種買家的數據,在wish的機器學習算法里面,會很快把他歸入垃圾數據里。所以,最好不要找人刷單。
當然,如果你說你的產品就是針對經濟狀況一般的人群的話,那可以少量刷一刷,刷多了,對于你的店鋪影響也不好。如果你想說你可以找到你的目標客戶讓他們來刷單的話,我只想說你用來尋找刷單客戶的時間還不如用來好好研究如何把產品做精做好。
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