wish推薦算法的標準依據是什么?

最近有很多新手賣家對于wish運營及推算不是很了解，今天小編給大家說下wish算法和平臺的特性，一起看下wish店鋪怎么運營?wish推薦算法的標準依據又是什么?

看哪家店鋪產品賣得好，我就跟賣。店鋪沒流量沒生意，我就去涮單，以虛假的加大收藏、點擊、購買等數據來帶動真實的購買。這是很多wish新手賣家都存在的誤區(qū)。

據不完全統(tǒng)計，96.9%涮過單的受訪者覺得涮單“沒用”!另外3.1%則表示“涮單后好像有來幾單生意，但是之后又恢復正常，照樣沒單”。所以我們先拋開商道不說，其實跟賣和涮單是非常非常愚蠢的做法。

為什么呢?原因就是沒有弄明白wish算法和平臺的特性。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。

wish推薦算法的標準依據：

依據一：違規(guī)率(是否誠信店鋪、仿品率小于0.5%)

依據二：遲發(fā)率(履行訂單的時效、訂單上網時效)

依據三：取消率(有買家取消訂單和賣家因缺貨等各種原因取消訂單，超標這是會封店的)

依據四：有效跟蹤率(物流渠道不好，訂單長時間才能出現跟蹤信息尤其平郵，都不靠譜)

依據五：簽收率(能在規(guī)定時間內簽收是會加分的)

依據六：訂單缺陷率(中評、差評、投訴、糾紛)

依據七：退款率

依據八：退貨率

依據九：反饋及時率(客戶給你發(fā)Tickets,一定要及時回復，換位思考沒人喜歡等待。)

依據十：推送轉化率

以上大致就是wish推送產品的依據核心維度，你滿足了條件系統(tǒng)就會幫你推送，這就是很多賣家反映某天會看wish店鋪流量激增的原因，但是如果你的產品推送轉化率無法達標，那系統(tǒng)不會在不受歡迎的產品浪費太多時間，會把推送機會轉到下一位符合條件的產品，所以會出現流量圖像坐過山車的景象。遺憾的是很多賣家看到這種過山車圖沒有引起警惕，只會抱怨，而不知道重新定位產品策略，調研開發(fā)上架受歡迎的產品或優(yōu)化產品實在是很可惜。

下面我們再來說說運營wish正確的思維：

1、碎片化思維

碎片化思維即是地點碎片化、時間碎片化、需求碎片化。如何運用到wish上呢?在回答這個問題之前，大家把下面幾個問題解答了，自然答案就正確了：

a、如何讓用戶在碎片時間主動找到你的產品?

b、如何讓用戶在一分鐘內決定購買你的產品?

c、如何在一個碎片小窗口里提供令客戶尖叫的商品和服務?

d、如何通過全渠道覆蓋用戶的全部碎片時間?

2、粉絲思維

我們從iphone的成功、小米的成功、諾基亞、摩托羅拉的黯然失敗可以看到得粉絲才可以得天下。運用在wish，我們的小明同學已經在facebook精準營銷里分享過他經營數萬精準粉絲的案例，在此就不多闡述，只把核心的幾個關鍵抽出來分享：

a、一定要重新定義品牌的理念和價值的主張，吸引同頻道的粉絲，參考“蘋果粉”和“米粉”。

b、一定要將品牌的消費部落打造成粉絲們溫暖的精神家園。我們在Facebook群組的建設就是經典。

c、一定要激發(fā)出粉絲的激情和參與感，小米手機是發(fā)布miui系統(tǒng)然后根據粉絲的意見每周升級，使小米手機迭代升級，米粉們的自己意見得到重視、并且采用了建議這種參與感是無法形容的成就感和精神滿足。Wish因為節(jié)省了與客戶對話的環(huán)節(jié)，但是在facebook的社群，就可以暢所欲言，幫助客戶滿足他們的美好愿望，參與到銷售活動中來，從他們曬出把產品推薦給身邊小伙伴的照片看到，就是一種參與。

3、快

“天下武功無堅不破，唯快不破”引用火云邪神的話來點題實在再恰當不過了，因為在移動互聯(lián)網時代，人們在線時間從過去電腦上網時間的6小時延長至18小時以上，所以我們得到優(yōu)勢和失去優(yōu)勢的時間可能是同樣的短。因為我們要解決如何快速找到發(fā)展的道路，并且將整個組織的速度和用戶的速度協(xié)調一致，你說客戶買個東西等你發(fā)平郵幾十天才到貨，這種速度，除了無語，只能無語。

4、第一思維

這不是移動互聯(lián)網才有的產物，現實世界就如此，很少人記得第二名，只是在移動互聯(lián)網更上了一層樓而已，所以如何在用戶心里建立第一地位，除了品牌，只能是品牌了，跟賣就很難有出息咯。

以上就是wish推薦算法的標準依據及運營技巧的相關內容，小編就介紹到這里，希望對大家有所幫助。

樂發(fā)網超市批發(fā)網提供超市貨源信息,超市采購進貨渠道。超市進貨網提供成都食品批發(fā),日用百貨批發(fā)信息、微信淘寶網店超市采購信息和超市加盟信息.打造國內超市采購商與批發(fā)市場供應廠商搭建網上批發(fā)市場平臺,是全國批發(fā)市場行業(yè)中電子商務權威性網站。

本文內容整合網站：百度百科、知乎、淘寶平臺規(guī)則、Wish商戶政策

本文來源： wish推薦算法的標準依據是什么?