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淘宝云标签是什么?使用淘宝云标签有什么好处?
关键词：标签：淘宝云标签, 淘宝整店运营, 淘宝标签 作者：聚品电商
来源：聚品电商
淘宝云标签是什么?淘宝云标签是一款由天猫、淘宝官方出品的商家权益保障工具。但是很多卖家对淘宝云标签还不是不了解，接下里小编就具体的给大家介绍下淘宝云标签，希望能帮到大家。
1.淘宝云标签是什么?
淘宝云标签是由天猫、淘宝官方出品的商家权益保障工具。云标签通过售后综合指标、维权止损、投诉及预警的方式，对消费者订单进行分层打标管理及应用，达到平台与商家联合共治保障商家权益的效果。
2.淘宝云标签怎么设置?
根据订单进行场景化打标，包括虚假退货、退货少件、退货掉包等
打标后会立即反馈其他商家感知。
3.使用淘宝云标签有什么好处?
平台已联动各部门保障商家权益，包括异常订单综合指标的调处、维权介入后判定结果的调处、商家前端预警等形式，商家可优先保障钱款和数据不受影响。同时，随着打标数据增多形成数据库，会根据商家打标的具体情况分析，整理更多场景规则预警给商家，让商家能识别异常订单，帮助抵御异常攻击，降低经营成本。
4.淘宝云标签保障流程图：
淘宝云标签是一个很强大的功能，如果打标的情况确认属实，平台会对买家进行处置。所以如果你还在为恶意退货等事情发愁，就赶紧去设置云标签吧!
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【原创稿件】我分享的主题是数据驱动的决策辅助跟产品智能化的两大部分内容，主要涉及我在数据科学中探索的心得体会和数据驱动的创业公司 Stitch Fix 的商业模式、业务流程、参考特征及推荐算法。数据科学中探索的心得和体会数据科学可从被 Google 收购的大数据竞赛平台 Kaggle 说起，Kaggle 是规模很大的数据科学家社区，创立于 2010 年，专注于数据科学、机器学习竞赛的举办。在 C 端，它很快吸引了大量数据科学家、机器学习开发者的参与。在 B 端，Kaggle 的模式也对接了大批优秀企业，为现实中的各类商业难题探寻算法和解决方案。而它基于社区提供的招聘服务以及名为 Kaggle Kernels 的代码分享工具也是社区运营的关键竞争力。大家经常会说 Kaggle 是玩数据的平台，ML 的开发者们展示功力、扬名立万的江湖。如果是学习数据科学刚入行，想要找工作，可先在 Kaggle 上参加几次竞赛。如下图，是 Kaggle 的两个习题：回归分析预测房价。分类问题。回归分析预测房价。这是预测美国中西部一个只有十万人左右的大学城。数据给出 79 个解释变量，如质量打分、形状(规则/不太规则/很不规则)、居住面积、路面(铺碎石/柏油路)等，通过这些分析解释变量，就可以预测房价。如图，Y 轴是销售价格，X 轴是从 1-10 的质量打分，可以看出，当质量打分增加，售价也同时以递增的速度增加。分类问题。这个是对谷歌的视频打标签，使用 Youtube-8M 作为训练数据，视频是百万量级，每个视频对应 3-5 标签，总共标签数是 4000 左右。从给定的训练集中抽象出一些模型来，移动到测试集。问题产出是针对每一个视频，可以预测一列标签，可以根据置信度对标签进行排序。在 Kaggle 数据竞赛中，数据都是预处理好的，基本变成行和列的表格状数据。所以可以省掉很多原始数据预处理的过程。如下图，是基本的数据科学流程：开始要先搜集原始数据(CRM、历史交易等)，还有网站分析或对用户 APP 行为进行埋点，根据这些埋点追踪用户的行为。之后，对原始数据进行预处理，也叫数据清洗，因为原始数据会有很多冗余、重复信息、变量缺失以及错误。基于清洗过的数据集，可以做一些探索性分析和机器学习。数据科学的用途与数据产品在数据科学的探索与分析方面，尿片和啤酒是很经典的案例。很多分析师会对商品信息进行归类以及监督商品的相关度。一般情况，大多数的商品相关度都很低，约在 0.1 左右，啤酒跟尿片的相关度是 0.3 左右。针对这个奇怪的现象，分析师们做了分析，发现很多父亲晚上去超市给婴儿买尿片的同时也会买啤酒来自己喝。这样一来，超市排放商品时可以把相关度比较高的商品放在一起，方便顾客挑选。所以对数据科学来讲，通过数据分析、建模可以得到一些可以让人信服的信息，便于做决策辅助。另外就是生成分析型和智能化数据产品：分析类数据产品。如现在了解当前北京实时交通状况，可以找一些网上数据源，针对这些数据源做一些数据可视化和交互式分析。这样数据产品可以呈现数据和定时更新数据内容，这就是一个分析型数据产品。智能化数据产品。如基于机器学习实现的搜索引擎，广告推荐系统等可定义为智能化数据产品。数据科学家分类数据科学家可划分为 Analytics 和 Machine Learning 两类，但是也有很多人兼顾两个角色，相互转换。Analytics 更多时候是问题导向，如购物平台上用户在工作时间和下班后消费习惯的差异。最初可以针对总体综合信息进行分析，然后在结果的基础上做更细化的分析。可把用户按照城市、地理位置、用户使用的客户端来分类细化。这里整个过程是交互式的，就是不断提出新问题，通过分析解决问题，然后再提出新的问题，最终目的是做决策辅助。Machine Learning 主要是指标驱动，如提高广告平台上用户的转化率。转化率就是从用户点击广告到生成转化或用户访问网站和下载 APP。通过应用新模型或对现有系统当前参数进行改良来提升指标，最终目的是生成智能化的产品，当然中间还要考虑规模化和自动化。Stitch Fix 的商业和业务模式Stitch Fix 的商业模式Stitch Fix 的商业模式和 Netflix 早期的商业模式很相似，在约
年的时候，Netflix 的商业模式主要是用户可以在网上建一个自己想看的电影队列，建成这样一个队列以后，Netflix会把电影寄到用户的家里。Stitch Fix 采用直邮的模式，只不过它是电商+直邮+推荐。现在，Stitch Fix 是一个在线个性化服装推荐的公司。用户注册后，系统会推荐一些衣服寄到家里，用户可以根据自己的兴趣偏好决定要不要购买这些衣服。Stitch Fix 主要解决用户的以下购物痛点：在我们生活中大部分人都非常忙碌，没有时间上街购物。有些用户可能想发掘新的穿着偏好或是一些穿搭的体会。很多追随时尚潮流的人，想试用一下不同的场景等。Stitch Fix 的业务模式如下图，从用户方面看 Stitch Fix 的业务流程：从用户的角度看，用户需要填写个人风格问卷。问卷涉及购买衣服时会考虑到的常规问题，如颜色、价格、尺寸等等。Stitch Fix 会搜集用户个人风格问卷，结合算法和造型师的建议进行推荐。之后，用户会收到五件不同的衣服，可在方便的地方试穿及与其他衣服进行搭配，喜欢留下来，不喜欢退回。Stitch Fix 在做推荐衣服或人和货匹配时，采用的是人机协同方式，不是纯粹靠机器算法，也不是纯粹靠人工，优势互补实现 1 +1 & 2 的效果。如下图，是人机协同推荐衣服：通过算法：可对大量库存 SUK 筛选和排序，这点人工是比较难实现的，当库存量到峰值时会高达几十万甚至上百万，从中进行人为筛选很耗时。可基于试穿模式从大规模数据中找到每个人适合的 Pattern。可发现某一类颜色衣服可能在某一个年龄段用户销售的特别好。可对系统进行降噪操作，因为不同的造型师挑选会有差异。如下图，是人和算法协同工作：构建人和算法协同系统，让两者优势互补，真正实现1+1&2。人可以处理系统中非结构化数据，如文本数据、照片等。也可以和用户进行感情沟通，如造型师和用户之间，多做情感沟通，大家会更加信任。还可以有更多的创造性，这样算法就可免于被边缘的情况。如上图，左边是计算机，右边是人，计算机可处理比较繁重的重复性计算，另外计算机的短期记忆与长期记忆都是人所不能媲美的。人能很好处理非数据化结构、对照片进行美化及建立更好的人机关系。还可以处理敏感度，例如，这样一句话：把话筒放在地上，上面还有一本书。其中“上面”大家都知道是地上，但是这样的场景让机器学习的话是很难的。Stitch Fix 的数据团队概况与职责如下图，是 Stitch Fix 的数据团队概况：Stitch Fix 团队约 80 人左右，主要分为客户、推荐、库存和数据平台四个小团队。数据平台团队的大数据架构和自动化分析流程，支撑其他三个团队，这三个团队和事业部一一对应。客户团队主要是做精准营销、需求预测、用户画像、客服分析。需求预测方面主要考虑用户稳定增长，需求的季节性以及订阅式用户。推荐团队主要做人货匹配、用户造型师匹配、Human Computation 和造型师行为分析。当用户发出请求，会把造型师匹配给用户，Human Computation主要是在虚拟环境下，研究造型师的行为，如一些历史购买或退回的数据，基于这些数据抽样，构造虚拟环境提供给造型师挑选衣服。在已知购买和退回的情况下，控制展示造型师的信息。同时研究不同展示的情况下对造型师的成功率产生的影响。造型师行为分析则通过日志，对造型师的实际拣选行为进行分析。库存团队主要做库存预测、基于算法清仓和打标签。库存随时性很大，有仓库库存商品，还有从库存寄到用户家，在用户家里停留，以及用户不买的产品退回来的商品，所以要对库存进行预测。还有对商品打标签，有了标签数据就可以做更好的匹配。Stitch Fix的智能化物流智能化物流—仓库分配Stitch Fix 采用的是单一仓库发货，单一包裹的方式。如下图，是选仓发货：Stitch Fix 有五个仓库，当用户发来请求，首先进行仓库的选择。在选仓的同时考虑运费、投递时间、库存匹配等。仓库不断有商品出售，因此库存会不断消耗，不同库存和用户维度在实时变化。智能化物流—造型师匹配如下图，是用户造型师匹配表：基于交易历史、用户对造型师打分和两者资料的匹配情况。它会考虑到用户跟造型师的属性，如用户是妈妈，会尽可能推荐一位也是妈妈的造型师。智能化物流—人货匹配如下图，是基于用户和过去产品交易的特征建模：人货匹配可以理解为比较传统的机器学习算法，一种方法是协同过滤。协同过滤不用用户特征和产品特征，只需用户和过去产品交易的特征。另一种方法是基于用户特征和产品特征建模，用户特征部分 Stitch Fix 有用户问卷;产品特征部分，通过逻辑回归，支持向量机，深度神经网络学习得到。如下图，是用户问卷特征：图中可以看到，对一个用户会搜集他的数据，包括年龄、位置、职业，还有用户的身材尺寸，颜色偏好等等。Stitch Fix 还设计了一个样式彩虹概念，把每个用户样式、偏好放在七维空间，七维包括经典、浪漫、波希米亚风、前卫、闪亮、休闲和制服式等。除此之外可以根据交易历史得到隐式尺寸，如用户尺寸是从小到大，在不同范围里会通过模型预测一些隐式尺寸来把用户放到同一个范围内。如下图，是产品特征：产品特征是通过深度神经网络学习得到的，通过分析图片，对每一个产品的图片放到深度神经网络中，生产一些进程，把每一件产品进程可计算产品相似度矩阵，这样就可以用邻近法进行推荐。Stitch Fix 的推荐算法在算法方面，Stitch Fix 主要是在开源库的基础上自研，这样的模式比较像脸书。如下图，Stitch Fix 主算法 Mixed-effect logistic regression 混合效应逻辑回归：在矩阵中，每一行代表一个用户，每一列代表一个产品。还有用户特征、产品特征以及一些匹配反馈。之后通过建模预测这些数据，这个模型就是带有混合效应的逻辑回归。推荐算法的挑战对于推荐算法而言，最需要考虑的是以什么指标排序?比如用交易数据、购买率?Nave 的方案是忽略造型师选择，对交易数据建模。交易数据就是每一个用户，每次邮寄的物件产品，哪些被购买、哪些被退回。这样做的好处是用传统机器学习就可以解决问题，交易数据的数据量不是很大。但是，我们如果真的用这样的方式，就会遇到很多问题。如删除数据：当用户有特殊请求时，如有用户不喜欢无袖，造型师就不会推荐，这部分数据在交易数据中就体现不出来，对于这样的用户就没办法估计这些产品在这些用户推荐的成功率。购买率不一定是好的排序指标如下两图，是两件衣服购买率的比较：图中可以看到第一件是覆盖率比较低的，大圈是所有用户群，在所有用户群中只有很小一部分用户挑选了这个产品，因为这个产品是比较前卫的，虽受众较小，但知道应该选给谁，购买率很高。第二件比较中性、百搭，给谁都可以，但是造型师不太清楚哪些是购买客户。所以选中用户圈覆盖很大，但高覆盖率下是低购买率。如下图，如果用购买率做指标需要把第一件排前：这样做排序还需要注意一个很重要的因素就是造型师选择过程中会有选择性偏差，解决这个偏差可以采用 Heckman 两阶段模型。总结本文主分享了数据科学的一些心得体会以及 Stitch Fix 的一些关键技术。如果读者对数据科学感兴趣，个人建议有三个词：兴趣、实战、分享。兴趣：高山仰止，虽不能至，然心向往之。实战：千里之行始于足下。分享：独乐乐不如众乐乐。以上内容根据王建强老师在 WOTA2017 “大数据应用创新”专场的演讲内容整理。前Twitter美国总部技术主管、中科大管理科学学士，2008 年获 Lowa State University统计学博士。曾任科罗拉多州立大学（Colorado State University）统计系客座教授，美国国家统计院(National Institute of Statistical Sciences)和美国农业部联合培养的博士后，惠普研究院(Hewlett-Packard Labs)高级科学家，推特广告组数据科学家。他有多年数据分析及建模经验，涉及领域有需求预测，供应链管理，广告点击率预测，广告排序，推荐算法，统计预测模型。对数据科学教育，互联网广告和新兴的零售业模式有兴趣。【51CTO原创稿件，合作站点转载请注明原文作者和出处为】
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作者最新文章淘宝店主盯上国家电网 掌上电力流出大量用户数据|界面新闻国家电网面向4亿用户推出的掌上电力App，如今正成为数据黑色产业链觊觎的对象。近日，有知情人士向21世纪经济报道记者爆料：&掌上电力、电e宝App正在出现数据泄露，涉及用户规模已经超过千万级，而且部分数据可能已经流入&黑产&，危害持续扩大。&
掌上电力系国内首批电力便民服务类App，注册用户可以通过该App进行电费充值、故障报修、要求应急送电、查看停电通知等等操作。该App在2014年推出后，在北京等地区曾经推出首批试点。2016年初，该App在北京、山东、河北、浙江、安徽等10多个地区正式推广运营。11月开始，国家电网在全国27个省（市、区）开始全面推广掌上电力，目前已拥有接近9000万用户。
&2016年5月开始，国家电网各地电力公司开始规模推广掌上电力。&&大量的数据从各地供电公司流入淘宝，然后从淘宝店铺倒卖至黑产。&上述知情人士告诉21世纪经济报道记者，&掌上电力开始面向消费者推广时，淘宝上就开始出现了大量提供&掌上电力绑定&服务的店铺，他们给各省电力公司提供关注、注册、绑定等服务，为各省的掌上电力迅速增加&用户量&。&
21世纪经济报道记者下载掌上电力App发现，相比于普通互联网应用，掌上电力要求用户在使用手机、微信注册登录之外，还需要用手机或者微信号绑定家庭电表的户号、密码，完成绑定操作之后可使用缴费、查询等功能。
&在淘宝店铺提供绑定服务的过程中，地方供电公司需要向淘宝店主提供消费者的客户编号、查询密码，部分店铺还要求提供详细地址。&上述知情人士介绍，&从2016年5月开始，淘宝上这类业务非常火，有的店铺很长一段时间内三班倒，几天就销量上万笔，挣钱的同时还拿到大量数据。&
在淘宝搜索&掌上电力&，排在首位的商家在其名为&国网电力微信户号绑定&的宝贝评价中注明&提供户号、位置（省-市-县-镇）&。
针对这一情况，12月9日，国家电网已经向淘宝官方提起投诉、举报。
海量用户数据外流
掌上电力、电e宝的绑定滋生出大量市场需求，一批以&掌上电力绑定&、&北京浙江山东湖北江苏掌上电力&等为主营业务的商户在淘宝上陆续出现。
21世纪经济报道记者以关键词&掌上电力&在淘宝搜索，共发现180多个店铺，21世纪经济报道记者统计了其中销量较高的72个商户，进入这72个店铺中统计相应产品的历史销量总计831807笔，产品中包括关注、注册、绑定三类。
名为&刘先生诚信店&的店铺，推出了&代做国网浙江、江苏、江西、山东掌上电力app绑定&的两款宝贝，历史销量累计5300件。店铺工作人员告诉记者：&绑定一个户号1.2元。&该工作人员要求记者提供户号、密码、详细地址，并且表示：&这没什么违法的，浙江所有的供电局都在我这做业务，都提供户号、密码，他们一年给我十几万、几十万套。&而且，该员工并不担心业务违规，&你们有这个任务，我们就提供这个服务。淘宝也没说过这是违规的。&
需要指出，这家号称一年拿到&十几万套户号&的店铺，在淘宝的排名靠后。排名首位的是一家名为&掌上电力客户绑定&的店铺，淘宝显示其掌上电力类交易笔数总计17.8万笔，而且，该店铺&只做绑定&，&需要提供户号、查询密码、省市&。
此外，一家名为&狸猫工作室&的店铺告诉21世纪经济报道记者：&在安徽，绑定几万户的电力公司很多。&而且，该店铺告诉21世纪经济报道记者：&这两天安徽、湖北的国网系统有问题，绑定比较慢。所以这两个地方目前只接注册，等电力公司系统好了之后再接绑定的活。&
根据多家淘宝店反馈的信息，供电公司每户绑定一个手机号的成本约1-1.3元，店铺完成任务后，会返还带有注册手机、密码、绑定户号、地址的表格，供电力公司员工&登录、验货&。此外，还有一种&一绑五&的低成本方式，按照国家电网规定，掌上电力App允许消费者用一个手机号绑定5个户号，&一绑五&每户成本约0.4-0.5元。
在淘宝上，&掌上电力客户绑定&、&江先生weixin代做业务&、&u（）&、&奇妙A工作室&、&强力网络&5个店铺的交易笔数超过五万。&每笔绑定交易，都可能是数百个户号、密码的泄露。&前述知情人士告诉21世纪经济报道记者，&有的地方一次提供几百个，有的嫌麻烦的一次就给店铺18万个户号、密码，全国泄露数量已经到千万级。&
需要指出，在掌上电力App绑定户号之后，家庭详细地址、门牌号等关键信息部分以&**&字符代替，实现脱敏。不过，数位技术人员告诉21世纪经济报道记者：&这种遮挡并没有意义。户号、密码都有，稍微一点技术手段，就可以破解这种脱敏，拿到详细地址。&
该知情人士向21世纪经济报道记者出示了山东某市3万多户号、密码、地址的数据泄露截图，&这只是冰山一角，这些数据现在一次就可以找到几十万条。&而且，&我自己家的户号都被泄露了，我向国家电网投诉过很多次这种大规模泄露数据的情况，但石沉大海。&
或涉嫌违规
比详细地址泄露更危险的是，这些数据如今或已经流入黑市。知情人士告诉21世纪经济报道记者：&这些淘宝店主已经把数据转售给他人，现在是已经成为黑产的&一手数据&。&匹配目前已经在黑市泛滥的电商订单、快递数据、身份证、银行卡信息，&这些数据加工之后，带来的危害难以估计，最简单的，可以根据用电数据分析你家什么时候有人、什么时候没人，后果可想而知。&
在向国家电网投诉的同时，该人士向淘宝投诉此类涉嫌收集、倒卖用户数据的商户&非法经营&。但是，根据该人士提供的一张投诉编号为&1468242&的淘宝投诉单显示，淘宝对此投诉的回应为&举报商品违规证据不足、举报不成立&。需要指出，此类店铺用来绑定的大量手机号，属于公安部、工信部一直明确重点打击的&黑卡&，但因为淘宝上类似掌上电力等注册、绑定服务市场的存在，&黑卡&屡禁不止。
根据日第十一届全国人民代表大会常务委员会议通过的《关于加强网络信息保护的决定》，其中第三条规定，&网络服务提供者和其他企业事业单位及其工作人员对在业务活动中收集的公民个人电子信息必须严格保密，不得泄露、篡改、毁损，不得出售或者非法向他人提供&。其后，工信部颁布《电信和互联网个人信息保护规定》，第二章第十条规定，&电信业务经营者、互联网信息服务提供者及其工作人员对在提供服务过程中收集、使用的用户个人信息应当严格保密，不得泄露、篡改或者毁损，不得出售或者非法向他人提供。&
知名IT与知识产权律师、中国互联网协会信用评价中心法律顾问赵占领认为，根据《关于加强网络信息保护的决定》、《电信和互联网个人信息保护规定》，&泄露个人信息，可以追究公司职工的民事责任、以及单位的行政责任。&
而在淘宝规则中，&虚拟账号类商品，如支付宝、微信号、百度钱包、翼支付、快钱钱包、QQ钱包等；提供或接收验证码的服务类商品；手机号码注册、认证类商品；代注册账号类商品&等商品被视为发布涉嫌欺诈等非法用途的商品或服务。
国家电网已向淘宝举报
21世纪经济报道记者就上诉情况咨询国家电网对外联络部，后者调查后回应记者称：&经查证，根据目前掌握的实际情况和公司现有的技术管控手段，在推广掌上电力、电e宝App过程中不存在泄露大量户号、查询密码、详细地址的情况。&
国家电网表示，&按照公司《信息系统业务授权许可使用管理办法》的要求，全网范围内的信息系统无批量导出功能，无渠道可获取批量用户信息。&且&公司高度重视用户个人信息的保护，不仅从技术手段上进行严密防控，在业务管理方面也实现周密管理。业务人员需签订安全保密协议、定期开展安全自查，并主动向公安部申请安全防护检查。&
国家电网一直把网络安全作为重点工作，且与公安部进行多次攻防演练。2016年9月，按照公安部要求，国家电网已经开始对存在弱口令风险的用户账号、密码进行批量重置，且对内部数据的使用权限进行了严格规定。
国家电网相关人士回应，2016年9月之前，国家电网曾对各省掌上电力App发展情况进行排名。但9月份之后，国家电网对掌上电力发展开始明确要求&业务渗透率&，只考核&缴费业务&、&新装业务办理线上比例&，不对App绑定数量做要求。该人士表示：&我们肯定会严格审查，如果发现有违规现象，不会手软，该上公检法就上公检法，严格处理。&
对于淘宝上提供&掌上电力绑定&业务的情况，国家电网表示：&网络上存在淘宝商家销售相关商品的行为，对我公司的企业形象造成损害，对公司服务的客户造成误导，我们已向淘宝网进行举报。&
12月9日，国家电网已经向淘宝官方提起投诉、举报，但至12月12日下午14时，掌上电力绑定服务仍未下架，且一家名为&投票大王&的店铺还在使用淘宝直通车服务，其宣传图片上宣称&掌上电力注册绑定、万户一天完成&。
12月12日15：40之后，21世纪经济报道记者搜索&掌上电力&，大量宝贝被下架，此前记者统计过的销量较高的宝贝均显示&商品过期不存在&。但是，仍然有70多个宝贝出现在搜索结果中，而且，记者统计过的72家店铺均未被关闭，已经有店铺通过更改宝贝图片、夹带关键词等方式逃避审批，上述使用淘宝直通车服务的商户，仍然排在广告栏的首位。21世纪经济报道记者之前咨询的多位店主告诉记者：&淘宝说是业务违规，给我们都下架了。但业务照做，你去拍个其他的链接。&
需要指出，手机号码注册、非法信息采集等类目都属于淘宝禁限售类别，违规者会被处以&立即删除商品、扣12分&的处罚。但是，多位店主告诉记者&没有扣过分&。
来源：21世纪经济报道原标题：最新更新时间：12/13 13:08更多专业报道，请
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淘宝新品打标期内我们要做什么?
淘宝新品定义是指，淘宝系统自动对一定时期内，卖家的新发商品打上新品标识。新品打标期为14天，在这个期间内的新品在搜索排序上有流量扶持。
目前支持新品打标仅开放以下类目：女装/女士精品、箱包皮具/热销女包/男包、女鞋、服饰配件/皮带/帽子/围巾、流行男鞋、饰品、3C数码配件、男装、男包、旅行箱、旅行包、童装、玩具、内衣、童鞋。
新发布宝贝在上架后要注意以下这几项考核指标的达标，这样就能顺利获得新品打标，从而得到淘宝的流量扶持：
指标一、搜索点击率
搜索点击率是能直观反应我们的宝贝是否受买家喜欢的数据。淘宝也知道，一个新品刚发布，没有成交很正常，但是不能没有点击。因为连点击也没有的宝贝，后续根本也不可能有成交。所以，新品宝贝要增加点击率，标题关键词的精准匹配度和主图的点击率，就尤为重要了。
指标二、收藏数和加购物车数
收藏和加购车这两项指标，已经成为宝贝个性化搜索流量获取很重要的因素，特别是在无线端搜索下，表现更加明显。所以，通过收藏有礼，购物车营销，以及会员定向功能为我们的宝贝打牢个性化标签，是淘宝卖家们要非常重视的运营手段之一。
指标三、支付转化率
转化率在宝贝各项数据中是很重要的权重指标，特别是支付转化率。这个指标会直接向淘宝搜索系统反映出谁的宝贝更受欢迎。真实转化率高于行业均值越高，系统分配给到的流量就越多。
指标四、老客户回购率
一个店铺的老客户回购数越多，代表着这个店铺的产品越受欢迎，淘宝也会给到这样的店铺更多的流量。所以做好老客户回购，除了价格促销以外，持续上新品也是一个不错的方式。
指标五、成交增长速度
一个产品在新品期内，如果成长呈递增的趋势，淘宝也会认为这款产品的成长很健康，就会给到它更多的流量扶持。所以，在新品期内，如果你觉得宝贝的流量增长太慢，可以考虑做一些付费推广来为它引流，比如直通车、钻展等。
以上5项指标维护好，宝贝在新品期内基本就能有不错的表现，为接下来成为热销款就能打造扎实的基础了。
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