新手如何快速为自己的店铺做好定位？
店铺定位可以分为人群定位和产品定位两大类。一．人群定位人群定位可以分三个模块，分别为价格定位，年龄定位和职业定位。
1）价格定位。
①低客单。
你可以将自己店铺里产品的价格都定在低客单价位里，根据价格去选择你想做的款。做低客单价格的产品可能流量和转化都比较好。如果你是刚做的新店的话，可以选这类价格的产品去试一下。
②高客单
你也可以把自己店铺的产品价格定在高客单价格里，根据价格去选你想做的款。既然是高客单的产品，那么它产品的质量，包括它的基础优化，一定要有档次。那么如果你有一定的经营能力，也是可以做的。
③统一价
想在淘宝上有的店铺的价格是统一的，像9.9元店的或者19.9的店。根据你的价格去选择符合你店铺的产品。这种店的话给人的感觉是比较统一，那么他的缺点就是，单一的价格没有太多的选择性。
2）年龄定位。
这个区间段的人一般大多数都是在学校里上学，那么我们要考虑的是他们的消费能力和使用场所，所以选款时应该选价格低一些还有就是它的款式是符合学生能穿的。
②年龄在25到35岁
这个区间段的人大多数进入了职场有了一定的消费观念和消费能力，对买的产品有了更高的要求，所以在选款是应该选一些品质好价格稍微高点的并且它的款式要符合这类人群。
3）职业定位。
①学生
考虑到学生的消费能力有限，那么学生用的产品它的性价比都是比较实惠的，所以，所选的产品的价格就应该低一些。这样也能提高转化。
②上班簇
上班族都是在25到35年龄段左右，有一定的消费能力，所以，选款时价格可以选高一点的，款式应该趋于职业化的、成熟的。
二．产品定位
产品定位又分为风格定位、功能定位以及属性定位。
1）风格定位
比如学院风或者欧美风。如果你以学院风来定位你的店铺，那么你店铺里的所有产品都要是学院风的，这样的话，店铺的风格比较统一，买家进入店铺后的第一印象就是比较整洁，不会让买家感觉你的店铺杂乱。
2)功能定位。
什么是功能？就是你店铺的产品主要是用来做什么的。比如有的店铺主要做健身装备的，那么他的店铺都是跟健身有关的产品，比如有的店铺是数码产品的，那么他的店铺的所有产品都是跟数码有关的。这样的话，也是比较的整齐统一。店铺整齐而有序。
3)属性定位。
①颜色统一。
当然颜色统一的前提是类目统一，比如包。
②款式统一。
你是要做运动款还是商务款？所以根据你的店铺情况和数据分析把自己的店铺做一个定位。
上面定位的方试只要选择一种或者两种就可以了，因为很少有每一项都符合的产品，我们只需要根据自己店铺想做的类目去定位就可以了。
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靠着所谓的刷单方法、刷单技巧等“干货”生存的淘宝卖家慢慢的失去空间，这是不好的地方;好事儿是什么?好事儿就是，越没有漏洞，其实就越意味着有规律可循，有成熟的方法和体系可以提炼出来。　　其实没有漏洞可钻是好事儿，也是坏事儿!对于那些一直想靠捡漏儿，靠着所谓的刷单方法、刷单技巧等“干货”生存的淘宝卖家慢慢的失去空间，这是不好的地方;好事儿是什么?好事儿就是，越没有漏洞，其实就越意味着有规律可循，有成熟的方法和体系可以提炼出来。　　这套新品排名卡位首页的方法和技巧，其实不管到什么时候，除非整个平台发生重大变化，否则，这个方法和技巧和一直有效，我们整整测试了半年多，用了将近10个类目，测试了30多个宝贝。　　为什么是28天?　　对于淘宝来讲，一定会给每一个新品机会(前提是符合基本要求)，也就是说必须给新品加权，否则在竞争的时候，必败无疑。给完机会后，会由市场去检验产品到底如何，这是商业发展的本质：决定产品好坏的最终因素是市场需求。　　通过了市场的检验，那么在新品期结束的时候，就会进入到正常的竞争环境当中，进行市场竞争，如果没有通过，那么直接就泯灭掉了。那么，这里涉及的一个问题就是：考核期是多久?这个是看类目的，其实没有特别精准的答案，一般来说：竞争越激烈的类目(宝贝数量很多)，新品的扶植期间就少一些;一般的小类目、冷门类目，新品获得的扶植的时间就长一些。对于新店来讲，一般是三个月(还有说法是一钻之前)是有扶植的。　　那为什么是28天?因为我们在测试的时候发现，搜索引擎在扶植期对新品进行考核的时候，是分为不同阶段的，每个阶段会重点考核其中的某一项指标(但这不意味着其他的指标你就可以不管不顾)，每个阶段基本会持续一个下架周期，而这个阶段我们会分成四个：　　第一阶段：重点考核点击率指标(抓住机会的能力考核　　一直说淘宝会给新品新店流量扶植，可是，淘宝给你的真的是流量么?什么叫一个流量?进店了，看了你的店铺(或者宝贝)才叫，对不对?那么淘宝能强制消费者进你的店铺么?显然不能，因为最终的决定权还是在消费者的手上(是不是点击鼠标)。这就跟线下是一样的，不管你开在多繁华的街道，只有消费者进店了，才叫流量。　　所以，淘宝给你的权重扶植是“展现在消费者面前”的机会。他会让你出现在消费者面前，你不用去考虑是通过什么方式出现，关键词搜索、类目搜索、新品频道……，都有可能，你也不用去管第几页!　　有很多的卖家以“自己的宝贝在新品期有没有流量”作为是否得到了扶植的标准，这是错误的，以是“宝贝是否排名靠前”作为标准也是错误的(因为哪怕你在第100页，但是只要出现在消费者面前了，其实也是给你机会了。当然，排名靠前，给的机会多而已!)　　这时候，你理所当然的就会想到，搜索引擎第一考核你的，一定是你的抓住机会的能力了，也就是你的点击率怎么样!因为你要注意：机会对于淘宝来说，是有限的，这个机会给你了，就不能给别人了，如果你不能抓住机会，搜索引擎会“毫不犹豫”的放弃你。所以，很多时候，你会发现，你的“扶植流量”昙花一现，今天给了你很多机会，结果发现你没有抓住，那么，抱歉，明天这个机会就没了!　　所以，对于新品新店来讲，点击率会是一个非常关键的指标，在新品期第一周的时候，这个指标的重要程度要超过其他的指标。　　第二阶段：重点考核店铺停留时间(店铺吸引力的考核，包括页面停留时间、跳失率等　　好啦，现在流量给你搞进来了!接下来搜索引擎要判断一下你店铺定位跟进来客户的匹配程度——也就是说相关性如何。消费档次是否匹配、进店关键词是否匹配、店铺风格是否匹配等等，而检验这些的指标是什么呢?用户在你店铺停留的时间的长短!　　看了几个页面，页面停留了多长时间，跳失率的大小等等。如果你这些指标表现的都不错，说明进来的流量是精准的，被转化的可能性也会提高。如果这些指标不好的话，搜索引擎的第一个想法是：我带来的流量不精准!为什么不精准?因为你店铺的相关性做的不好!　　当然，在这个阶段，这些指标也会在某种程度上，代表着你店铺的吸引力(实际上吸引力还是相关性!)　　第三阶段：重点考核转化率、客单价指标(消化流量的能力的考核;　　精准流量我也给你了，接下来就要看你消化流量的能力了。淘宝从平台数据上来看，肯定希望每一个上平台的客户都会买东西，每一个买东西的人都买的更多。所以，转化率和客单价指标就代表着你消化流量的能力。如果这两个指标你都不高的话(跟同行均值比)，就会减少给你的扶植(给你反正也浪费，还不如给别人!)　　第四阶段：重点考核消费者反馈指标(包括带字好评率、回购率等等)　　搜索引擎一直再提：要给消费者更好地服务，那么这些更好地服务通过什么表现出来呢?当然是消费者的直接反馈，这种反馈包含的因素有很多的，比如带字好评率的(十个字以上的好评算是带字好评)、比如你的回购率怎么样、比如你的DSR评分怎么样、比如你的退款比例怎么样等等。这些同样，都是跟同行均值比，比同行均值做的好，你就是优秀的。　　但是，切记：这只是一般规律上的总结，不同类目还是有一定区别的。　　1.关于“新品排名卡位首页”这个系列文章的几个重要说明　　可能是出于一种个人习惯：做每一件事情的时候，都最大努力把每一个可能出现的逻辑错误规避掉。所以，关于这个系列文章，说明以下几点：　　(1)规律相通的基础上必须要注意每一个店铺的个性化　　淘宝上你所面临的竞争环境，比你在线下面临的环境其实还要复杂，因为你不但要面临着市场规律，还要面临着平台制定的各种各样的规则(虽然在线下，也有各种法律法规)。这就使得很多的方法技巧是有局限性的，不同类目、不同的店铺基础、不同的产品基础，这些都是影响方法有效性的关键因素。　　所以在这个系列文章里面，我会重点从两个方面来解决这个问题：　　第一是力图从不同的方法和技巧当中去提炼一个能应用到尽可能多类目的操作步骤和操作规律;　　第二是，涉及到具体的方法和技巧的时候，如果有一定的局限性，我会尽量在文章中说明，避免对大家造成误导。　　(2)淘宝在给新品新店扶植的时候是相对公平的　　为什么叫相对公平?因为不可能所有的新店都一样，也不可能所有的新品都一样。但是如果是同类目、同样的店铺层级、同样的店铺基础、上新的同样新品，那么给的机会就可能是绝对一样的了。　　类目不一样、店铺层级不一样、店铺基础不同，搜索引擎给的展现机会肯定会有很大的差别的。作为卖家来讲，不要去追求绝对公平(这是没有的)，只要能在相对公平的状态下，抓住有限的机会就可以了!　　(3)新品排名卡位首页只能卡住有限的几个关键词　　一听是排名卡位首页，很多人会想：搜索什么都在首页!那是不可能的!从淘宝“流量变现”和“提高平台活跃度”两个角度来考虑，搜索引擎也不会再让自然搜索流量过于集中在少量的店铺和少量的爆款上。　　于是，一个必然的趋势就是流量的碎片化——把流量打碎，分配给更多的商品、更多的店铺。那通过什么来打碎这个流量呢?很简单的两个工具，一个是关键词，再有一个就是下架时间。所以，说下架时间不再影响商品自然搜索排名的亲们，醒醒吧，只有影响大和小的问题，不会没有影响。　　通过关键词进行碎片化就更简单了：你的标题不管写的有多好，也只会有一部分关键词可以带来流量，另外的关键词更主要的作用就是提高用户的阅读体验。　　(4)新品排名卡位首页只能卡住一段时间　　想长期的呆在首页?除非你是很小很冷门的类目，或者你是品牌旗舰店，在搜索品牌词的时候，再有就是你花钱买车位，否则，一般情况下，通过自然搜索长期呆在首页是不太可能的。这也是通过下架时间，对流量进行碎片化分配的一种表现。　　通常，在首页呆的时间的长短取决于很多的因素，主要有：你卡的关键词的竞争强度(竞争越激烈，呆的时间越短)、类目的大小(大类目呆的时间就要短于小类目)、你的店铺基础(店铺基础越好，呆的时间就越长。)
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天池大赛——商场中精确定位用户所在店铺
前些日子，受同学“鼓动”，到天池官网注册了一个帐号，“顺理成章”的参加了这个“演技满满”的比赛。“影帝”们的表演还在继续，我等“龙套演员”已经领盒饭走人了。最终B榜成绩：119 / 2845，accuracy为0.9083。特此分享一波自己的解题过程。抛砖（确定是砖）引玉，希望“影帝们”赛后可以稍加点拨。让我们的“演技”也得到一丁点儿的提升。
在这里特别感谢技术圈各位大神之前的开源，让我学到很多。谢谢！这种比赛每个人写代码可能都有自己的风格，所以这里特别说明一下自己的解题过程。
首先自己对时间戳做过一定的处理。比如分时间段、分周末和工作日，可能是姿势不太正确。并没有起到好的效果，反而“逆上分”。这里仅仅截取时间戳的预处理函数，如果想尝试的，可以自行尝试一下。
@staticmethod
def timestamp_handle(df):
mdays = []
wdays = []
hours = []
for timestamp in df['time_stamp']:
timeArray = time.strptime(timestamp, "%Y-%m-%d %H:%M")
mdays.append(timeArray.tm_mday)
wdays.append(timeArray.tm_wday)
hours.append(timeArray.tm_hour)
mins.append(timeArray.tm_min)
df['time_mday'] = mdays
df['time_wday'] = wdays
df['time_hour'] = hours
df['time_min'] = mins
df = df.drop(['time_stamp'], axis=1)
经纬度信息
首先用户的经纬度存在不准确的情况。这部分用户可以通过一个偏差上限来甄别，只要用户的经纬度偏差大于这个上限，说明这个用户的经纬度是不准确的，在接下来的计算过程中，不考虑这个用户的经纬度。对于经纬度比较准确的用户，自己通过计算欧式距离或者经纬度距离基本都可以排除20%左右（或者更少）的商铺。这里仅仅提到有这个可以缩小范围的方式，但自己在代码中并没有采用。对于经纬度，自己在代码中只使用了原始数据，并没有做任何处理。
整个题目，自己基本都在围绕WIFI信息做文章。之前有大神开源过一份XGBoost的代码（非常感谢）。自己在代码中有尝试融合，自己当时选用的是Random Forest算法。也能取得基本一致的结果（按自己的处理方式，Random Forest的表现可能要好一点儿），很遗憾，这个题自己没有找到XGBoost的调参姿势（时间开销），所以在结果基本一致的情况下，自己选择了Random Forest算法。其中这里开源了两份代码，分别位于文件夹1和文件夹2，其中文件夹1的代码跟大神的思路是一样的，筛选出WIFI作为特征，并保留经纬度，整个的特征向量的结构为[longitude, latitude, wifi1, wifi2, wifi3 ...]，可能差别就插在挑选WIFI的方式上，自己是按照TF值来挑选了一部分，然后按照整个商场中WIFI的出现次数补充了一部分。这种方式A榜成绩为0.9075,B榜成绩为0.9054。文件夹2的代码是在文件夹1的代码的基础之上做了部分改动。首先利用随机森林预测得到一部分测试集的结果（对某个商铺的预测概率大于等于0.8，则认为随机森林预测结果可靠），之后对于剩下的测试集，计算每个用户的WIFI和每个商铺的WIFI（挑选出来的，假设这个WIFI属于这个商铺）的余弦相似度，然后排序，挑选出最多5个（之所以说最多是因为用这种方式，有的用户的候选集里的商铺数不足5个）商铺作为候选集。然后将候选集相同的测试集样例进行合并到一起，然后依照候选集划分出一个个小的测试集。然后提取每个候选集里的商铺对应的训练集数据，构建分类器，然后进行预测（这样就减少了分类数，但本质上还是多分类）。最终B榜成绩0.9083。
关于WIFI连接，自己统计过一个数据，当一个WIFI被连接的时候，用户在哪个商铺前？发现有部分WIFI，当WIFI被连接次数大于等于10次，用户在某个商铺前的概率为1。但融合到最终结果。结果有了小小的下降。自己不太明白为什么，要么是自己计算错误，要么是前后两个月的WIFI有比较大的差别？
TextCNN，这部分只是自己觉得好玩儿，做了个实验。先确定出每个SHOP的WIFI列表，然后给定一个用户的WIFI信息，与每个SHOP的WIFI比对，该SHOP是否有该WIFI，有的话，在对应的位置上填上WIFI强度。这样最后的特征向量的为“店铺数 × 每个店铺的WIFI数”样式的矩阵结构，如此构造特征向量是可以收敛的，最终的成绩能在0.9左右。
时间有限（好朋友的项目都给耽误了，sorry）（老师的项目不敢怠慢～），其他信息这里没有再考虑了～，比赛也到此为止了。
再说一下收获吧：技（演）术（技）真的非常重要～，自己有很多不足，多读 paper，多多实践吧。
大致如上，水文一篇，如果大家有什么好的思路，希望多多指导～，谢谢！QQ: ，多多加星哦～
但行好事，莫问前程
背景介绍 这是笔者参加的第一个大数据比赛，预赛最好成绩是前50名，但是由于后来竞争越发激烈（分类正确率差0.01,排名都能差上10多名...）和兴趣渐渐转到研究NLP上，最终没有坚持迭代优化模型，还是非常遗憾的。参加比赛的直接原因是来自庆恒学长的鼓励，他和他的小伙伴在10月...
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