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浅谈母婴电商的发展与未来
& 10:37&&来源：石河子段师傅开锁&
　　经常都听很多人在谈，女人和孩子的钱是最好赚的。这话并不一定完全正确，但是却告诉我们母婴行业蕴藏着很大的商机。而随着互联网水平的不断发展，再加上国家二胎政策的相继开放，我国母婴行业市场的销售额也在逐年攀升。与此同时，贝贝网、苏宁红孩儿、宝宝树等电商平台也获得资本市场的青睐。很多母婴领域的电商平台也在不断发力，希望能在这个告诉发展时期走向自己的发展之路。然而，在当前形势下，母婴电商的发展和其他传统领域的发展也有自己的特点。
　　第一，母婴电商正在往细分领域深入垂直发展。国内淘宝等电商平台的兴起，改变了我们很多的消费习惯，也让网购成为一种时尚和潮流，这样也会导致很多传统领域的销售行业面临困境，其中，母婴市场也是如此。传统的母婴线下实体店也不得不往电商领域转型。尽管很多有一定品牌知名度的母婴品牌也有自己的电商平台，但是往往也是入住淘宝、天猫、京东等电商平台进行销售，也未必能够运营得十分出色，而且随着这些知名电商平台的各种门槛不断提高，母婴电商的成本会也会相应提高，这个时候，做母婴电商不能只是单纯地开个商城这么简单，而是应该开辟更多的道路，从产品和销售渠道上进行细分，往那些垂直领域不断深化下去，不断挖掘产品的内涵，在更加具体的领域创新产品和销售方式。
　　第二，母婴电商正在相关的社交和社区领域蔓延。在我们国内，母婴相关的社区论坛不少，但是真正做得比较有规模和用户量的并不多，比较常听说的像宝宝树这种经过至少五年以上积累的用户量，在今天才能够有一定的吸引力，而且也超过很多国际上知名的母婴社区。但是，宝宝树在之前的盈利模式确实比较单一的， 我们都知道一般都是靠光顾和一些母婴相关的教育类产品销售获得利润。但是在不久之前，我们在这个APP上有发现已经整合了一个电商平台，这个平台的产品都很实用，而且价格比很多电商平台都有优势，一时间让很多妈妈都觉得是个不错的母婴产品超市。所以，母婴社区的盈利模式在没有其他较为清晰的选择的情况下，往电商领域进行蔓延或许会是一个很不错的发展之路。
　　第三，母婴电商正在往国际贸易领域延伸。国内的母婴电商往往在商品上有一些局限性，所以很多商家会在销售国内母婴电商产品的时候，会代理一些国外的母婴品牌，其中，奶粉就是一个特别典型的例子。随着生活水平的不断提高，家长对孩子的健康问题也更加关注，由于媒体上报道的一些国内奶粉出现不少负面的新闻，让国内奶粉的销售受到了不少影响，我们暂且不讨论其真实性，但是有个事实是很多商家利用家长的心理，慢慢在国内产生了一种国外进口奶粉更加让人放心的氛围，这样国际上的一些母婴产品也就慢慢地进入到我们国内市场。在电商领域，淘宝天猫上的进口母婴产品，包括奶粉、母婴日常用品等层出不穷。同时，一些知名的互联网电商平台，京东、网易、苏宁等也已经都进军海外的母婴用品销售市场。这也就表明，母婴电商在从原来传统的国内产品往国际母婴电商产品领域不断延伸。
　　第四，母婴电商也在走向移动互联网。随着移动互联网的发展，这是一个趋势，也是很多互联网电商领域的趋势。由于大众的目标消费群时间越来越碎片化，母婴电商的商家也纷纷开始进军移动端。例如，苏宁红孩子计划开发多个母婴垂直领域的APP。每个母婴相关APP会先积累一定的用户量，然后将购物、社交、分享等相关的母婴信息整合到移动端上，这样就可以逐渐形成母婴电商的一个综合化平台。
　　此外，我们也可以注意到，母婴电商平台一般是两种类型，一种是综合性平台，一种是垂直领域平台，像天猫、京东属于综合电商平台，像贝贝网是属于垂直电商平台。而且，不同的平台和品牌也会存在不同的发展特点，有的则是有一定的用户基础，有的则是刚刚起步，有的则是从传统行业转型过来，那么，我们该如何更好地去把我母婴电商这个发展机会。
　　首先，母婴电商应该有足够的信任度。母婴市场和很多一站式的购物市场不太一样，因为这个行业的消费者往往都有着较为清晰的消费需求，他们一般是先想好了要买的母婴产品，只关注相关的产品，而不会主动去看其他不相关的产品。所以，母婴电商平台从产品结构上要尽可能地包含丰富的种类、放心的品牌、信任度高的产品。
　　其次，做母婴电商一定要有自身优势。优势有很多方面，母婴电商平台要能吸引人，要么价格上有优势，要么服务上有优势，要么产品上有优势，如果这三个方面一个都没有，那就什么都不用做了。价格上不一定要有优势，因为电商平台的价格越来越透明，你要竞争未必比得上综合电商平台，所以在服务和产品的上的优势一定要尽可能地彰显出来，否则很快就会被人甩在后头。
　　此外，做母婴电商需要很强的专业性。这里的专业性也能够给买家带来更多的信任和安全感。消费者在母婴领域的知识往往都是很有限的，如果在没有在电商平台上给予更多引导，往往很难能够让消费者信服。而且，母婴领域的专业性还能够给电商平台上的一站式购物带来很大的帮助，孩子从出生到各个年龄段，都会有不同的消费需求，所以，母婴领域的知识越专业越能够帮助家长提供更多的消费指引，也能够扩大母婴电商领域的消费范围。
　　最后，母婴电商不能完全脱离线下实体，需要线上线下融合。这个时代不是网络能解决一切问题的，母婴领域的很多消费需要在线下开展，所以在电商领域，母婴产品的销售还应该采取线上线下的方式，例如一些儿童体验性用品，在网络上并不能很容易地感受其功能，而且用户的粘性往往需要线下实体店的配合才会更强。
　　总的来说，母婴电商领域已经开始在进行着一场又一场的争夺战，可以说是百花齐放，但是会有很多商家被另一些商家吞没。所以，更重要的是，母婴电商平台应该找准自己的位置，通过自身在某些领域的专业性和差异化以及高质量的产品和服务来争夺市场，逐步站稳了之后才能够越走越好，不可一跃千里，而应脚踏实地。
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母婴电商网站是如何进行个性化推荐的
母婴行业可能是用户的需求变化最快的领域。用户在不到一年的时间内，可能就会经历从备孕者、孕妇到宝妈的变化。母婴相对一般的电子商务网站有哪些特点？在移动端成为主流的趋势下，母婴电商网站如何做好用户的个性化推荐呢？
作者：来源：| 10:16
母婴相对一般的电子商务网站有一些特点：第一个特点是商品周期短，在母婴网站上的商品，在线的时间不会超过5-7天，第二个是用户需求的变化快，在母婴行业，可能是用户的需求变化最快的领域，比如是用户处在怀孕当中，关心的是孕妈的一些问题，几个月以后，随着宝宝的落地，就会准备一些纸尿裤和奶粉，而且随着宝宝的长大，纸尿裤和奶粉的类型也会变化。第三个是移动化，一般有90%的成交是来自移动端的。
手机端的屏幕非常的小，可以给客户的信息非常的有限，所以需要我们帮助用户找他有兴趣的东西，大数据平台既要为网站的活动提供大数据的支撑，还需要实现个性化的推荐，搜集用户的行为，全面的了解用户的购物意图，推荐用户感兴趣的商品。
下图是整个大数据平台的架构图，最下面的是我们的数据收集，后面会有介绍。计算层包括了离线计算和实时计算，以后搜索引擎，在算法层有协同过滤，分类产生一些用品的商品特征，以后排序的模型。在业务层的话，业务的类型是丰富多彩的，我们会融入一些运营的规则进行调整，包括一些个性化的调整和推荐，以及营销。
层的应用有面向运营的，面向商家的，会涉及用户的浏览日志，在PC上的一些行为，比如是用户浏览了一些什么商品，点击了一些什么商品，对数据的消费也有二种方式，一种是实时消费，一种是离线消费，这种方式会在每天的凌晨进行一次统计，会有一天的延时，比如是
今天上线的活动，可能明天才知道这个活动的效果，因为我们研发了一套实时的数据研发系统，因此任何需要实时消费的数据报告，只要订阅就可以了。
分布式的调度是整个大数据平台的核心，在大数据平台处于一个指挥的作用，比如是任务管理，任务监控和任务日志，我们研发了一套分布式的系统，里面有二种角色。Master主要是负责任务的管理，任务的分配，任务的执行，任何的Master挂掉，都不会影响我们系统的运营。
在整个大数据平台上，很大一部分是推荐的产品，第一类是个性化的排序，个性化排序的特点是在侯选级的情况下，根据用户的不同的购物的用途，为用户做个性化的排序，用户到达我们网站的时候，我们会推荐所有在线的品牌特卖，比如是一天500个，根据用户的购物的意图，做个性化的数据。
第二个是关联推荐，比如是推荐和这个商品相似的商品，购买的商品可以推荐搭配的商品。第三个是个性化推荐，给指定的用户推荐他感兴趣的商品，比如是在用户的资料的页面，我们会直接给用户推荐他感兴趣的商品。
除了这三种推荐的形式，还包括通过个性化的短信，个性化的推送，引导用户到我们的平台，我们会给用户推荐感兴趣品牌，我们会对商品进行个性化的排序，还会有相似商品的推荐，用户交易的环节，还会推荐和这个商品搭配的商品，包括周期购买预测等。
为什么会有这种推荐，可以从二个方面来看，一个是我们网站本身是一个轻搜索重推荐的模式，在我们的网站上搜索的功能是非常的弱化的，我们最近的上线的搜索
框也很不明显，这是一个推荐商品非常重要的渠道，从推荐的本身来说，也可以看到它的三个方面价值，提升用户的购物的体验。帮助商家找到感兴趣的用户，也可
以提高他的销售额，对整个平台来说，只有服务好用户和商家，才能得到一个比较好的持续的发展。
推荐这么的重要，最重要的是用户画像，这是我们的吉祥物，我们会对它进行二个部分，一个是静态的画像，比如是性别，年龄，宝宝的年龄性别，以及一些动
态的画像，比如品牌，购买时间，购买渠道等等，我们的这个行业里面，最重要的一个特征就是用户的性别年龄，不同的宝宝的性别年龄会影响到购物的偏好，很大
的一部分的妈妈是填写了一些用户的信息的，比如说宝宝的年龄是0-1岁，可以利用这个用户的行为特征，比如是它的浏览次数，收藏次数，有了这样子的模型，
就可以来填写宝宝年龄的预测。
第二套很重要的标签是购物偏好，主要是提到的一些动态标签，比如是品牌内部等等，我们会统计用户在我们的平台上的一些行为，根据这些行为的成本给予不同的
选中，包括浏览电极，启发式的做法非常的简单，也是非常的容易理解，这些参数不好确定，这个时间的衰减应该做如何的衰减的程度。
我们现在正在用机器学习的方式做用户的偏好预测，把用户当前的购物的偏好做特征来进行一些购物的偏好。有一个很重要的推荐的类型是个性化的排序，当用户到
了我们的PC首页的时候，会展现每天500个在线的专场，用户很难通过翻页的方式来浏览所有的品牌，我们有一套规则的算法，模型有非常多的特征，可以考虑
非常多的因子，规则往往是只有几个关键的因子，比如是会把GMA往前排，规则是靠经验和参数的。已经形成了一个优化的问题。还有模型很方便加入用户的特征
做个性化的特征。
第一档就提升了6%，至于怎么样做，这个就是一个学习的流程，主要是离线和在线二个部分，在线系统搜集到了排序以后，也会根据用户的ID和品牌的ID，构建同样的特征和模型进行组合，就可以得到用户对每一个平台的分数。
那特征是这里面最重要的一部分，有属性特征，主要是各种维度的特性，还有是统计特征，还有偏好特征，偏好特征是我们做个性化推荐的最基本的推荐，这个是和
用户有关系的，比如是用户的画像。在这里面，我们做了很多的尝试，刚开始的时候，有点击率，点击率很好做，我们发现点击率的提升和我们的GMA的提升不是
完全一致的。我们用过分类和排序的算法，排序的算法会好一点，非线型的模型也会更有优势一点。
我们到了电商网站的时候，肯定遇到过这样子的产品，你看过的商品可能是感兴趣的商品，在这个行业里面有很规律的算法，但是在母婴特卖里面，有它自己的特
点，它的商品每一行是代表了一个用户，每一列是代表的一个商品，第一周上线的商品第三周上线的时候，另外二个已经是下线了，第二个特点是在线的商品比较
少，就会把举证压缩，这样子的话，对这个举证会变的不这么的稀疏。第三个是这个行业的特点，比如是宝宝的性别，宝宝的年龄是否是一致的，如果是一致的话，
那是否有一个持续性。1-3岁的话，还可以，但是如果是对一个1-3岁的商品，可能就不大合适的。
我们根据这些特点做了一些改进，比如是我们有做时间，热门打压。相同的协同过滤的算法可能会不在线，一种是机遇标题和描述的相似度，还会加上运营的规则，是否匹配，有一些地方可以推荐同品牌，有一些可能推荐其他的品牌。
虽然我们刚才说的对算法进行了改进，单一的算法总是有一些局限性，因此我们现在正在做的是把多个算法结合在一起，比如是浏览的CF，购买的CF加上用户的特征，进行一个个性化的重新排序，我们正在研究这么一套新的流程。
我们第一档上线以后，可以看到在各个资源上都取得了很大的提高了，部分的资源上甚至是提高了500%的提升，我相信我们新的个性化的排列上线以后，会有更大的提升。
如果你购买了一个商品，再推荐一个相似的商品，这是不合理的推荐，用户购买了一个商品以后，比如是够末了C1以后，购买C2是一个简单的记数，比如是买奶嘴的用户里面，39%的用户会买奶瓶，买了纹胸的用户里面，有20%的会买内裤，买了纸尿裤的用户会有30%买湿巾。
还有个性化的推荐的工作，但是还不完全一样，主要是有一个很严重的痛点，经常会收到一些短信的推送，可能是一些打扰的工作，但是在我们的平台上，我们的运
营也遇到了同样的痛点，他们想搞活动的时候，他们也很难确定目标用户是什么，所以他们确定了精准营销的框架，能够帮助运营，选出他的目标用户，在适合的时
间发送感兴趣的商品。
我们首先是会对用户打上标签，通过投放的请求，动态生成Hive，我们会返回目标用户以及时间。我们在用户的拉新方面也做了一部分的工作，我们平台的业务
的发展非常的迅速，我们吸引了一部分的用户以后，我们希望把用户转化成购买用户，一个是根据用户注册时候的静态画像，对用户做个性化的配置，整体的转化率
是10%以上。虽然我们在这一方面已经做了一些尝试，但是未来还有更多的可以探索的地方，一个是在数据的方面，刚才提到的个性的推荐是，首先是会更加的全
面和精准的把画像做的更准确。第二个是时效性的方面，需要快速的捕捉客户的需求。在模型方面，我们也会投入更多的精力，通过在线的方式更新我们的模型，应
用的话，双十一也快到了，我们希望我们的个性化的算法也可以发挥一些作用，以及在商家端做一些尝试，帮商家做一些预测等等。
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