京东商家的数量一直在暴增，同质化严重的商品泛滥以及流量越来越珍贵，导致平台需要解决优化三个问题：
1. 如何把有限的购物流量人群资源进行更有效的分配
2. 如何让客户更快捷的找到自己想要的，
3. 如何有效降低店铺获取流量成本，提高产品转化率
其实用一句话概括就是精准客户兴趣商品，缩短购物时间，留下流量。
京东千人千面发展程
京东平台在2016年-2017年，开始有了千人千面的基础；2017年在京东首页的变化，还有搜索上的一些个性化展示，都是千人千面的展现。2018年3月4日，千人千面的表现更加强烈，有一个新的首页，从10%的流量、20%的流量逐渐切到了100%的流量。
京东在流量没有充分精细化之前，最关注的还是头部商家。但是2018年开始，京东落实分层运营的策略，针对新商家和腰部商家都有了适当的政策和流量倾斜，形成了真正的头部、腰部、尾部，新商家有各自成长路径的健康生态。（下面展示的是关于京东个性化也就是千人千面这块上线和暂时未上线的战略图）
京东千人千面集合客户过往的一切数据，分析判断出客户每一次访问购买意向，对客户和我们的产品进行打标签，符合度更高的进行展示。
人群标签的概念：
客户：
首页流量基本都是根据千人千面来细分流量，也就是把客户账号的搜索，收藏，浏览，购买等行为进行标记，然后根据这些去给客户推荐商品。
店铺：
京东根据大数据对客户的产品进行标签化，客户在搜索或者看到推荐商品的时候，系统会根据商品的标签（消费能力，性别，年龄等等）的维度针对性的投放给客户，以此可以让流量更加精准化，提高商品的转化率。
给大家举个例子，比如你最近搜索过什么宝贝，那么系统就会对你的行为进行标记，你再去看为你推荐的时候，就会有相关的商品进行推荐。（当然很多店铺利用这一点给自己的账号去做标签，然后操作，这个这里就不多说了）
产品标签的形成：
1初始标签：这部分人群标签其实主要就是产品的基本信息，也相当于我们的详情属性，标题等等影响的。（日常新品上架的时候，商品属性填写一定要尽量完善正确）
2后期标签：这种标签就是我们上面讲到的，由京东大数据影响的千人千面，这个主要的形成是来源于客户的浏览，收藏，加购，购买。（这里购买的影响最大，其它略小）
后期的标签就是我们商品真正的标签，会一直影响到我们的商品投放给是否精准的人群看。
查看我们店铺现在的标签可以在京东店铺后台商智的客户分析（需要订购高级版才可以看见）：
（这是一个茶具店铺的人群标签数据，从中可以发现店铺的人群偏26-35岁、男性偏多、10-69元这个价格区间下单的比较多）
什么情况会导致标签混乱：
1种菜
不管平台操作还是地推操作，其实人群标签都一样会乱了，虽然现在市场上很多机构或者工作室会说精准人群操作，但是你计算下对方的人力成本和账号成本等，就知道要实现这样操作基本不可能的。
2京挑客
首先大家都知道目前京挑客走的量是不计算搜索权重的，其次京挑客因为一般都是大V 大咖或者通过大量买手群去推，所以人群一般也是会乱掉的，但是用于一个新品前期做一些基础销量也是可以的（后期慢慢拉回标签就行了，常规做法）
3活动
这里说的包括站内外活动，引入大量的流量之后，你店铺之前的人群标签肯定会有变化，但是这个变化是好是坏，要去看标签是否符合你的产品。
人群标签我们可以在商智的客户分析里面看到，如果不确定自己的标签对不对，有条件的朋友可以看看客户属性。
如何正确打造人群标签
这期就首先来说快车，快车的精选人群绝对是一个做人群标签的利器，即使人群标签已经乱掉的情况下也可以用快车的精选人群拉回。（人群是基于关键词来的，关键词是否精准也是会影响到人群标签）
人群我们可以分为两大类：
1、京选人群
2、自定义人群
先来说京选人群，里面主要包含默认浏览人群、默认购买人群、默认拉新人群，这部分人群的重要性不言而喻。
当你产品没有乱标签的时候，在这类相关的人群溢价帮助肯定是非常大的。
再有就是我们的自定义人群，自定义人群主要从用户的行为、用户属性去做。
用户行为意味着我们可以从用户三级类目浏览偏好、关键词搜索偏好、三级类目未购买、三级类目下商品浏览，去思考哪一部分人群更适合引入自己的店铺。
而用户属性主要包含年龄、会员级别、促销敏感度、购买力、性别、职业等。
计划准备
如果我们想快速拉标签，首先我们得知道我们产品大概的人群范围。并且是关键词已经测试好的情况下，定向不开。
选取一级人群或者二级人群，这个要根据覆盖人数来看，小类目标品的话，一级人群就够，大类目非标品的话，可以先勾选到二级人群。
二级人群如：男18-24 男0-20 男300元以下这样。
勾选好之后根据实际情况去溢价。标品如果卡位了的话，可以5-10%，非标品根据出价决定，我一般前期是30-50%。
操作：
人群都是一级或者二级，所以人群的数据会比较大（一级人群的，可能会出现一定的重叠现象，根据实际情况去调整溢价就可以了）。一般大概3-7天左右的数据就是比较准确了，数据量大之后，我们可以把人群重新进行优化下。一级人群根据数据组合到二级人群，二级人群根据数据组合到三级人群。不好的人群进行优化和删除操作，好的人群提高人群溢价再观察进行下一步操作和扩大。这个时候的快车人群基本就是非常准的了。
后面我们要做的就是把出价逐步降低，把人群逐步拉高，这样流量就都跑到人群上来了。当快车的流量综合逐步慢慢的占比变大的时候，转化，收藏，加购，浏览等等，占比也会逐步变大，这个时候就会慢慢给店铺打上正确的标签。
看下面一个案例的数据展示，点击率和转化率都是人群这块拉进的流量：
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