wish/" target="_self"> wish的流量结构分析的过程也就是打造爆品的一个过程，Wish的流量分析对于分析目标用户有至关重要的作用，那接下来让我们看看如何分析wish流量结构吧。
1.机器学习算法
(1)人脑学习模式—人脑根据特征归纳经验变成规律，遇到新的问题会根据已有的经验来找出异常，通过深度学习的错误调整来调整规律来不断的归纳总结形成新的规律
(2)机器学习模式—机器是服务器是根据历史数据训练成模型，根据特征分类成不同的群组，有了新的产品或用户丢到模型里深度学习来进行模型细分
机械学习运行重点：算法是机器根据历史数据产生的模型 ，破解爆款的秘决就在于“如何让算法模型认定你是值得推荐的商品”
2.新老用户行为分析
(1)新用户行为分析：从外部流量入口进来的人群都是被超低价吸引，根据基础属性进行A.B测试分组，通过点击率—成交属性—浏览属性进行精准分组，通过邮件和Adsense勾引你下单，深度学习和新品推荐来调整属性，周期为2—3个月，能沉淀下来的就是老客户了
(2)老用户行为分析：邮件.浏览页面.搜索.社交入口会通过老用户喜好推荐，会每天推送新品来纪录点击(新品大多都推荐给老客户)进行学习点击属性-成交属性和浏览属性，通过站内的关联产品页面通知降价，机器学习调整后要么被放弃要么放到强力推荐组(不要刷单不要不精准用户)
通过数据，可以精细化的调整产品策略，跟设计爆款策略。爆款是设计出来的，不是碰运气。
了解wish流量结构对于产品策略来说是不可缺少的一环，各位wish卖家可要注意喽。
以上就是关于wish流量结构的内容，想要了解更多关于wish流量结构的有关内容，请您继续关注跨境达人!
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