打好地基,小红书强绑SPU

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【摘要】:小红书为啥要强绑SPU?SPU的意义是什么?今天我们一起聊聊。

前几天聚光平台上线了强绑定SPU,有同学觉得麻烦死了,为啥要强绑,不绑不能投?

其实不仅聚光平台如此,蒲公英平台也有强绑情况出现,所以无论是不是喜欢,SPU必定是要贯穿在小红书生态里的一个功能,只能去接受它。

但是,你可能想知道,小红书为啥要强绑SPU?SPU的意义是什么?今天我们来一起聊聊。

01什么是SPU?

SPU你可能不常听,但是另一个词SKU,我们确实经常听。(对于电商的小伙伴们来说都是比较常听的,对于其他人来说可能不清楚,简单科普下。)

举个例子,比如我们去淘宝买衣服,一件大衣有黑色,白色,还有大码和小码。

其中黑色大衣,大码,我们就可以说是一个SKU,同理,黑色大衣小码,我们也可以说是一个SKU,白色大衣大码,也是一个SKU。

SKU可以理解为一个商品的唯一规格,而SPU则是一堆SKU的上一级,也就是产品本身。

对应上文的例子,大衣就是SPU,向下拆分颜色,尺码的时候才是SKU。

再举个例子,一双A耐克鞋是SPU,A耐克鞋白色38码,就是SKU。

他们的主要作用,其实也就是为了更好的管理产品以及库存情况。

比如,A耐克鞋是SPU,A耐克鞋这个SPU有100双,但是你如何知道这些都是白色的?还是黑色的?是什么尺码的?

简单一点就为他们命名一个SKU编号,这样查询一下各个编号,就知道不同规格的剩余数量情况了。

而在管理产品上,SPU和SKU的意义也非常重大,比如可以快速的根据需求,来筛选哪些产品最受欢迎,哪些不太畅销。

举个例子,A耐克鞋白色36码卖的很好,SKU库存降的很快,那说明这款很畅销,根据鞋码去猜测,可能是女性用户购买比较多。

所以不仅可以用来“管理”,还能用来“分析”。

02小红书SPU的意义?

那么,小红书应用SPU的意义也就在于此了,也同样是用来管理和分析的。

但与电商的管理和分析又有点区别,电商是为了管理库存的,是为了看哪款卖的好的,但是在小红书上做营销又没有库存,有什么好管的?

其实这也是小红书的特别之处,我们在小红书上做品牌营销的无论是品牌方还是第三方服务商都会遇到一个头疼的问题,就是如何量化投放的效果以及如何以“产品”纬度来衡量投放效果。

举个例子,比如说我一个做手表的公司,在小红书去做内容营销(投博主,投效果广告),但是我的产品是很多的,可能有10款8款,这么多的产品,同一时间做营销,你是很难去拆分每个产品的推广效果的,只能以本次投放(时间维度)的效果来去做衡量。

但是对于品牌来说,多款产品推广,那肯定要知道具体哪款表现好不是吗?这样才是分析呀。

怎么办呢?那就是绑定SPU,你发了笔记,就告诉小红书这里面是讲哪个产品的,这样以后在数据后来,就可以按照“产品”纬度去总结推广的效果,比如营销的费用,人群画像等等,都可以,其实有点类似于换个角度看世界的意思吧。

但是中国的商品实在是太多了,品牌多,相似的品也多,所以靠AI智能匹配,基本做不到有效识别,所以简单一点,那就需要大家自己来完成这个手动动作,你把公司的产品在小红书SPU里提交,审核通过,每次发商业笔记就可以绑定对应的SPU就OK了。

可以理解为SPU就是小红书上一切后链路数据的必须动作,不绑定,后续就很难分析,所以直接上了强绑,不绑不让发,但好在小红书体系下的SPU是通的,在蒲公英平台里新建的,聚光平台里也会自动同步过去。

当然,我们前面说的更适合一些标准产品,比如华为手机Mate60,是固定的规格,但有些非标的类目是没有规格的,比如说麋鹿先生Sky咨询或者我自家种的地瓜,这就是非标品,是不存在标准规格的,这种绑定的时候选择非标品即可。(简单说,不是一刀切,毕竟每个行业的情况不同)

03如何使用SPU?

想用SPU,就得先创建SPU,拿蒲公英平台举例,首页就有SPU管理的功能,点击进去新建即可。

但是SPU不是乱填一通就完事的,小红书会人工审核,所以要按照标准来写。

通用的标准命名格式:品牌 + 重要属性(系列、功效、功能、适用肤质等)+ 品类

例如:苹果iPhone 13手机,其中,苹果是品牌名,Phone 13是具体产品标识,手机是产品类目

具体审核标准可以见下图。

等SPU审核通过之后,在下单博主的页面或者效果广告的投放页面,就可以根据情况来做选择了。

标品推广笔记,我们解释过,就是SPU;非标品推广笔记的典型案例,就是我们说的自家种的土豆;品牌推广笔记指的就是没有提到具体产品,而是围绕品牌形象做广告的。

整体还是比较简单,整个SPU绑定和使用流程如下。

稍微有点难的地方,就是要准确的填写SPU并且通过审核,而且这个审核不是即时的,正常需要1-2天,所以要投放前一定要提前审核通过,然后再去推广,不然会造成不必要的精力浪费。

对于强绑怎么看?我个人觉得现在是麻烦一点,但未来肯定是幸福的,因为全部的数据都依赖于基础设施的建立,基础设施又早晚都得干,那不如就从现在开始。

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