淘宝怎么举报店铺

淘宝如何投诉卖家？在淘宝购物，总有那么几次买的是劣质产品。如果再遇到态度不好的客服，真的不好说！事实上，作为消费者，我们应该保护自己的合法权益。我们在购买劣质产品和服务时，可以选择向淘宝卖家投诉，以维护自己的利益。淘宝投诉卖家的操作流程见下文。

方法/步骤：

1.使用淘宝信用评分

在淘宝上购物，买家有权对自己购买的宝贝进行评分和评论。所以在被不良卖家欺骗后，可以通过差评和评论的方式对卖家进行投票和辞退，以防范其他消费者被欺骗。

另外，购买产品后，不要急于确认收货和好评，尽量延长收货时间，防止产品因使用中出现问题而无法维护权利。评论的时候，写明店铺的不良和详细行为。如果已经被表扬了，可以通过添加评论举报不良行为。

2.投资和拆解卖家

进入淘宝买家中心，打开已经购买的宝贝记录列表，找到需要投拆的宝贝，点击“投拆卖家”:

3.进入投标页面后，填写投标信息，上传凭证，提交申请。

这时卖方会收到开标通知，卖方会和你协商。谈判完成后，买方可以进入此页面，取消开标。

如果卖家未能按规定时间协商解决问题或者买家不满意，可以继续申请“淘宝介入处理”，淘宝客服会根据各自的凭证进行判断处理。

淘宝的介入会影响卖家的店铺纠纷数据和店铺评分。

4.申请退款和售后

输入买的宝贝清单，申请退款和售后；没有确认收货的宝宝可以直接申请退款，确认的宝宝可以在售后申请退款。

5.点击退款或申请售后，进入退款处理页面，选择服务类型；

6.根据售后服务类型，填写相关信息、说明、凭证，填写完成后点击“提交申请”；

7.提交后，等待卖家处理。

卖家收到通知后会处理你的申请，或者和你沟通解决；

如果买家未能在规定时间内办理或拒绝申请，也可以申请淘宝介入，保护自己的合法权益。

注意事项：

消费者在淘宝上购买产品，一定要购买交保证金的淘宝店铺，尽量选择信誉度高、售后服务标志多的店铺购买产品，这样更容易维护和办理售后。

以上给你详细介绍了淘宝投诉卖家的操作流程。如果在网购过程中遇到不满意的产品，可以先找客服协商解决。如果客服不处理，可以投诉淘宝卖家，让淘宝客服介入。

淘宝怎么举报店铺（举报淘宝店铺不良商家）

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淘宝密码忘记了怎么找回（淘宝怎么查看自己密码）

我们在使用淘宝购物的时候，也可能会遇到一些突然忘记淘宝账号密码的情况。怎样才能解决这样的情况？我们一起来看看。

其实想找回淘宝账号的密码，也很简单。我们也可以这样做：

1.打开淘宝界面，然后点击登录按钮，在登录页面输入我们的淘宝账号。同时，我们会在页面上看到一个“忘记密码”的选项。

2.点击此选项后，我们将进入检索淘宝账户密码的界面。首先，我们需要输入我们需要检索淘宝密码的账户。这里只需要如实填写，然后点击下面的验证界面进行验证即可。验证后，单击确定继续下一步。

3.之后我们到了这里，淘宝会验证你的账号是否安全。如果它显示当前状态是安全的，那么我们可以选择验证方法来检索密码。

4.首先，第一种方式是通过验证他的银行卡来找回。在我们选择了这样的验证方式之后，我们还需要与我们的淘宝账户关联的银行卡账号进行验证。当我们成功输入淘宝账号密码并通过验证后，我们可以设置我们淘宝账号的新密码，然后点击确定提交我们已经修复的信息。

5.第二种认证方法是通过“短信验证银行卡信息”的方式找到密码。如果采用这样的方式，我们还需要注意满足以下两个要求，即与我们淘宝账号关联的手机号仍然在正常使用。同时我们也记得我们绑定了淘宝账号的密码。满足上述两个条件后，我们就可以在页面上输入我们的银行卡账号了。同时淘宝会把验证码发到我们手机上。我们还需要在验证码后将其输入到验证码的验证框中，然后我们只需要重新输入密码。

6.最后一种更改密码的方法是通过人工客服找回我们的密码。这种方式主要是针对那些没有操作过以上两种方法的用户。如果用这种方式，也要填一张淘宝密码更改申请表，拍下身份证照片上传，然后会有工作人员审核。

淘宝直通车精准人群怎么玩？投放技巧详解

我们开直通车，往往无法从人群的具体需求出发。今天我们就整理思路，重点和大家分享一下这个问题。开始分享吧。

在您自己的商店中查找数据参考

无论我们经营什么样的产品，不同人的性别、年龄、消费能力都或多或少的存在差异。我们可以打开音响五线谱-流量-流量广告牌首页，看到下图。

从进店人群特征分析可以看出，这家店的主要消费群体是男性顾客，主要年龄分布在30岁以上。由此，我们可以初步勾勒出我们游客的基本特征。

关注转型的主要人群有哪些：

可见主要转化人群也是31岁以上的男性。这时候可以确定，这款产品适合的人群绝大多数是30岁以上的男性。虽然这个范围发挥不了多大作用，但至少有很大一部分无效的人被过滤掉了。

或者我们可以从业务人员——流量——访客分析——访客比较的路径中找到店铺的整体访客分布现象。由此可见，消费水平最高，条形图越高的是中低消费群体。

注意：某些大类刷单比例大，会导致精准人群紊乱，所以里面的数据不值得参考。需要把行业和文字分开分析，才能找到方向。

高转化率和高质量人群

行业高转型、高质量人群细分的直通车流量分析与分析；

比如我们要做的产品是足浴*袋。在框中输入大词，然后点击人群画像分析。本报告的结果是行业数据。我们知道玩黑车的时代已经过去了。现在大家在结账的时候都尽量避免在车上刷，所以这个报告里的数据是比较真实的。

从点击数据分布图中可以看到类别笔的性别、年龄、消费档次、单价的分布情况。在这里，我将分述以下几个问题。

我们可以看到消费能力集中在0-300 1050-1750 1750以上。那么我们自己的产品在市场上的价格区间是多少呢？我们可以通过自己产品的价格部分来进行这样的规划：

在a、做品质的高价位的产品。,开车时，观众可以排除0-300的消费水平，主要是750-1750以上。因为这群人的特点是更追求品质。

此时在b、做性价比的低价格段产品。,0-300的人口是我们的主要需求，我们的产品在0-750的消费细分市场的点击率和转化率会更高。所以前期可以为这个群体做。

c、关键词和行业柱状图的对比：从图中可以看出，有两个直方图，一个是关键词直方图，另一个是行业直方图。两个直方图的底部都很高。如果关键词的栏目高于行业，那么我们适合把主要的点击放在关键词上，反之亦然。

从足浴*袋的改造效果可以看出以下几种情况：

a、这类产品不适合在直通车时采用低标高溢价的方式，因为从曲线上可以看出转化率一般就是关键词的转化率。所以在操作的时候，大部分的点击都要去关键词。甚至实现了无人驾驶的操作模式

b、可以看到品类笔单价一栏，一般比行业内的关键词高。所以我们做直通车的时候，会给这种笔的单价更高的溢价去规划。

c、从上图可以直观的看到各个年龄段的转化水平和消费水平。

操作时如何设置

1.当我们实际设置的时候，自己店铺的数据可以有参考价值，这是最好的。以本店客流量广告牌对比和游客分析为主要参考，设定人群溢价就足够了。这是最有价值的人群设定方法

2.首先显示和转换两个数据的图形需要参考，这两个数据是从直通车流分析中分析出来的。面对上图这样的文字转化率普遍高于行业的情况，尽量让有效点击运行到直通车，这样整体转化率会更高。具体操作是无人群操作或高出价低溢价。当关键词被驱动到一定程度，人们可以给新人带来智能，加入购物车的人，浏览没有购买的人，喜欢类似店铺的人，等等。

3.换算港口行业的曲线一般高于关键字，如下图所示：

在这种情况下，可以根据露脸人数的比例，采用高出价低溢价的方式。让有效点击量尽可能向人群跑去。这样有效点击就可以通过人群溢价的调节跑到有效的人那里。举个例子，如果一个词的价格是1元有效人口的100%，那么这个词对这个人口的实际出价是1*(1 100%)=2元，可以理解为有效人口的出价高于相对低效人口的出价，那么系统会把显示放在哪里？

在注意点：,无论是高标价低溢价的开盘方式，还是低标价高溢价的开盘方式，产品的权重都在不断增加。当宝宝体重高的时候，我们需要做的就是打开人的系统。这样可以让宝宝的流量无限，充分发育。用户自定义人口占总人口的40%-45%。

总结："s直通车需要结合自己的行业和产品综合考虑，所以这是人群运营的一般方法。具体细节需要根据市场和产品本身的发展阶段来分析。

一逛淘宝就停不下来？达摩院：与人的认知因素有关

刚刚过完双11，马上就要过双12了，很多在购物狂欢中剁手的网友都喊吃土。其实不止这两个购物嘉年华，很多人开淘宝都停不下来。所以逛淘宝为什么要剁手？

近日，阿里巴巴达摩研究所的科学家发表了一篇名为《learning disentangled representations for recommendation》的论文，重点探讨了人与商品匹配过程中的认知因素。简而言之，消费者喜欢一个产品是因为他们对那些概念感兴趣，也是因为他们点击、收集、添加购物车和下单的原因。

达摩研究所的科学家认为，这些所谓的认知因素，是一种从人的角度去理解商品的可解释性概念，更像是广告主会选择去打动人的记忆点。用户在购物时一般有两种行为，一种是主动搜索自己想买的东西，另一种是看系统推送的产品。搜索场景是指用户主动搜索自己感兴趣的东西，推荐系统是指系统主动激发用户的潜在兴趣，帮助用户发现并接受意想不到的商品。

因此，如何挖掘出潜在的认知概念，并以合理的方式将潜在的可接受的认知概念传递给用户，是推荐系统需要突破的地方。认知推荐更强调人的因素，其归宿必然是技术驱动的产品形态创新，而新的产品形态可以创造新的需求、用户习惯和新的商业场景。

为了让用户“剁手”，科学家利用vae框架建立了深度概率模型。这是一个深世代模型假设的用户的表示，它表明这些商品通常有什么宏观消费意图。分离表征不仅带来了一定的可解释性，也带来了一定的可控性。

这些可控性有望为推荐系统引入新的用户体验。比如用户在购买衣服时有自己固定的尺寸，比如衣服的款式、价格、尺寸，然后单独调整衣服的颜色，系统会根据这个反馈调整推荐结果。这将有助于用户更准确地表达和检索他们想要的内容。

然而，这项研究仍然存在许多不足，即不是所有的维度都能理解用户的含义。在无监督的情况下，训练一个可解释的模型还是需要运气的，不可避免的要反复训练多个模型，然后选出最好的模型。要解决这个问题，可以用宏观解离来改善微观解离，因为解离度高和推荐性能好有很强的相关性。

总之，用户在访问淘宝的时候，想在buy buy里购买是出于自己的原因，另外一部分是系统的算法推荐。但是购物的时候要理智一点，不然天天吃土不好。