电商系统设计之商品管理

作者: PM小杂工 | 来源:发表于2019-01-22 15:06 被阅读70次

    商品是电商的核心系统之一,我们将统一管理商品的地方叫做“商品中心”。商品中心的数据应用场景很多,在使用维度上分为前端和后端。从前端来讲,是给商品的展示,订单,营销活动提供商品数据支撑;从后端来讲,商品中心给订单的发货、仓库管理、供应商管理、采购提供基础数据支撑。

    对于产品经理来讲,商品中心的合理设计不仅能够满足前端商品的多样化展示,还能支撑在复杂环境下,商品信息在订单中的系统流转。

    基本术语

    SKU:中文译为最小存货单位,英文全称为Stock Keeping Unit,简称SKU,定义为保存库存控制的最小可用单位。
    SPU:英文standard product unit,标准化产品单元,是商品信息聚合的最小单位,属性值、特性相同的商品就可以成为一个SPU。
    SKU和SPU的区别:一个SPU可能对应多个SKU,以iphone7为例,iphone7就是一个SPU;iphone7有四种颜色(黑色、金色、玫瑰金、银色),两种规格(32G、128G),颜色与规格之间可以形成4*2=8种组合,每种组合就称之为一个SKU(iphone7黑色32G、iphone7黑色128G)。

    组合SKU:将几个SKU组合在一起形成组合SKU,一般用于商品组合打包售卖。如下图,将两本书形成一个组合SKU,用户选择该SKU下单,就会一次购买两件商品。 屏幕快照 2019-01-22 11.05.28.png

    类目

    类目的主要作用有以下几点:

    1. 帮助商家更快速的发布商品,管理商品
    2. 标准化商品服务,便于统计分析
    3. 将商品进行分类,让用户更容易找到商品

    类目可分为前台类目和后台类目,前台类目是用户所看到的分类,后台类目是商家在发布商品时候所选的分类,前台类目和后台类目之间需要设置一个映射关系,将二者关联起来。
    类目需要前后台分开设置,而不共用,是因为后台类目主要用户商家发布商品,管理商品,包括库存管理,商品销售统计等,而且商家所需的类目管理更加专业细致,且需要遵循行业规范,类目不能随意变更。前台类目主要是为了方便用户寻找商品,促进销售,可能会随季节、节日的变动频繁修改类目。所以需要前后台类目分开设置。
    后台类目
    后台类目主要面向商家,主要用户商品管理。一般设置3-4级,层级不宜设置过多,最小层级的类目称之为叶子类目,商品必须挂在叶子类目下。

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    前台类目
    前台类目主要用于用户查找商品,可以由商家随意设置,可在不同的渠道设置不同的类目用于满足不同用户群体的查找需求。

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    品牌

    品管管理设置比较简单,设置好品牌元素即可:logo、中文名、英文名、产地、备注、状态(启用、未启用)

    属性

    每个商品都有自身的属性,如尺寸、规格、颜色、重量等等,都属于商品属性。
    属性设置

    • 所属类目:属性与类目相关,每个属性都需要设置所属类目,如手机类目下的属性有屏幕、尺寸、像素等属性
    • 属性分组:属性种类繁多,可能多达成百上千种,可以将同类属性归纳到一组,例如可以将屏幕尺寸、屏幕材质、屏幕像素组合成属性组:屏幕参数
    • 属性名称:属性的值
    • 所属分类:一般可分为关键属性、非关键属性、销售属性、商品属性。
      关键属性:是指可以确定唯一产品的属性,可以有一个或者多个属性组合而成,例如手机可以通过品牌+型号确定。必填项
      非关键属性:辅助属性,可以让消费者更加了解商品。非必填,也可以设置为必填
      销售属性:一般是商品的颜色、尺寸等
      商品属性:商品自身的一些特性,跟类目无关

    属性的继承
    属性可以根据类目关系进行继承,假设总共有三级类目,一级类目有属性A、B、C,二级类目有属性D、E、F,三级类目有属性G、H,那么该商品就有属性ABCDEFGH,需要全部设置。

    商品编辑

    再添加商品时,通过销售属性去关联SPU和SKU,同一SPU可以共用一个商品详情,通过规格属性映射到具体的SKU上,商品详情可以以SPU去展示,也可以以SKU去展示,淘宝是以SPU展示,京东是以SKU展示的(淘宝切换规格的时候标题和详情不变,京东切换规格,标题和详情也会改变)。
    商品主要由类目、标题、品牌、商品属性、商品图、规格、标签、价格、库存、SKU信息、项品详情描述等构成。每个SKU都需要可单独设置价格和库存,也可以支持商品图标以及标题等设置。

    商品管理

    1. 上下架管理:支持批量或者单独上下架,可设置指定时间自动上下架,库存为0自动下架等等。
    2. 价格管理:支持设置市场价、平台价,活动期间促销价(比如双十一活动、京东618活动),动态定价(根据时间段、库存等实时调整价格,比如酒店产品)
    3. 商品标签管理:包括活动标签、服务标签等等,比如极速退款、闪电发货、支持分期等。可以针对商品类目设置,也可以针对单个商品进行设置。
    4. 促销活动:设置商品参与哪些活动,如两件8折,参与双十一活动等等。
    5. 商家管理:平台可对违规商品、商家进行下架、屏蔽等处理。
    6. 库存管理:同步仓库的实物库存或者设置的活动库存。

    商品评价管理

    用户可以对商品和服务进行评价。

    • 商品评价:主要针对商品本身进行评价,主要是实物商品与描述的相符程度
    • 服务评价:主要是对物流服务、服务态度进行评价


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      商品和服务的评价会影响到该商品在搜索推荐中的权重,评价越高,搜索和推荐的权重越高,排序就会靠前,相应的曝光也会越高。评价高的商品,转化率也会高。
      商品评价也做好垃圾评价过滤,因为评价是用户生产的,我们无法控制用户评价内容,但是我们却可以决定展示哪些评价出来,比如脏话、恶意差评等等都需要过滤掉。

    商品的搜索和推荐

    用户搜索商品会讲过几个步骤:

    1. 分词:用户输入关键字之后,系统会先进行分词,如输入:男士冬季长款羽绒服,分词之后可能有:男士、冬季、长款、羽绒服。分词的方法比较复杂,而且方案也比较多,此处略过,感兴趣的可以看看知乎上的讨论:有哪些比较好的中文分词方案?
    2. 查询:查询一般会从商品类目、商品标题、属性等维度去查询。
    3. 排序:查询出所有结果,然后根据相关性去排序
    4. 输出:向用户展示搜索结果。

    商品推荐
    商品推荐分为5大模块

    • 搜集记录用户行为:包括浏览、搜索、收藏、购买、加购物车等历史数据
    • 分析用户行为:分析用户的行为,构建用户画像,计算偏好(给打标签)
    • 搜集商品数据:商品浏览数、曝光度、评价、商品的类目、属性等等
    • 分析商品:对商品进行分析,给商品打标签
    • 推荐匹配:根据用户标签与商品标签进行算法匹配,给用户推荐商品

    需要注意推荐的准确度与推荐广度的协调,一般来说推荐越精确,那么给用户推荐的范围广度就越窄,比如一个用户经常听古典音乐,那么推荐系统就会一直给他推荐古典类的音乐,就丧失掉了用户听其他音乐的可能性,所以要有一定的机制去尝试推荐比如流行音乐或者其他类型音乐,尝试扩展用户的推荐范围。

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