新媒易动态
NEWS CENTER
NEWS CENTER
2021-02-24
商品是电商的基础和核心，电商平台的目的是持续的卖出更多的合规的商品。在电商平台上，商品并不是满足消费者需要的实际物品，而是实物商品的抽象，电商商品要解决的第一个问题是如何准确全面的描述实物商品。
实物商品在时间、空间和组织上存在商品本身特征、库存、价格等的差别，电商商品要解决的第二个问题是如何表征同一产品在时间、空间、组织、渠道上的异同。
不同消费者群体对不同商品有不同的决策路径，涉及到消费者问题识别—信息收集—评价与选择—店铺选择与购买—购后过程的决策链路，电商商品要解决的第三个问题是不同品类商品与不同消费者群体的如何匹配。
消费者并不清楚自己的需求（demand）是什么，只知道自己的动机（motivation）或者需要（need）是什么，电商商品要解决的第四个问题是如何洞察消费者需求并且产品化。
如何准确全面的描述实物商品就是对实物商品数字化。
我们在认知和识别事物时通常采用归类法，当我们看到一项新事物时，我们首先会对该事物的关键特征进行理解，并且与记忆中有该特征的事物进行对比，从而对新事物进行归类和识别。
比如当我们看到一只毛色被染成熊猫的狗，我们首先会注意到该动物的毛色，接着会注意到大小、形态，仅仅有毛色时，我们会猜测这可能是一只特殊的熊猫，但当我们识别到大小和形态时，就能分别出这是一只毛色被染成熊猫的狗。毛色、大小、形态就是关键特征，狗或者熊猫则是分类。
电商商品的数字化采用了与动物分类类似的方法。我们将商品的分类叫做类目。
比如一款蓝色短裙归属于实物商品—服装—女装—裙子—短裙类目，iphone12归属于实物商品—电子设备—手机—智能手机类目，完整的类目体系就像是从实物商品这棵树根长出来的树枝和树叶，具体商品归属的类目就是这棵树的叶子。
类目本身已经概括了一些商品关键特征，当我们讲到智能手机类目时，我们就知道这个手机有很大的屏幕，大概率没有实体键盘，可以自己安装和卸载软件。
这些关键特征隐含在类目中，除了判断商品归属类目时会用到，其他场景很少显性的使用，比如在消费者购买iphone12的过程中和商家进行iphone12管理的过程中不会提到iphone12有很大的屏幕，没有实体键盘，可以自己安装和写在软件这些特征。
商品关键特征用来对商品进行分类，而在每一个类目下，我们通过属性来确定具体是一款什么商品。关键特征是对商品的抽象，而属性则是对类目的具象。
以智能手机类目为例，我们通过品牌和型号就能确定这是哪款手机，iphone12的品牌是苹果，型号是12，小米10pro的品牌是小米，型号是10pro。我们将特定类目下用以确定具体是什么产品的属性称为关键属性。智能手机类目的关键属性是品牌和型号，短裙类目的关键属性是品牌、长度、材质。
类目加关键属性能唯一确定一款产品，也就是SPU（Standard Product Unit 标准化产品单元)。标准化产品单元是对某一类标准产品的共同特征属性的描述，是一个抽象概念，还无法对应到实物商品。
我们在购买iphone12时，还需要选择内存大小、颜色，在购买短裙时还需要选择尺码、颜色，这里的内存大小、尺码、颜色我们定义为销售属性，每一个类目下有不同的销售属性。
除了销售属性外，一款具体的商品还有一些属性，比如生产日期、产地、包装等，这些我们成为普通属性。类目+关键属性+销售属性+普通属性+库存+价格=SKU（库存量单位），库存量单元是库存进出计量的单位，也就是具体售卖的商品。
在实际应用中，我们会将类目分为前台类目和后台类目，前台类目面向消费者导购，后台类目面向管理。前台类目是对后台类目的一种翻译，将后台类目翻译成消费者的分类视角。
以上是对商品结构化信息的数字化。但在很多消费者介入程度较高的商品中，非结构化信息是更重要的决策要素。
比如我们在购买手机时，会关注是否可能是二手手机，是否可能是假的；我们在购买服装时，会关注是否匹配自己的体型，是不是能衬托自己的肤色，是否适合穿着去踏春，是否显廉价等。
不同的消费者有不同的对非结构化信息的关注点，因此我们还需要通过非结构化数据来描述商品。常见的非结构化信息有商品标题、图片、视频、描述、自定义标签等，这些非结构化信息需要抽象出该类商品消费者的关键决策点，引导消费者决策。
在实际应用中，我们通过经验、算法给到具体类目商品的决策点建议，由商家或者运营同事对商品进行关键决策点提取，应用到标题、图片、视频、描述和自定义标签中。
商品数字化只解决了如何描述实物商品的问题，没有解决不同经营场景也就是不同时间、空间、组织、渠道下商品信息、价格、库存不同的问题。