《电商产品经理宝典》读书笔记（一）：商品中心

书名：《电商产品经理宝典-电商后台系统产品逻辑全解析》
作者：刘志远
出版社：中国工信出版集团/电子工业出版社

一、电商模式

• B2C（Business to Consumer）：企业与消费者之间的电子商务
• B2B（Business to Business）：企业与企业之间的电子商务
• C2C（Consumer to Consumer）：消费者与消费者之间的电子商务
• C2M（Customer to Manufactory）：客户与工厂直接对接，即定制化生产消费
• O2O（Online to Offline）：一般指线上到线下，通过互联网连接本地生活服务

二、电商后台产品架构

电商后台产品架构简化版

1. 商品中心：主要管理SKU、SPU、属性、类目、品牌、价格等有关商品的数据。

2. 订单中心：管理订单类型、订单状态，收集关于商品、优惠、用户、收货信息、支付信息等一系列的订单实时数据，
   进行库存更新、订单下发等一系列动作。

3. 支付中心：管理支付数据，调用第三方支付平台接口，记录支付信息（对应订单号、支付金额等），支付对账。

4. 会员中心：主要管理用户等级、用户权益、积分、卡券等会员相关信息。

5. 调度中心：将订单信息转化为发货通知单，以及其他出入库单，调度仓库和物流进行发货。

6. 促销中心：主要管理活动相关，优惠券、满减、专场活动、促销专区等。

7. 内容管理系统：主要是对用户端进行页面配置（Banner、ICON、Tab），配置首页，自定义活动页面，设置生效时效。

8. 评价中心：管理商品评价和用户反馈。

9. 采购中心：管理SKU，当库存预警时，及时生成采购单进行入库。有供应商管理模块，主要进行供应商管理评级，发展新供应商等功能。

10. 财务管理：主要管理订单、采购系统相关的财务数据，数据准确性要求较高。还需要负责对账、清账、统计等业务。

11. WMS系统：主要包括入库、出库、盘点等模块。WMS主要和调度中心进行数据交互，反馈出入库状态和库存变动。

12. 物流中心：主要包括运费模板，负责运费管理（前端订单、真实物流成本）、物流状态保存查询（包括快递100、菜鸟等关联业务）。如果是跨境电商，还涉及和海关总署的对接，进行报关操作。

13. 风控中心：主要利用大数据进行用户信用建设、反欺诈，避免恶意评价、刷单退款等操作。

14. 客服中心：主要管理退货退款、售后服务等操作，包括呼叫中心、在线客服等，与之对应的是工单系统，
    将客服任务进行队列管理，分配给相应的客服。

15. 店铺管理：提供管理商品、营销、订单等一系列功能，主要针对一些有对B端业务的电商开放平台。

三、商品中心

商品模块组成

1. 类目管理

（1）前台展示类目

• 主要面向用户，方便用户筛选查找商品；会根据季节、销售策略、活动进行变动。
• 前台类目可支持不同客户端的设置。PC端、H5端、APP端等渠道由于用户群体有所差异，
  可分别设置前台类目，独立运营。
• 支持平台商家自定义店铺前台类目。

（2）后端商品类目

• 属于基础数据，不可随意变动，添加SKU时都需要选择后台类目，进行绑定。
• 后台类目主要面对平台商家，用于管理商品和属性。
• 相对固定，确定了不会轻易变更或删除，如果类目下挂载有商品，不能删除或作废。
• 类目树的层次不能太深，一般三层或四层。类目树中最后一层类目称为叶子类目，
  商品必须挂载于叶子类目下。

2. 品牌管理

（1）品牌相关字段：

• LOGO
• 中文名
• 英文名
• 产地
• 备注
• 状态

（2）品牌关联类目：

• 一对一
• 一对多
• 多对一

3. 属性管理

属性是对产品性质的描述，是区分产品差异性的集合。

• 关键属性：能够确认唯一“产品”的属性。可以是一个属性，也可以是多个属性的组合。
• 销售属性：也称为规格属性，是组成SKU的特殊属性，会影响买家的购买和卖家的库存管理。
• 商品属性：表示商品的特有特征，例如保修方式。
• 非关键属性：除关键属性、销售属性外的其他属性。

4. SKU与SPU

（1）SKU与SPU：

• SKU（Stock Keeping Uint）：即库存量单位，库存控制的最小可用单位，例如：iPhone 7 Plus 128G银色

• SPU（Standard Product Unit）：即标准化产品单元，是一组标准化信息的集合，例如：iPhone 7 Plus

  
  SPU与SKU关系示例

（2）组合SKU

主要是解决出售组合商品的问题，组合SKU的属性都继承主SKU。组合SKU在前台是一个商品，在订单解析成发货单时，组合SKU需解析成单一SKU，方便仓库发货，更新库存。

（3）编码问题

仓库条码方案：

• 全部自建条码
• 有69码的商品沿用69码
• 无69码的商品以及无法指定到单一的有码商品重新贴SKU编码

4. 商品编辑

• 类目
• 标题
• 品牌
• 商品属性
• 规格
• 价格
• 库存
• SKU信息
• 商品图
• 商品详情描述
• 物流信息

5. 商品管理

• 上下架管理：分为在售商品管理（上架商品）和待售商品管理（下架商品）。
• 价格管理
• 促销活动
• 商品标签
• 商家管理
• 销量
• 评论
• 库存
• 限购等管理

6. 商品搜索

先输入关键字，进入分词服务，开始数据查询，获得搜索排序，最后搜索结果输出。

商品搜索业务流程图

（1）分词服务

• 根据用户搜索日志、品牌名称、属性、类目或人工设定等数据构建搜索词库，定期更新和维护。系统会根据搜索的关键词结合词库按字切词、索引，保证查全率，将用户搜索内容拆分出多个关键词。
• 搜索过程也存在纠错，主要有拼音纠错。错别字纠错等。
• 在商品搜索时会出现搜索联想词。搜索下拉提示的数据来源主要是用户搜索词及搜索日志，或者由相关运营人员添加的联想词，按照搜索词相关性和热度来进行排序。

（2）数据查询

对搜索词处理后，搜索引擎程序会从索引数据库中找到所有包含搜索词的商品。

（3）搜索排序

• 商品相关性：主要是标题、类目、属性等因素的综合权衡。
• 销量相关性：销量可以取某一时间段（通常是最近7天）商品销售数量，价格倾向于取同类商品的常用价格区间。。
• 评论数：主要是计算商品的好评度、评论数。
• 时效性：参考商品最近上架时间、最近更新日期。
• 个性化推荐：根据用户消费轨迹、所在地区来进行个性化推荐。

7. 商品筛选

• 价格区间
• 品牌筛选
• 服务筛选
• 分类、商品属性

8. 商品推荐

（1）常规推荐

是指商家选择一些固定商品放在推荐位，或者基于商品之间的关联性，进行相关的商品推荐。

（2）个性化推荐

基于用户购物习惯，根据商品特性来进行推荐。
用户画像：根据用户特征（性别、年纪、地域等）、消费行为习惯（浏览、购买、评论、问答等）等信息进行抽象化，建立标签化的用户模型。
电商推荐系统将收集的用户信息、产品信息及用户画像分类作为系统输入，利用适当的推荐算法和推荐方式，根据用户设定的个性化程度和信息发送方式，给用户提供个性化商品推荐。主要分为四块：

• 用户行为记录模块：负责采集能反映用户喜好的行为，例如浏览、购买、评论、问答等。
• 用户行为分析模块：通过用户的行为记录，分析用户对商品的潜在喜好及喜欢程度，简历用户偏好模型。
• 商品分析模块：对商品进行商品相似度、商品搭配度、目标用户标签进行分析。
• 推荐算法模块：根据一定的规则从备选商品集合中筛选出目标用户最可能感兴趣的商品进行推荐。

个性化商品推荐

9. 商品评价

用户评论之后，对商品评论的处理主要由以下几点：

• 商品评论筛选。过滤恶意差评，对关键字筛选（脏话、广告等），对出现敏感词汇的评论直接过滤或人工审核。
• 分级显示商品评论（好评、中评、差评），统计商品好评度，并提炼评论中的关键词。
• 根据商品评论和服务评论对商家店铺进行评级。