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如何给外贸B2C网站商品进行排序

时间:2023-03-30 14:18:01 | 来源:电子商务

时间:2023-03-30 14:18:01 来源:电子商务

我们正常线下的商场或者超市,货架的摆设是一门学问,合理的分配位置以及柜架能给销量带来一定的提升。线上网站虽然没有空间上的限制,理论上支持N种商品的摆设,但是展示上却又限制,用户的视觉有限,用户的时间有限。正常情况下,用户如果在一个3-5个页面内没有找到想要的商品,用户可能就放弃购物行为。

由于一般B2C网站用户通过导航、分类浏览到达目标商品页面所占的比例巨大,我们这里主要谈谈商品列表的排序方式。

目前业内大部分外贸B2C网站提供如下排序方式:

Sale:按销量排序

Popular:按人气排序(按综合指数)

New In:按新品排序(按上架时间)

Price:按价格排序

网站虽然支持了多个维度排序,但是由于用户的懒惰型,用户很大比例会按照系统默认一种排序方式进行浏览,因此如果系统默认排序按照:

1 默认按销量:会照成一开始卖得好的商品会越卖越好,而新品几乎没有任何机会得到展示,一旦更换季节的时候,出现列表显示了上个季节的商品,类似夏天卖冬装等。

2 按新品(大部分客户):如果有一些商品是全年热销的,商家更新了新的SKU,如果新品又没有相关的市场数据,可能会导致前几页都是新品,而商家也不确定商品的销量情况。

3 按价格:默认按照这种排序就更不合理了。因为几乎很少有人就追求贵,或者追求最便宜

4 其他维度(评论,收藏等):最终一样回到了问题的本质,新品没有任何机会。

5 人工排序:由商家手动调整商品的排序,当SKU少的时候,小百个的情况下,确实符合,但是一旦商品量起来,有几万商品时候,工作量可想而知。

为了更相对地解决不公平的现象,我们需要制定一些原则跟因素最终决定商品的权重。我们先列举出影响商品排名的因素:

A、当前季节

B、单位时间的转化率排名

C、单位时间的销量排名

D、库存是否充足【有货,没货】

E、人工干预权重

F、是否新品

G、是否有当地库存

其次看重的是:(二级权重)

H、商品添加时间

I、是否活动

J、单位时间内的退货率

K、单品评论分值

L、品牌权重

M、分类权重

N、标签权重

O、SKU的齐全率

P、单品收藏排名

商品排序公式:

R =A*B*C*D*E*F*G*(K1*H+K2*I+J*K3+...)

参数解释:

A 季节。应季商品应在前,将四季划为8个区域: 秋季、冬季、春季、夏季、秋冬和春秋等,应季为8分。

B转化率排名。7-30天内该单品的转化率相对排名,全网单品转化率倒序排名,倒数第一名数值为1、倒数第二名数值为2、倒数第三名数值为3。

C销量排名。7-30天内的销量排名,全网单品转化率倒序排名,倒数第一名数值为1、倒数第二名数值为2、倒数第三名数值为3 。 一般从ERP(所有渠)获取。

D 库存状态。没货为 -1 ,有货为 1。

E 人工权重。人工权重倒叙排名,倒数第一名数值为1。

F 新品保护值。 假设周期为7-30天,T(当前时间-上架时间)<=1天,值为T,T<=2,值为T-1,以此类推。

G 库存值。如果有用到异地仓,那么相对而言异地仓的商品需要排名在前。但如果做了异地仓,默认排序需要多个值。

H、商品添加时间。暂无。

I、是否活动。 有相关活动为1 ,否则为 0。

J、单位时间内的退货率排名。倒数第一名数值为1,以此类推。

K、单品评论分值排名。倒数第一名数值为1,以此类推。

L、品牌权重。倒数第一名数值为1,以此类推。

M、分类权重。倒数第一名数值为1,以此类推。

N、标签权重。倒数第一名数值为1,以此类推。 可忽略。

O、SKU的齐全率。全部尺码都有为 1 ,否则为 0

P、单品收藏排名。倒数第一名数值为1,以此类推。

由上述公式可以看出:

一、特别重要的因素要放在前面用乘法使之权重最高。

二、一般的因素放在后面括号里。

三、所有因素为了获得较为准确数值,都是先经过全网扫描、排序而后获得一个相对准确的相对值。

四、根据需要设定各参数权重K,改变权重只需要调节K值大小即可。

五、甚至我们都可以针对人群去制定不同的排序规则,可以针对不同群里的排序不一样。

六、每天根据数据最终刷新商品排名,选择在访问量最低的时候进行赋值。

总结:这个模型不太重要,重要的是一种思想,商家“认为哪些因素重要,这些因素重要到什么程度”。也是说:公式本身可能有多种变形,但在结果上是等价的。从这意义上说:排名公式取决于对市场的理解。 比如转化率这个因素是必要因素,到底应该赋予这个因素多少权重呢?这依赖大数据的统计分析,然后由运营团队+采购团队赋予权值,并不断调整。

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关键词:商品

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