很可惜 T 。T 您现在还不是作者身份,不能自主发稿哦~
如有投稿需求,请把文章发送到邮箱tougao@appcpx.com,一经录用会有专人和您联系
咨询如何成为春羽作者请联系:鸟哥笔记小羽毛(ngbjxym)
又见面了,我是热情依旧但一不小心就拖稿的Snowki。
这次想和大家聊聊选品,选品其实是一个“宝藏”话题,你深入探索后会发现需要学习的东西越来越多,应接不暇。我仅能在有限的认知下,说说自己的理解,供大家开拓思路,或者娱乐也行。
选品包含了很多大的场景,常见的有以下:
电商平台选品推荐。
根据商品画像和用户画像做千人千面推荐
电商小B型商家选品。
这在网上能找到很多相关信息,教大家如何根据市场热度、用户需求和心智,再结合一些分析套路选对热品,“发家致富”。
例如亚马逊上火了的中国痰盂-老外尊享水壶(虽然好笑但很成功的例子)
新零售选品。
新零售概念很抽象,炒的也热(题外话,对新零售概念感兴趣的同学可以读读刘润老师写的《新零售:
低价高效的数据赋能之路》,算比较通俗易懂的),比较主流的模式为线上线下一体化,选出的商品大多同时满足线上和线下场景的售卖,同质同价,比如盒马、便利蜂,售卖生鲜日百等生活相关的商品,并有线下本地商超。
不同场景的选品策略、限制条件、影响因素等都大相径庭,需要细化场景,分开详述。本篇选品策略适用于有本地商超的大B商家,并在线上售卖日常消费品的新零售场景。
新晋产品汪Snowki进入商品管理部门后,老板给了她首个任务:现有一个大卖场和一个便利店,线上线下销售表现均不理想,看看能否通过选品策略结合算法,调整品类结构,选出优质单品,牛转乾坤。
品类?单品?大卖场和便利店又有什么区别?又如何量化复杂的业务场景?别急,我们结合案例往下看。
也可以理解为SKU,即可售卖/库存的最小标准单位,选品也以此为单位。它和商品不太一样,举个例子,农夫山泉纯净水是商品,它下面有不同规格属性,通过属性确认唯一单品,一瓶农夫山泉纯净水1.5L即是一个单品。
零售管理的核心,它不是按照商品原材料归类,而是将满足用户相似需求的商品逐级分类,这样能更有效、灵活地做出调整,顺应市场需求。例如,婴儿用品传统上分散于食品、服装、纸品等品类,但随着这部分商品销售贡献越来越庞大,逐步形成了新品类-孕婴童。
可以理解为大型综合超市,占地面积很大,有2、3层购物空间的线下实体店,靠近生活区,有可能坐落郊区,常见的有沃尔玛、家乐福,经营商品基本满足用户全部所需,可售上万不同的单品。
面积小,经营小规格酒水饮料零食等便民商品,靠近学校、CBD、小区等人流量大的地方,开店密度高,常见的有711、全家、便利蜂。
案例中涉及到4个选品场景,大卖场线下、线上分别售卖什么?便利店的线上、线下分别售卖什么?需要根据不同场景选出建议售卖的商品清单。我作为一个不会复杂建模的“低配版”策略产品,与算法工程师的分工大致如下:
而策略产品最核心作用便是对业务的深度理解,如何将抽象的业务场景量化为可供算法工程师参考的选品逻辑框架。
传统的零售选品,大多依靠人为经验判断,数据在其中至多起到辅助作用。例如日本的711便利店,定期会举办选品大会,品类部门选出主营商品供同台竞技,对于自有品牌的快餐鲜食,高级主管们会亲自参与品尝,如有异议,品类部门再拿出历史或市场数据作为佐证。这样选品存在的问题很明显:
耗时耗人,每次选品大会前1个月品类部门便开始准备商品清单,往往选品大会一开就是一天,遇到换季或市场变动大时甚至需要一周。
按照人的经验判断存在主观性和信息滞后,可能会疏忽市场最新变化,错失商机。
算法选品,则是数据先行,人工审核为辅。将限制条件、内&外部影响因素、商品标签等相关参数投喂给模型,让模型给出推荐方案。目前做算法选品极具代表性的是便利蜂,通过算法模型推荐上架商品,店长只需要听从系统指示,执行物理操作既可。(题外话,便利蜂不仅用算法选品,还用算法为便利店选址、商品动态调价,面试还有可能考挺难的数学题哦~)
算法选品的解决了传统选品存在的诟病,虽然初期模型计算结果不太稳定,但随着机器不断学习和数据训练,选品效果不会差于选品专家,长远来看它的优势不容小觑:
节省人力成本,缩减选品耗时,品类部门可以从重复的选品低效劳动中释放出来
不依赖于人的经验判断,减少出错率
便于理解,我画了一个简单的选品逻辑示意图,实际算法会比这个更复杂,需要结合很多业务细节。
B端商家有渠道、可采购的商品总池,不一定正常在售,甚至不一定经营过的新品,作为基础数据供算法处理、选择。
在选品前,需要明确一些业务限制或要求作为前置条件,不满足这些条件的单品或品类不会进入后续的选品。常见限制条件有:
影响算法选品的单品总数。
线下选品数有门店物理空间、货架数限制,大卖场一般上万个单品,例如沃尔玛大卖场经营3~5W个单品;
便利店由于面积狭小,一般上架2000-3000个单品;
而线上选品虽然没有空间和货架限制,但是考虑用户在手机上选购时商品曝光率和配送成本问题,一般单品数控制在1500-5000
大卖场线下基本要求品类全覆盖,应有尽有;
便利店线下的品类基本覆盖在休闲食品、酒水饮料,而大型电器、衣服鞋帽等无需经营覆盖
大卖场售卖规格繁多,基本没有限制;
便利店受面积和用户需求影响,售卖规格小;
线上选品大规格的单品更受青睐
受商家定位影响,例如山姆超市定位高端,进口商品多,价格带偏高;
物美超市主打中低端价格敏感用户,因而价格带偏低
影响选品的因素有很多,且不同品类受到影响程度不同,例如冰淇淋受季节影响大,但卫生纸则不受季节影响。因此在用影响因素搭建选品模型时,需先将品类分为几类角色(或者可以理解为商品标签)再进行不同策略的选品:
季节品:
供需受季节强影响,最具代表性的:
生鲜果蔬
节日品:
用户需求受节日强影响,具代表性:
巧克力、红酒、计生用品(咳,情人节)
核心热卖品:
一年四季均可上架,为品类贡献80%的销售,具有市场竞争力,甚至代表商家形象,例如:
盒马的海鲜
新品:
之前没有售卖,但是市场数据或需求趋势表明可以带来一定价值
必备品:
商品销售表现不一定优异,甚至垫底,但不能不选,因为缺少了会给客户带来在架物品不全的印象,例如牙签
品牌感知度高品:
在购买时用户决策树受品牌影响,例如,饮用水用户倾向选择农夫山泉、怡宝等知名大品牌
根据这几大类再去做影响因子的权重配比(根据商家要求及关注度、业务实际场景考虑),常见几种会影响选品决策的因子:
从商品维度:
既往销售指标:
针对已经营过商品的销售量、销售额、毛利、销售增长、动效率...
投入产出比指标:
投入多少促销力度、陈列资源,获得多少销售反馈。
例如盒马将线上和线下表现合在一起创造坪效奇迹
市场调研、舆情数据:
这个主要针对于新品的挖掘,通过外部舆情分析获得市场最新变化趋势,结合竞争对手热卖,对新品选择策略的影响权重高。
例一些网红商品
商圈表现:
这个主要针对线下选品,根据门店所处位置强化某品类的单品配比,例如位于学校附近的门店售卖文具较多,CBD附近的门店售卖加工熟食、快餐较多
从用户行为表现维度:
关联购买:
通过用户经常一起购买商品选出组合销售或关联陈列的商品,尿布和啤酒的经典案例不用我说啦。
线上有很好的优势,例如我们逛某品A的时候,下面会有推荐文案:
xx%的用户也会购买B。
提醒我们买全商品,并带来更多付费
复购数据:
从用户的复购行为、购买频率,得到高复购、高频购买商品,商家喜欢这样的商品,可以为他们重复制造价值
用户近期线上搜索行为数据:
即代表近期用户需求、市场热度趋势,又能强关联影响线上选品。
例如热搜(疫情期间口罩、消毒酒精)、搜索无果(代表当前选品未满足用户所需)、搜索增长(代表市场变化趋势,可提早警觉)
用户近期线上点击行为数据:
这部分数据可以用于调试模型,增加算法逻辑及参数。
这个理解稍微困难些,举个例子说明,如果用户在洗发品类下更多倾向于点击功效(防脱、柔顺、去屑等)进行选择,其次品牌、规格,那在选品时,洗发品类的影响因子权重会调整为:
功效>品牌>规格
建议售卖商品
如何通过选品决策和算法模型得到建议售卖的商品清单。通俗来说,通过一些前置条件进行选品限制,再结合不同业务场景、不同商品属性标签,在多种影响因子作用下,从商品库中选出建议上架商品,并获得更高收益。
完成选品决策后,很关键也很容易被忽略的一步便是对选品效果复盘,可参考销售增长表现,并将表现差强人意的品类拿出来,单独下钻具体单品数据,根据失败数据调整模型,并将反哺更多数据便于机器学习。
-END-
本文为作者独立观点,不代表鸟哥笔记立场,未经允许不得转载。
《鸟哥笔记版权及免责申明》 如对文章、图片、字体等版权有疑问,请点击 反馈举报
Powered by QINGMOB PTE. LTD. © 2010-2022 上海青墨信息科技有限公司 沪ICP备2021034055号-6
我们致力于提供一个高质量内容的交流平台。为落实国家互联网信息办公室“依法管网、依法办网、依法上网”的要求,为完善跟帖评论自律管理,为了保护用户创造的内容、维护开放、真实、专业的平台氛围,我们团队将依据本公约中的条款对注册用户和发布在本平台的内容进行管理。平台鼓励用户创作、发布优质内容,同时也将采取必要措施管理违法、侵权或有其他不良影响的网络信息。
一、根据《网络信息内容生态治理规定》《中华人民共和国未成年人保护法》等法律法规,对以下违法、不良信息或存在危害的行为进行处理。
1. 违反法律法规的信息,主要表现为:
1)反对宪法所确定的基本原则;
2)危害国家安全,泄露国家秘密,颠覆国家政权,破坏国家统一,损害国家荣誉和利益;
3)侮辱、滥用英烈形象,歪曲、丑化、亵渎、否定英雄烈士事迹和精神,以侮辱、诽谤或者其他方式侵害英雄烈士的姓名、肖像、名誉、荣誉;
4)宣扬恐怖主义、极端主义或者煽动实施恐怖活动、极端主义活动;
5)煽动民族仇恨、民族歧视,破坏民族团结;
6)破坏国家宗教政策,宣扬邪教和封建迷信;
7)散布谣言,扰乱社会秩序,破坏社会稳定;
8)宣扬淫秽、色情、赌博、暴力、凶杀、恐怖或者教唆犯罪;
9)煽动非法集会、结社、游行、示威、聚众扰乱社会秩序;
10)侮辱或者诽谤他人,侵害他人名誉、隐私和其他合法权益;
11)通过网络以文字、图片、音视频等形式,对未成年人实施侮辱、诽谤、威胁或者恶意损害未成年人形象进行网络欺凌的;
12)危害未成年人身心健康的;
13)含有法律、行政法规禁止的其他内容;
2. 不友善:不尊重用户及其所贡献内容的信息或行为。主要表现为:
1)轻蔑:贬低、轻视他人及其劳动成果;
2)诽谤:捏造、散布虚假事实,损害他人名誉;
3)嘲讽:以比喻、夸张、侮辱性的手法对他人或其行为进行揭露或描述,以此来激怒他人;
4)挑衅:以不友好的方式激怒他人,意图使对方对自己的言论作出回应,蓄意制造事端;
5)羞辱:贬低他人的能力、行为、生理或身份特征,让对方难堪;
6)谩骂:以不文明的语言对他人进行负面评价;
7)歧视:煽动人群歧视、地域歧视等,针对他人的民族、种族、宗教、性取向、性别、年龄、地域、生理特征等身份或者归类的攻击;
8)威胁:许诺以不良的后果来迫使他人服从自己的意志;
3. 发布垃圾广告信息:以推广曝光为目的,发布影响用户体验、扰乱本网站秩序的内容,或进行相关行为。主要表现为:
1)多次发布包含售卖产品、提供服务、宣传推广内容的垃圾广告。包括但不限于以下几种形式:
2)单个帐号多次发布包含垃圾广告的内容;
3)多个广告帐号互相配合发布、传播包含垃圾广告的内容;
4)多次发布包含欺骗性外链的内容,如未注明的淘宝客链接、跳转网站等,诱骗用户点击链接
5)发布大量包含推广链接、产品、品牌等内容获取搜索引擎中的不正当曝光;
6)购买或出售帐号之间虚假地互动,发布干扰网站秩序的推广内容及相关交易。
7)发布包含欺骗性的恶意营销内容,如通过伪造经历、冒充他人等方式进行恶意营销;
8)使用特殊符号、图片等方式规避垃圾广告内容审核的广告内容。
4. 色情低俗信息,主要表现为:
1)包含自己或他人性经验的细节描述或露骨的感受描述;
2)涉及色情段子、两性笑话的低俗内容;
3)配图、头图中包含庸俗或挑逗性图片的内容;
4)带有性暗示、性挑逗等易使人产生性联想;
5)展现血腥、惊悚、残忍等致人身心不适;
6)炒作绯闻、丑闻、劣迹等;
7)宣扬低俗、庸俗、媚俗内容。
5. 不实信息,主要表现为:
1)可能存在事实性错误或者造谣等内容;
2)存在事实夸大、伪造虚假经历等误导他人的内容;
3)伪造身份、冒充他人,通过头像、用户名等个人信息暗示自己具有特定身份,或与特定机构或个人存在关联。
6. 传播封建迷信,主要表现为:
1)找人算命、测字、占卜、解梦、化解厄运、使用迷信方式治病;
2)求推荐算命看相大师;
3)针对具体风水等问题进行求助或咨询;
4)问自己或他人的八字、六爻、星盘、手相、面相、五行缺失,包括通过占卜方法问婚姻、前程、运势,东西宠物丢了能不能找回、取名改名等;
7. 文章标题党,主要表现为:
1)以各种夸张、猎奇、不合常理的表现手法等行为来诱导用户;
2)内容与标题之间存在严重不实或者原意扭曲;
3)使用夸张标题,内容与标题严重不符的。
8.「饭圈」乱象行为,主要表现为:
1)诱导未成年人应援集资、高额消费、投票打榜
2)粉丝互撕谩骂、拉踩引战、造谣攻击、人肉搜索、侵犯隐私
3)鼓动「饭圈」粉丝攀比炫富、奢靡享乐等行为
4)以号召粉丝、雇用网络水军、「养号」形式刷量控评等行为
5)通过「蹭热点」、制造话题等形式干扰舆论,影响传播秩序
9. 其他危害行为或内容,主要表现为:
1)可能引发未成年人模仿不安全行为和违反社会公德行为、诱导未成年人不良嗜好影响未成年人身心健康的;
2)不当评述自然灾害、重大事故等灾难的;
3)美化、粉饰侵略战争行为的;
4)法律、行政法规禁止,或可能对网络生态造成不良影响的其他内容。
二、违规处罚
本网站通过主动发现和接受用户举报两种方式收集违规行为信息。所有有意的降低内容质量、伤害平台氛围及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行为都是不能容忍的。
当一个用户发布违规内容时,本网站将依据相关用户违规情节严重程度,对帐号进行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停账号的处罚。当涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通过作弊手段注册、使用帐号,或者滥用多个帐号发布违规内容时,本网站将加重处罚。
三、申诉
随着平台管理经验的不断丰富,本网站出于维护本网站氛围和秩序的目的,将不断完善本公约。
如果本网站用户对本网站基于本公约规定做出的处理有异议,可以通过「建议反馈」功能向本网站进行反馈。
(规则的最终解释权归属本网站所有)