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電商非標品類目都有哪些「淘寶非標品類目有哪些」

來源:互聯網 2024-08-14 20:04:08

只要做電商,商品類目設計就是繞不開的一環。好的類目設計能讓供需雙方更快、更好定義或找到所關心的商品,是整個電商體系的地基,是構建并鏈接各個模塊的橋梁。

標品與非標品,就是商品類目劃分中最簡單、最基礎的概念。

一、 標品與非標品

狹義上來說,標品是有明確的統一規格、型號或者款式的商品,比如手機。廣義上來說,標品可稱為有統一市場標準的商品,有很強的替代性,買家對標品更關心的是價格和銷量,比如鉆石,認準4C標準和GIA證書,在誰家買都一樣。

而非標品與標品相反,沒有統一的市場標準,沒有統一的規格、型號,沒有很強的替代性。一塊農家臘肉,一件網紅店衣服,一幅大師畫作,這些商品信息量大且分散,些許細微變化都會對價格產生極大影響,非標程度不同,導致用戶決策購買的因素也不同。

就拿一塊農家臘肉來說,如何標準化用戶所需要的商品信息呢?地區是四川還是湖南?如果是湖南的是湘西還是岳陽?辣還是不辣?五花肉還是后腿肉?一年陳還是二年陳?甚至不同農家由于個人的差異,手藝不同,味道也會千差萬別,你會發現非標品很難有明確的分類和標準。

非標品若想實現線上電商化,面對的第一個困難就是如何提煉出商品的標準信息。畢竟,建立商品管理系統就是在試圖將商品標準化,設計商品類目就是非標品標準化的第一步。

接下來,就要聊聊非標品的商品類目設計具體應該如何著手。

二、 第一步:梳理商品信息

1) 梳理商品的標準信息和個性化信息

設計商品類目時,找到非標品所有商品信息是必不可少的步驟。以汽車領域為例,新車是標品,廠商、型號、年款、配置等信息都是汽車的標準信息,標準信息都一致時,新車與新車之間是沒有差別的。

而二手車是非標品,和新車相反,即使兩輛標準信息完全一致的車型,由于使用中的差別這類個性化信息,最終投射到二手市場就會形成“一車一價”的特點。因此,二手車平臺通常會對二手車提供三方專業檢測,將車輛事故、底盤狀況、關鍵部件、常用功能和外觀內飾等使用情況,這類消費者關心的個性化信息進行展露。

由此可見,同是一輛汽車,標品和非標品所包含的商品信息量是有很大不同的,非標品要更深、更廣。相比標品,非標品有其不具有的個性化信息,通常指向自身的款式、創意、服務等的附加值,是我們需要著重梳理的內容,只有標準信息和個性化信息二者齊全,才能構筑出非標品的商品全貌。

2) 參考行業規范

除了縱向挖掘商品自身的信息以外,還需要橫向參考行業規范。

第一種方式,扒淘寶、京東、有贊相應類目的類目樹。通用型電商平臺類目完整,任何商品都能在上面找到相應類目。

但是需注意的是,這些類目對于非標品往往不夠精準。

淘寶、京東這類電商平臺中,商品曝光推行“運營推薦+搜索排名”雙策略機制,排序規則往往和銷量、評價高度相關,說白了是標品的天下。比如襪子,一個標品白襪一天賣上百雙很容易,商家只需要維護跟進一個商品的銷量和評價就能獲得較好的平臺曝光。那么設計師手繪襪呢?這種非標品由于手繪圖案不同,理論上庫存是很少的,若想和標品一樣賣上百雙,商家等于要錄入并維護上百個商品,付出超出標品百倍的成本還無法達到一樣的效果。

這就是主流電商平臺很難做好非標品的原因,相應的類目運營也不會花太多精力,完全參考這類平臺的非標品類目往往會讓你陷入誤區。因此,第二種方式,扒垂直行業的類目樹更為高效,更為準確。

仍以二手車為例,通過梳理非標品產業鏈上存在的電商,我們找到C2C平臺瓜子二手車。我們可能無法直接看到瓜子的后臺商品管理界面,但通過前端對應的商品分類,你能獲取到二手車的商品信息應包含品牌、車系、車齡、里程、亮點配置等內容,方便你更快掌握應通過哪些信息構筑二手車的商品全貌。

三、 第二步:拆分商品信息至最細粒度

不同類型用戶導航信息的路徑和深度是不一樣的,拆分商品信息至最小粒度時,務必多角度考慮。

以服裝這類典型的非標品為例,假設我們在梳理上衣的商品信息,已知衣服是區分有袖的和無袖的,這時我們就應該思考,這樣的信息是否已經拆分到最細粒度?有袖的,可以根據長短拆分為短袖、中袖、長袖,如果目標消費者是女孩,還可以根據款式拆分為直筒袖、公主袖、泡泡袖;無袖的,同樣可以根據款式不同,拆分為馬甲、背心和吊帶。

那么,從這個例子中,到底拆到多細才是盡頭?中袖不可以繼續拆分成5分袖、7分袖嗎?我認為,拆分到找到最小庫存單位就足夠了,就是定義非標品的SKU(Stock Keeping Unit) 。我們購買一件衣服,選好款式、顏色,還需要找到適合的尺碼,通過這三個要素就能讓商家定位到我們要的貨品,這就是一個SKU。如果衣服有3種款式,2種顏色,5個尺碼,那么這件衣服就有3*2*5共30個SKU。

為什么說拆分信息拆到找到SKU就足夠了呢?仍以中袖為例,如果一件上衣,其他顏色、尺碼等信息一致,中袖這個信息能否讓我們定位到一個SKU?如果能,不需要繼續拆分;如果不能,就需要繼續拆分,因為這就是消費者購買衣服的關鍵決策信息,不能缺失。

做信息拆分時我們需要明確一個目的,我們設計商品類目,是希望可以縮短用戶導航到最終想要的商品的路徑,因此商品類目必然大于SKU,拆分到SKU信息就已經是最細粒度了。

四、 第三步:將商品信息合并同類項

將商品信息拆分至最細顆粒度后,就要根據不同目的、用途、對象,確定包含關系,做合并同類項操作,使得這一類目的商品能達成用戶的心智共識。

在生鮮電商領域,水果也是一種非標品,我國著名植物學家俞德浚編著的《中國果樹分類學》中,列舉了694種水果,共計1萬多個品種,仍有更多水果品種在陸續栽培和改良中。這么多水果,在電商平臺不可能一次性展露給用戶,需要做合并同類項操作,并根據不同的需要進行展示。

在一畝田這類專業做農產品撮合交易的非標品電商中,面向用戶都是農產品產銷專業人士,必須盡可能覆蓋市面上所有流通的水果。經過調研,一畝田商戶所涉及的水果多達上百種,用戶直接找到商品的難度較高。

因此,這上百種水果需要根據果實類型合并同類項,設計出核果仁果類、柑橘類、漿果類、熱帶水果、瓜果類、野果、紅果參這七種分類,降低導購難度。

在淘寶中,淘寶后端面向的用戶是零售商家,他們和一畝田的批發商戶不一樣,售賣的基本都是市面上常見水果。我在后端類目中數了一下,水果之下大概有榴蓮、龍眼、芒果等44個類目,類目較少,不需要再根據果實類型做合并同類項操作。

而淘寶前端又和后端不同,各種運營位都十分寶貴,面向的是普通消費者,大部分普通消費者所需求的都是家庭常見水果,為了實現轉化最大化,我們可以看到淘寶的前端類目中,水果之下僅合并并展現了12類熱門當季水果。

此外,在合并同類項的過程中,有幾點務必特別注意。

? 第一點:設計好商品類目后,要驗證包含關系

類目與類目之間的包含關系是沒有標準答案的,這和數學上的包含關系不一樣。比如瑜伽服裝,面向三個類目:工作、興趣、運動,你究竟會將它合并進哪個類目中?普通人可能傾向于放進興趣或者運動類目中;如果你是瑜伽教練,瑜伽服裝分進工作可能才是正確的包含關系。

因此,根據合并共性和包含關系梳理出一級類目、二級類目乃至更多級類目后,我們還需要有驗證機制,輔助我們進行決策。

在這一塊,我之前接觸過用戶研究中定性研究的方法論,非常適合用來驗證包含關系。大概思路是先抽樣一定數量的非標商品制作成卡片,卡片正面是商品名稱,背面是商品簡介。接下來邀請同事、用戶,如果由他們查找該商品,他們會如何將商品卡片分入我們預先設置好的一級類目以及對應二級類目。

分類過程中,我們要觀察不同類型用戶將卡片分入分類人數比例或頻次,就能很直觀發現用戶分類的一致性,哪些商品分類仍存在爭議。

以我之前設計珠寶類后端商品類目為例,在驗證類目包含關系過程中,我發現有一張翡翠蛋面的商品卡片存在較大爭議。用戶100%會將蛋面分入一級類目翡翠,但是分入二級類目時,80%會分入戒指,10%會分入項鏈,少部分會分入手鏈,甚至有部分用戶不清楚應該如何分類。

經過思考并復盤得出結論,蛋面其實嚴格意義來說是個半成品,可以根據不同的需求鑲嵌成戒指、項鏈、手鏈等不同類目的成品。蛋面屬于公司發展成品定制業務的戰略試水,顯然,目前設計的二級分類看似包含了蛋面這種商品,在業務后續發展中卻會存在較大隱患,將蛋面獨立出來才更為準確。

? 第二點:類目不是越詳盡越好,最多不超過四級

商品類目不能設計得過于復雜。在上一個蛋面的例子中,如果一張商品卡片分入很多類目中,首要考慮的,應該是是否需要根據邏輯關系將這些分類合并為更高層次的類目,而不是直接為這個商品設計新的類目。我是經過判斷,戒指、項鏈、手鏈沒辦法因為蛋面這一類商品而合并,才采取了獨立一個“蛋面”類目出來的方案。

其次,如果類目層級過多,將會導致我們管理上的難度大大增大,也會帶來用戶導購上的困擾。蛋面之下,我們還會根據用戶常用的蛋面形狀繼續設計“水滴形”“圓/橢圓形”“方形”“馬鞍形”等類目,那么“方形”不能再細分成“正方形”“長方形”了嗎?雖然原理上類目允許進行無限極劃分,但大部分用戶已經不會再通過類目來導航定位如此微小差別的商品,直接使用搜索功能反而更高效。

一般來說,按照正常的商品類目設計邏輯,四層以內的類目結構完全滿足用戶的導航需要,多一個層級就多一層導航的路徑,損耗與流失反而會增加。

? 第三點:前后端類目側重點不同,命名要符合用戶認知

商品類目實際上是我們產品與運營,基于人們生活習慣上的理解人為地為商品劃分的一些分類稱呼,通俗、易懂、無歧義,符合類目所面向用戶的認知就是非常重要的要求。

前端類目直接面向消費者,它能幫助消費者快速導航需要的商品,特點是多變的、通俗的、主觀的,以用戶需求為中心;相對來說,后端類目直接面向商品采購、庫存管理、數據分析等工作人員,他們追求的是更穩定、更專業、更客觀,便于商品管理和數據分析。

比如在淘寶后臺女裝類目“毛針織衫”中的一件衣服,冬天時,可以根據不同場景和需要,分到“時髦內搭”“大碼女裝”“慵懶風”“就愛寬松感”等前端類目中。到了春天,前端類目變成“換季清倉”,甚至夏天以后,這件衣服不再出現在任何一項前端類目中。

至此,一份非標品的商品類目就設計完了。在后續的商品類目維護中,依然離不開梳理商品信息,拆分,再合并同類項這三個步驟。拋磚引玉,希望能和大家在非標品這個領域有更多交流。

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