如何给外贸B2C网站商品进行排序?

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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。线上网站固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。正常状况下，用户假如在一个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。

　　由于普通B2C网站用户经过导航、分类阅读抵达目的商品页面所占的比例庞大，我们这里主要谈谈商品列表的排序方式。

　　目前业内大部格外贸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：按价钱排序

　　网站固然支持了多个维度排序，但是由于用户的懒散型，用户很大比例会依照系统默许一种排序方式中止阅读，因而假如系统默许排序依照：

　　1、默许按销量：会照成一开端卖得好的商品会越卖越好，而新品简直没有任何机遇得到展示，一旦改换时节的时分，呈现列表显现了上个时节的商品，相似夏天卖冬装等。

　　2、按新品(大部分客户)：假如有一些商品是全年热销的，商家更新了新的SKU，假如新品又没有相关的市场数据，可能会招致前几页都是新品，而商家也不肯定商品的销量状况。

　　3、按价钱：默许依照这种排序就更不合理了。由于简直很少有人就追求贵，或者追求最低价

　　4、其他维度(评论，珍藏等)：最终一样回到了问题的实质，新品没有任何机遇。

　　5、人工排序：由商家手动调整商品的排序，当SKU少的时分，小百个的状况下，的确契合，但是一旦商品量起来，有几万商品时分，工作量不可思议。

　　为了更相对地处置不公平的现象，我们需求制定一些准绳跟要素最终决议商品的权重。我们先罗列出影响商品排名的要素：

　　A、当前时节

　　B、单位时间的转化率排名

　　C、单位时间的销量排名

　　D、库存能否充足【有货,没货】

　　E、人工干预权重

　　F、能否新品

　　G、能否有当地库存

　　其次看重的是：(二级权重)

　　H、商品添加时间

　　I、能否活动

　　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、单品珍藏排名

　　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、时节。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。普通从ERP(一切渠)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、新品维护值。假定周期为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。假如有用到异地仓，那么相对而言异地仓的商品需求排名在前。但假如做了异地仓，默许排序需求多个值。

　　H、商品添加时间。暂无。

　　I、能否活动。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。可疏忽。

　　O、SKU的齐全率。全部尺码都有为1，否则为0

　　P、单品珍藏排名。倒数第一名数值为1,以此类推。

　　由上述公式能够看出：

　　一、特别重要的要素要放在前面用乘法使之权重最高。

　　二、普通的要素放在后面括号里。

　　三、一切要素为了取得较为精确数值，都是先经过全网扫描、排序然后取得一个相对精确的相对值。

　　四、依据需求设定各参数权重K，改动权重只需求调理K值大小即可。

　　五、以至我们都能够针对人群去制定不同的排序规则，能够针对不同群里的排序不一样。

　　六、每天依据数据最终刷新商品排名，选择在访问量最低的时分中止赋值。

　　总结：这个模型不太重要，重要的是一种思想，商家“以为哪些要素重要，这些要素重要到什么水平”。也是说：公式自身可能有多种变形，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了解。比如转化率这个要素是必要要素，到底应该赋予这个要素多少权重呢？这依赖大数据的统计剖析，然后由运营团队+采购团队赋予权值，并不时调整。

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