电子商务的类别和属性

第一，品类的出现

一个用户在电子商务中的行为轨迹是从“导航/搜索/SNS”开始的。导航是三大导购入口之一，其转化率很大程度上影响着电商的最终交易量。导航的一个重要部分是分类。如何管理好品类，是电商的一个重要命题。

所谓类别，就是分类。当商城只有10件商品时，不需要进行分类，只需要一个列表来显示10件商品，用户就可以轻松找到商品。当商城有100个商品时，如果不分类，用户不容易在一个100个商品的列表(大概分几页)中找到想要的商品，这时候就需要分类；100项分为10类。平均每个类目下只有10条，也很好找。当商城有1000个商品时，如果分成10个类别就不太好找了，所以可能需要两级分类。一级分类有10项，二级分类有10项，用户查找起来会更方便。分类的最终目的是方便用户找到自己想要的产品。

上图取自淘宝。

假设我们想买一双帆布鞋。到了淘宝，我们会找“鞋子/包包/配饰-鞋子-帆布鞋”，然后点开就能看到一整张帆布鞋列表。

第二，范畴问题

1.不符合用户的心理模型。

想象一下，我需要买优衣库休闲短裤。然后按照上面的分类，如果分类的话可能是“男装-下装-休闲裤”，但是我在找短裤，在优衣库不太好找。用户寻找休闲短裤的心理模型可能是这样的:“男装，优衣库的，短裤，休闲风格”。这个分类树并不符合用户的心智模型，或许是调整为“品牌、性别、长短、款式”的分类，以符合用户的心智模型。而单一的分类方法符合某些场景的搜索心理模型，却不一定符合其他场景的心理模型。

另一种情况是，在端午节，用户在寻找端午节的礼物。或者说，最近《贼爸3》上映，小黄人很多。用户的女儿很喜欢小黄人，用户想给女儿找小黄人周围的产品。不能针对这些临时需求调整分类，但是分类导航的模式不变，用户很难找到自己需要的。有很多方法可以解决这个问题，其中一个将在后面提到。

2.导航路径太长。

做产品的都知道漏斗模型。用户需要做的每一步，都会有更多的用户在这个过程中流失。如果有100000(100000)个spu，类别树有三层，每层有10个节点，那么叶子节点下就有100个spu。如果有1000000(百万)个spu，就更难分类了。这意味着随着商品的增多，导航路径会变长，用户找到自己喜欢的商品会更加困难。

3.调整成本太高。

先了解一个概念:范畴。类别树可以是多级的，最底层的类别节点称为叶节点，类别树的叶节点称为类别。每一个商品都必须放在品类树的叶节点中，即每一个商品都必须属于某一个品类。商品分门别类。

假设运营者发现现有的分类方法效率不高，或者有什么问题，希望进行调整。比如上图中，男装分为“上衣”和“下衣”，但只分了两类，用户却需要再点击一次。经营者希望将“上衣”和“下衣”合并，这样调整更简单，因为品类没有移动，所以商品仍然可以挂在原品类下。但如果运营商发现现有的“牛仔裤”类目下产品太多，而用户又喜欢按照“裤型”来选择——直筒、修身、阔腿裤等。-他们希望按照牛仔裤下的裤型来分类，这会导致卖家的所有商品都不在任何一个类目下。这些商品对于电商系统来说是非法的，卖家必须重新挂在一定的类目下才能正常运营。如果卖家有1200的商品，每件商品挂5分钟，那么卖家就要200个小时，一天工作10个小时就要20天！这种调整的成本太高了。

第三，前景和背景类别的分离

以上是淘宝卖家上传的商品分类:“服装鞋包-流行男鞋-帆布鞋”可以看出，本文第一张图中买家看到的淘宝首页的导航分类是不一样的。那么，为什么这是必要的呢？

分类的三个缺点中，第三点主要是通过分离前景和背景分类来解决的。

前景和背景类别的分离，一方面可以保证背景类别的稳定性，另一方面可以保证前景类别的灵活性。分离前景类别后，您可以在不影响背景的情况下调整前景类别。这样前台的品类可以根据季节、营销策略、节日等进行调整。，并保持动态变化，满足导购需求。

第四，属性的出现

如前所述，分类方法1)可能不符合用户的心智模型，2)导航路径可能太长。前景和背景类别的分离可以在一定程度上缓解这个问题，比如根据用户的心理变化来调整前景类别，比如适当压缩前景类别的层次。但一旦用户数量增加，不同用户搜索商品的方式不同，心智模式也不同。就像城市交通一样，都是从A到B，不同的人可能走不同的路。类别的树形结构决定了从根节点到叶节点的路径是唯一的。这样，就需要一种新的辅助手段。

很多人可能会想到标签。标签是比分类更高级的检索方式，标签和条目的关系可以是一对一，也可以是多对一。

以Evernote的笔记检索为例。传统的方式是分类，根目录下有多个“笔记本”，笔记本下有多个“笔记”。辅助的方式是贴标签，我们可以在每个“笔记”上贴一个或多个“标签”。笔记本A中有标注为“产品”的笔记，笔记本b中也有标注为“产品”的笔记，那么通过“产品”的标签，你就可以重点关注所有标注的笔记。

找的货太多了，类似的问题又来了。如果有100个笔记，甚至1000个笔记，10个标签就可以支持检索的需要。有10000注怎么办？然后要么是标签数量多，每个标签下的备注数量可以接受；要么标签数量少，容易找到，但每个标签下的笔记数量巨大。这种困境的解决方法和商品类似，就是分级管理。这里的标签是上一个问题中的商品。我们需要做的是对标签进行分类。

这里有100条裤子，可以贴很多标签，比如:优衣库、耐克、七分裤、七分裤、修身、直板、韩风、欧美、日本等等。如果把这些标签都摊平了，肯定不太好找。聪明人会想办法，分类！优衣库、耐克等标签归在“品牌”类别下，“五分裤、七分裤”等标签归在“长度”类别下，“修身、挺拔”归在“裤子”类别下，“韩风、欧美、日本”归在“风格”类别下。

标签分类后更容易找到。这里的标签属于“类”，也就是人们常说的“属性”！“属性”挂在“类别”下，每个类别会有多个“属性”，每个“属性”下有多个标签可供选择或自行添加。

属性连接起来形成一个网络。用户可以选择一些属性，而不指定其他属性，然后他们可以筛选出他们想要的商品列表。品类和属性的结合大大提高了买家搜索商品的效率。

动词 （verb的缩写）参考资料

论淘宝类目的属性体系:商品搜索背后的逻辑框架/p/fe03d51fe8e7

作为一个电商运营，你真的关注过类目和属性库的重要性吗？/operate/384390.html

电商后台产品设计:如何设计一个实用的商品中心(一)/文章/索引/53182607769088

电商后台产品设计:如何设计一个实用的商品中心(二)/article/index/553549117897856