只要做電商，商品類目設(shè)計(jì)就是繞不開的一環(huán)。好的類目設(shè)計(jì)能讓供需雙方更快、更好定義或找到所關(guān)心的商品，是整個電商體系的地基，是構(gòu)建并鏈接各個模塊的橋梁。而標(biāo)品與非標(biāo)品，就是商品類目劃分中最簡單、最基礎(chǔ)的概念。在本文中，筆者將為大家詳細(xì)介紹非標(biāo)品的產(chǎn)品類目設(shè)計(jì)，希望對你有所啟發(fā)。

標(biāo)品與非標(biāo)品

狹義上來說，標(biāo)品是有明確的統(tǒng)一規(guī)格、型號或者款式的商品，比如手機(jī)。

廣義上來說，標(biāo)品可稱為有統(tǒng)一市場標(biāo)準(zhǔn)的商品，有很強(qiáng)的替代性，買家對標(biāo)品更關(guān)心的是價格和銷量，比如鉆石，認(rèn)準(zhǔn)4C標(biāo)準(zhǔn)和GIA證書，在誰家買都一樣。

而非標(biāo)品與標(biāo)品相反，沒有統(tǒng)一的市場標(biāo)準(zhǔn)，沒有統(tǒng)一的規(guī)格、型號，沒有很強(qiáng)的替代性。一塊農(nóng)家臘肉，一件網(wǎng)紅店衣服，一幅大師畫作，這些商品信息量大且分散，些許細(xì)微變化都會對價格產(chǎn)生極大影響，非標(biāo)程度不同，導(dǎo)致用戶決策購買的因素也不同。

就拿一塊農(nóng)家臘肉來說，如何標(biāo)準(zhǔn)化用戶所需要的商品信息呢？地區(qū)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(nóng)家由于個人的差異，手藝不同，味道也會千差萬別，你會發(fā)現(xiàn)非標(biāo)品很難有明確的分類和標(biāo)準(zhǔn)。

非標(biāo)品若想實(shí)現(xiàn)線上電商化，面對的第一個困難就是如何提煉出商品的標(biāo)準(zhǔn)信息。畢竟，建立商品管理系統(tǒng)就是在試圖將商品標(biāo)準(zhǔn)化，設(shè)計(jì)商品類目就是非標(biāo)品標(biāo)準(zhǔn)化的第一步。

接下來，就要聊聊非標(biāo)品的商品類目設(shè)計(jì)具體應(yīng)該如何著手。

第一步：梳理商品信息

1. 梳理商品的標(biāo)準(zhǔn)信息和個性化信息

設(shè)計(jì)商品類目時，找到非標(biāo)品所有商品信息是必不可少的步驟。

以汽車領(lǐng)域?yàn)槔萝囀菢?biāo)品，廠商、型號、年款、配置等信息都是汽車的標(biāo)準(zhǔn)信息，標(biāo)準(zhǔn)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(biāo)品，和新車相反，即使兩輛標(biāo)準(zhǔn)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(diǎn)。

因此，二手車平臺通常會對二手車提供三方專業(yè)檢測，將車輛事故、底盤狀況、關(guān)鍵部件、常用功能和外觀內(nèi)飾等使用情況，這類消費(fèi)者關(guān)心的個性化信息進(jìn)行展露。

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

2. 參考行業(yè)規(guī)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(yè)規(guī)范。

第一種方式，扒淘寶、京東、有贊相應(yīng)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(yīng)類目。

但是需注意的是，這些類目對于非標(biāo)品往往不夠精準(zhǔn)。

淘寶、京東這類電商平臺中，商品曝光推行“運(yùn)營推薦＋搜索排名”雙策略機(jī)制，排序規(guī)則往往和銷量、評價高度相關(guān)，說白了是標(biāo)品的天下。

比如襪子，一個標(biāo)品白襪一天賣上百雙很容易，商家只需要維護(hù)跟進(jìn)一個商品的銷量和評價就能獲得較好的平臺曝光。那么設(shè)計(jì)師手繪襪呢？這種非標(biāo)品由于手繪圖案不同，理論上庫存是很少的，若想和標(biāo)品一樣賣上百雙，商家等于要錄入并維護(hù)上百個商品，付出超出標(biāo)品百倍的成本還無法達(dá)到一樣的效果。

這就是主流電商平臺很難做好非標(biāo)品的原因，相應(yīng)的類目運(yùn)營也不會花太多精力，完全參考這類平臺的非標(biāo)品類目往往會讓你陷入誤區(qū)。

因此，第二種方式，扒垂直行業(yè)的類目樹更為高效，更為準(zhǔn)確。

仍以二手車為例，通過梳理非標(biāo)品產(chǎn)業(yè)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(yīng)的商品分類，你能獲取到二手車的商品信息應(yīng)包含品牌、車系、車齡、里程、亮點(diǎn)配置等內(nèi)容，方便你更快掌握應(yīng)通過哪些信息構(gòu)筑二手車的商品全貌。

第二步：拆分商品信息至最細(xì)粒度

不同類型用戶導(dǎo)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(wù)必多角度考慮。以服裝這類典型的非標(biāo)品為例，假設(shè)我們在梳理上衣的商品信息，已知衣服是區(qū)分有袖的和無袖的，這時我們就應(yīng)該思考，這樣的信息是否已經(jīng)拆分到最細(xì)粒度？

有袖的，可以根據(jù)長短拆分為短袖、中袖、長袖，如果目標(biāo)消費(fèi)者是女孩，還可以根據(jù)款式拆分為直筒袖、公主袖、泡泡袖；無袖的，同樣可以根據(jù)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(xì)才是盡頭？中袖不可以繼續(xù)拆分成5分袖、7分袖嗎？

我認(rèn)為，拆分到找到最小庫存單位就足夠了，就是定義非標(biāo)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(xù)拆分；如果不能，就需要繼續(xù)拆分，因?yàn)檫@就是消費(fèi)者購買衣服的關(guān)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(shè)計(jì)商品類目，是希望可以縮短用戶導(dǎo)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(jīng)是最細(xì)粒度了。

第三步：將商品信息合并同類項(xiàng)

將商品信息拆分至最細(xì)顆粒度后，就要根據(jù)不同目的、用途、對象，確定包含關(guān)系，做合并同類項(xiàng)操作，使得這一類目的商品能達(dá)成用戶的心智共識。

在生鮮電商領(lǐng)域，水果也是一種非標(biāo)品，我國著名植物學(xué)家俞德浚編著的《中國果樹分類學(xué)》中，列舉了694種水果，共計(jì)1萬多個品種，仍有更多水果品種在陸續(xù)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(xiàng)操作，并根據(jù)不同的需要進(jìn)行展示。

在一畝田這類專業(yè)做農(nóng)產(chǎn)品撮合交易的非標(biāo)品電商中，面向用戶都是農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)銷專業(yè)人士，必須盡可能覆蓋市面上所有流通的水果。經(jīng)過調(diào)研，一畝田商戶所涉及的水果多達(dá)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(jù)果實(shí)類型合并同類項(xiàng)，設(shè)計(jì)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(dǎo)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(fā)商戶不一樣，售賣的基本都是市面上常見水果。

我在淘寶后端類目中數(shù)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(jù)果實(shí)類型做合并同類項(xiàng)操作。

而淘寶前端又和后端不同，各種運(yùn)營位都十分寶貴，面向的是普通消費(fèi)者，大部分普通消費(fèi)者所需求的都是家庭常見水果。

為了實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)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(xiàn)了12類熱門當(dāng)季水果。

此外，在合并同類項(xiàng)的過程中，有幾點(diǎn)務(wù)必特別注意。

1. 設(shè)計(jì)好商品類目后，要驗(yàn)證包含關(guān)系

類目與類目之間的包含關(guān)系是沒有標(biāo)準(zhǔn)答案的，這和數(shù)學(xué)上的包含關(guān)系不一樣。比如瑜伽服裝，面向三個類目：工作、興趣、運(yùn)動，你究竟會將它合并進(jìn)哪個類目中？普通人可能傾向于放進(jìn)興趣或者運(yùn)動類目中；如果你是瑜伽教練，瑜伽服裝分進(jìn)工作可能才是正確的包含關(guān)系。

因此，根據(jù)合并共性和包含關(guān)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(yàn)證機(jī)制，輔助我們進(jìn)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(yàn)證包含關(guān)系。大概思路是先抽樣一定數(shù)量的非標(biāo)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(yù)先設(shè)置好的一級類目以及對應(yīng)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(shù)比例或頻次，就能很直觀發(fā)現(xiàn)用戶分類的一致性，哪些商品分類仍存在爭議。

以我之前設(shè)計(jì)珠寶類后端商品類目為例，在驗(yàn)證類目包含關(guān)系過程中，我發(fā)現(xiàn)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(xiàng)鏈，少部分會分入手鏈，甚至有部分用戶不清楚應(yīng)該如何分類。

經(jīng)過思考并復(fù)盤得出結(jié)論，蛋面其實(shí)嚴(yán)格意義來說是個半成品，可以根據(jù)不同的需求鑲嵌成戒指、項(xiàng)鏈、手鏈等不同類目的成品。蛋面屬于公司發(fā)展成品定制業(yè)務(wù)的戰(zhàn)略試水，顯然，目前設(shè)計(jì)的二級分類看似包含了蛋面這種商品，在業(yè)務(wù)后續(xù)發(fā)展中卻會存在較大隱患，將蛋面獨(dú)立出來才更為準(zhǔn)確。

2. 類目不是越詳盡越好，最多不超過四級

商品類目不能設(shè)計(jì)得過于復(fù)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(yīng)該是是否需要根據(jù)邏輯關(guān)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(shè)計(jì)新的類目。

我是經(jīng)過判斷，戒指、項(xiàng)鏈、手鏈沒辦法因?yàn)榈懊孢@一類商品而合并，才采取了獨(dú)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(dǎo)致我們管理上的難度大大增大，也會帶來用戶導(dǎo)購上的困擾。

蛋面之下，我們還會根據(jù)用戶常用的蛋面形狀繼續(xù)設(shè)計(jì)“水滴形”“圓/橢圓形”“方形”“馬鞍形”等類目，那么“方形”不能再細(xì)分成“正方形”“長方形”了嗎？

雖然原理上類目允許進(jìn)行無限極劃分，但大部分用戶已經(jīng)不會再通過類目來導(dǎo)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(shè)計(jì)邏輯，四層以內(nèi)的類目結(jié)構(gòu)完全滿足用戶的導(dǎo)航需要，多一個層級就多一層導(dǎo)航的路徑，損耗與流失反而會增加。

3. 前后端類目側(cè)重點(diǎn)不同，命名要符合用戶認(rèn)知

商品類目實(shí)際上是我們產(chǎn)品與運(yùn)營，基于人們生活習(xí)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(rèn)知就是非常重要的要求。

前端類目直接面向消費(fèi)者，它能幫助消費(fèi)者快速導(dǎo)航需要的商品，特點(diǎn)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(shù)據(jù)分析等工作人員，他們追求的是更穩(wěn)定、更專業(yè)、更客觀，便于商品管理和數(shù)據(jù)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(jù)不同場景和需要，分到“時髦內(nèi)搭”“大碼女裝”“慵懶風(fēng)”“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(xiàn)在任何一項(xiàng)前端類目中。

至此，一份非標(biāo)品的商品類目就設(shè)計(jì)完了。

在后續(xù)的商品類目維護(hù)中，依然離不開梳理商品信息，拆分，再合并同類項(xiàng)這三個步驟。在此拋磚引玉，希望能和大家在非標(biāo)品這個領(lǐng)域有更多交流。

作者：百轉(zhuǎn)；公眾號：百轉(zhuǎn)進(jìn)化論

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