专栏名称: 成功营销

依托于《成功营销》杂志专业的采编团队，每天提供经典原创内容以及最新流行热点。分享最新鲜的营销资讯、最经典的营销案例、最热点的营销人物、最实用的营销建议，最火爆的营销技术和产品。

当我们谈论商品时，我们在谈论什么？

成功营销 · 公众号 · 营销 · 2021-03-24 18:15

正文

作者：闸北吴彦祖

来源：南方平论（ID：nanfangpinglun）

商品是电商的基础和核心，电商平台的目的是持续的卖出更多的合规的商品。在电商平台上，商品并不是满足消费者需要的实际物品，而是实物商品的抽象，电商商品要解决的第一个问题是如何准确全面的描述实物商品。

实物商品在时间、空间和组织上存在商品本身特征、库存、价格等的差别，电商商品要解决的第二个问题是如何表征同一产品在时间、空间、组织、渠道上的异同。

不同消费者群体对不同商品有不同的决策路径，涉及到消费者问题识别—信息收集—评价与选择—店铺选择与购买—购后过程的决策链路，电商商品要解决的第三个问题是不同品类商品与不同消费者群体的如何匹配。

消费者并不清楚自己的需求（demand）是什么，只知道自己的动机（motivation）或者需要（need）是什么，电商商品要解决的第四个问题是如何洞察消费者需求并且产品化。

商品数字化

如何准确全面地描述实物商品，就是对实物商品数字化。

我们在认知和识别事物时通常采用归类法，当我们看到一项新事物时，我们首先会对该事物的关键特征进行理解，并且与记忆中有该特征的事物进行对比，从而对新事物进行归类和识别。

比如当我们看到一只毛色被染成熊猫的狗，我们首先会注意到该动物的毛色，接着会注意到大小、形态，仅仅有毛色时，我们会猜测这可能是一只特殊的熊猫，但当我们识别到大小和形态时，就能分别出这是一只毛色被染成熊猫的狗。毛色、大小、形态就是关键特征，狗或者熊猫则是分类。

电商商品的数字化采用了与动物分类类似的方法。

我们将商品的分类叫做类目，比如一款蓝色短裙归属于实物商品—服装—女装—裙子—短裙类目，iPhone 12归属于实物商品—电子设备—手机—智能手机类目，完整的类目体系就像是从实物商品这棵树根长出来的树枝和树叶，具体商品归属的类目就是这棵树的叶子。

类目本身已经概括了一些商品关键特征，当我们讲到智能手机类目时，我们就知道这个手机有很大的屏幕，大概率没有实体键盘，可以自己安装和卸载软件。

这些关键特征隐含在类目中，除了判断商品归属类目时会用到，其他场景很少显性的使用。比如在消费者购买iPhone 12的过程中和商家进行iPhone 12管理的过程中不会提到iPhone 12有很大的屏幕，没有实体键盘，可以自己安装和卸载软件这些特征。

商品关键特征用来对商品进行分类，而在每一个类目下，我们通过属性来确定具体是一款什么商品。关键特征是对商品的抽象，而属性则是对类目的具象。

以智能手机类目为例，我们通过品牌和型号就能确定这是哪款手机，iPhone 12的品牌是苹果，型号是12，小米10 pro的品牌是小米，型号是10pro。我们将特定类目下用以确定具体是什么产品的属性称为关键属性。智能手机类目的关键属性是品牌和型号，短裙类目的关键属性是品牌、长度、材质。

类目加关键属性能唯一确定一款产品，也就是SPU（Standard Product Unit 标准化产品单元)。标准化产品单元是对某一类标准产品的共同特征属性的描述，是一个抽象概念，还无法对应到实物商品。

我们在购买iPhone 12时，还需要选择内存大小、颜色，在购买短裙时还需要选择尺码、颜色，这里的内存大小、尺码、颜色我们定义为销售属性，每一个类目下有不同的销售属性。

除了销售属性外，一款具体的商品还有一些属性，比如生产日期、产地、包装等，这些我们成为普通属性。

类目+关键属性+销售属性+普通属性+库存+价格=SKU（库存量单位）

库存量单元是库存进出计量的单位，也就是具体售卖的商品。

在实际应用中，我们会将类目分为前台类目和后台类目，前台类目面向消费者导购，后台类目面向管理。前台类目是对后台类目的一种翻译，将后台类目翻译成消费者的分类视角。

以上是对商品结构化信息的数字化。但在很多消费者介入程度较高的商品中，非结构化信息是更重要的决策要素。

比如我们在购买手机时，会关注是否可能是二手手机，是否可能是假的；我们在购买服装时，会关注是否匹配自己的体型，是不是能衬托自己的肤色，是否适合穿着去踏春，是否显廉价等。

不同的消费者有不同的对非结构化信息的关注点，因此我们还需要通过非结构化数据来描述商品。常见的非结构化信息有商品标题、图片、视频、描述、自定义标签等，这些非结构化信息需要抽象出该类商品消费者的关键决策点，引导消费者决策。

在实际应用中，我们通过经验、算法给到具体类目商品的决策点建议，由商家或者运营同事对商品进行关键决策点提取，应用到标题、图片、视频、描述和自定义标签中。

商品经营场景数字化

商品数字化只解决了如何描述实物商品的问题，没有解决不同经营场景也就是不同时间、空间、组织、渠道下商品信息、价格、库存不同的问题。

不同时间下商品信息不同的主要场景是随着销售时间的变化，商品信息会变化，典型的如商品的生产日期，产地等信息。
不同空间下商品信息不同的主要场景是随着地点的变化，商品信息会变化，典型如在不同国家售卖的NIKE鞋产地不同。
不同组织下商品信息不同的主要场景是不同经销商、子公司售卖的部分商品信息不同，比如经销商售卖的iPhone 会拆封，或者是翻新机，或者会激活等。
不同渠道下商品信息不同的主要场景是商品在不同渠道有不同的信息，酒店在不同渠道销售时，服务会不同，比如没有早餐，没有接送机等。

理解了商品信息随着时间、空间、组织、渠道的不同而变化，也就能理解商品价格和库存随着这些要素的变化。

为了解决商品信息在不同经营场景下不同的问题，我们采用主子商品模型。

主商品上存储这些商品共同的信息，而在子商品上存储不同经营场景下的特殊信息，在不同时间、空间、组织、渠道下，通过主子商品信息的组合来展示完整的商品信息。

实际上我们将不同时间、空间、组织、渠道抽象成场景，主商品信息加场景加子商品信息构成了完整的可售卖商品信息。

价格由于影响因子多，变化频繁，且与业务上下游营销、订单、结算等高度耦合，因此我们一般将价格与商品信息进行解耦。价格模型上是商品加场景确定价格。在商品的发布、管理上通过场景的配置来设置不同的价格。

库存相比价格则更加复杂，涉及到具体前端商品的交付，还涉及到后端货品的采购、调货、退换货等逻辑。一般来讲库存有共享库存、独占库存的两种类型，还有酒店、电影票、机票、演唱会门票等特殊库存结构。

实际设计时，我们也是将时间、地点、组织、渠道和库存逻辑进行组合，在消费者加购时根据时间、地点、组织、渠道等条件判断库存是否充足以及如何进行库存扣减。

人货匹配

消费者在消费的过程中有不同的阶段。

在没有识别到问题时：也就是理想情况与现实情况没有差距时，消费者没有产生需要。这时我们可以触发消费者识别到问题，产生需要。

常见的案例如女人要对自己好一点，暗示女性消费者现在对自己不够好；春天就要出门high，暗示消费者春天还没出去玩过；一个人也要过情人节，暗示消费者情人节一个人不好。

在这些案例中，通过特定要素来激发消费者的需要，再通过组织商品来满足消费者的需求，从而达到卖货的目的。

消费者识别到问题后：仅产生需要，但是并不一定立即产生需求。需要和动机可替换使用，代表消费者对现状的不满，而需求则是消费者购买某种产品或服务的欲望。

比如中午临近饭点，肚子已经开始饿了，此时就产生了填饱肚子的需要，但是没有任何想吃的东西，也就是没有产生需求，或者自己带饭了，那就没有产生点外卖的需求。

此时，我们可以为消费者提供产品或服务，告知消费者这些产品或服务能更好的满足需求，从而激发消费者的需求。

猜你喜欢就是典型的猜测消费者的需要，提供可选方案，激发需求的产品。

消费者在产生需求以后：会进行信息收集。

信息收集有两种形式：一种是内部信息收集，一种是外部信息收集。

内部信息收集是在记忆中寻找是否有能满足自己需求的商品，外部信息收集则是通过朋友、家人、搜索引擎、用户评价、企业官网、点评网站等外部渠道收集信息。

比如当我的手机电池不够用或者内存不够用时，因为我对iPhone非常了解，通过记忆中的相关信息回忆，我知道iPhone能够很好地满足我的需要，于是我直接去苹果官网查看我应该购买哪种型号的iPhone。这种类型的消费决策是有限型决策，我通过内部信息收集和有限的外部信息收集，即完成了消费决策。

而当我购买牙膏时，我通常都购买佳洁士美白牙膏。于是我通过淘宝搜索，比较下大小价格配送方式等就直接下单。这种类型的消费决策是名义型决策，我通过有限的内部信息收集就完成了消费决策。

而当我购买手表时，我认识到的问题是每次看时间都要拿出手机，手机不在身边，或者不方便时看时间很麻烦。我通过回忆知道手表能够满足我的需要，而且知道我能消费的起的品牌有天梭、华为、苹果、卡西欧等。

但是我并不清楚这些品牌有什么优劣，于是我通过京东搜索手表，依次对比各个品牌手表的各个属性，包括美观度、待机时间、品牌、价格、是否防水等等，也看了一些其他消费的评价和一些用户的评测，最终决定买苹果。这种类型的决策是扩展型决策，我通过内部信息收集和较多维度的外部信息收集，通过多属性的比较最终完成消费决策。

消费者完成信息收集后：会形成备选品牌池，接着会对备选品牌池中的商品进行属性对比，对比完成会做出购买决策。

做出购买决策后：消费者会进行店铺选择。比如我要买iPhone，我会对比京东、天猫、官方店铺、拼多多等多种渠道的价格和质量，最终完成购买。

购买完成后：消费者会产生对购买行为的怀疑和不安，比如我买完iPhone后会觉得旧iPhone还可以用，或者买安卓都可以买两个了。

如果商品实际存在问题或者并不能很好的满足消费者需要，消费还会产生负面评价。这些负面评价大部分不会发表在平台上或者反馈给厂商，而是通过朋友圈，公共平台影响到更多潜在的消费者。

当然商品超出预期，消费者也会通过朋友圈，公共平台等影响到更多消费者，但是比例相对负面评价来说会少很多。

消费者虽然都有完整的决策链路，但是不同消费者决策受到群体、文化、价值观、知觉、个性、态度、情绪、自我概念等因素的影响。

比如研究表明，大部分消费者进入便利店前并不知道具体要购买什么品牌的产品。大部分消费者购买位于货架中间的商品，很多消费者会被特殊标签或者特殊货架吸引。大部分消费者会购买好友购买过的品牌，或更多人购买的品牌，星巴克大杯饮料占了销售额的绝大部分。

说了这么多消费者行为，我们再回过头来看商品，就会发现我们首先要对商品进行分类。

根据消费者的决策类型，分为名义型决策商品、有限型决策商品、扩展型决策商品。这三类商品并不完全独立，对于不同的消费者群体一种商品可以有不同的分类。商品类型不同，经营策略也不同。

名义型决策商品，经营策略集中在突出核心价值、增加附加价值，比如快消品都会主打一个核心价值，美白、去屑、去油等，而对于同一种商品不同店铺的售卖策略则更多是价格更便宜、服务更好、质量更好以及搭售或赠送其他商品。

有限型决策商品对于消费者来讲会有更多的不同价值，此类商品除了详细展示商品特征与价值，通过广告将品牌放入消费者备选品牌池外，还需要能让消费者可以与其他备选品牌进行方便的对比，也需要建设内容和口碑，当消费者在收集外部信息时能让消费者收集到足够正面信息。

扩展型决策商品除了内容建设外，还需要对消费者做更多的说服，一般有KOL的体验、销售人员的直接说服、专业人士的评测、卖货主播的说服等。

在人货匹配环节，电商商品需要根据消费者特征兼容各种促销方式，如折扣、满减、立减、商品优惠券、店铺优惠券、兑换券、满赠（满金额赠和满件数赠）、超值换购、无门槛券、平台券、套装、m件n折、预售、一口价等；

也需要根据不同消费者在不同的决策环节，提供关键信息去影响消费者决策，如排序、商品标签、榜单、群体消费特征、测评内容、评价等；还需要抽象出商品满足的特定需要，比如哪些商品能够满足一个人过情人节的需要，哪些商品能够满足春天出游的需要，哪些商品能够满足女性消费者对自己好的需要。

消费者需求洞察

当我们谈论商品时，我们在谈论什么？

正文

请到「今天看啥」查看全文