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2014-10-03 09:25
我們正常線下的商場或者超市，貨架的擺設是一門學問，合理的分配位置以及柜架能給銷量帶來一定的提升。線上網站雖然沒有空間上的限制，理論上支持N種商品的擺設，但是展示上卻又限制，用戶的視覺有限，用戶的時間有限。正常情況下，用戶如果在一個3-5個頁面內沒有找到想要的商品，用戶可能就放棄購物行為。
由于一般B2C網站用戶通過導航、分類瀏覽到達目標商品頁面所占的比例巨大，我們這里主要談談商品列表的排序方式。
目前業內大部分外貿B2C網站提供如下排序方式：
Sale：按銷量排序
Popular：按人氣排序（按綜合指數）
New In：按新品排序（按上架時間）
Price：按價格排序
網站雖然支持了多個維度排序，但是由于用戶的懶惰型，用戶很大比例會按照系統默認一種排序方式進行瀏覽，因此如果系統默認排序按照：
1 默認按銷量：會照成一開始賣得好的商品會越賣越好，而新品幾乎沒有任何機會得到展示，一旦更換季節的時候，出現列表顯示了上個季節的商品，類似夏天賣冬裝等。
2 按新品（大部分客戶）：如果有一些商品是全年熱銷的，商家更新了新的SKU，如果新品又沒有相關的市場數據，可能會導致前幾頁都是新品，而商家也不確定商品的銷量情況。
3 按價格：默認按照這種排序就更不合理了。因為幾乎很少有人就追求貴，或者追求最便宜
4 其他維度（評論，收藏等）：最終一樣回到了問題的本質，新品沒有任何機會。
5 人工排序：由商家手動調整商品的排序，當SKU少的時候，小百個的情況下，確實符合，但是一旦商品量起來，有幾萬商品時候，工作量可想而知。
為了更相對地解決不公平的現象，我們需要制定一些原則跟因素最終決定商品的權重。我們先列舉出影響商品排名的因素：
A、當前季節
B、單位時間的轉化率排名
C、單位時間的銷量排名
D、庫存是否充足【有貨,沒貨】
E、人工干預權重
F、是否新品
G、是否有當地庫存
其次看重的是：（二級權重）
H、商品添加時間
I、是否活動
J、單位時間內的退貨率
K、單品評論分值
L、品牌權重
M、分類權重
N、標簽權重
O、SKU的齊全率
P、單品收藏排名
商品排序公式：
R =A*B*C*D*E*F*G*(K1*H+K2*I+J*K3+...)
參數解釋：
A 季節。應季商品應在前，將四季劃為8個區域: 秋季、冬季、春季、夏季、秋冬和春秋等，應季為8分。
B轉化率排名。7-30天內該單品的轉化率相對排名，全網單品轉化率倒序排名，倒數第一名數值為1、倒數第二名數值為2、倒數第三名數值為3。
C銷量排名。7-30天內的銷量排名，全網單品轉化率倒序排名，倒數第一名數值為1、倒數第二名數值為2、倒數第三名數值為3 。 一般從ERP（所有渠）獲取。
D 庫存狀態。沒貨為 -1 ，有貨為 1。
E 人工權重。人工權重倒敘排名,倒數第一名數值為1。
F 新品保護值。 假設周期為7-30天，T(當前時間-上架時間)<=1天，值為T，T<=2，值為T-1，以此類推。
G 庫存值。如果有用到異地倉，那么相對而言異地倉的商品需要排名在前。但如果做了異地倉，默認排序需要多個值。
H、商品添加時間。暫無。
I、是否活動。 有相關活動為1 ，否則為 0。
J、單位時間內的退貨率排名。倒數第一名數值為1,以此類推。
K、單品評論分值排名。倒數第一名數值為1,以此類推。
L、品牌權重。倒數第一名數值為1,以此類推。
M、分類權重。倒數第一名數值為1,以此類推。
N、標簽權重。倒數第一名數值為1,以此類推。 可忽略。
O、SKU的齊全率。全部尺碼都有為 1 ，否則為 0
P、單品收藏排名。倒數第一名數值為1,以此類推。
由上述公式可以看出：
一、特別重要的因素要放在前面用乘法使之權重最高。
二、一般的因素放在后面括號里。
三、所有因素為了獲得較為準確數值，都是先經過全網掃描、排序而后獲得一個相對準確的相對值。
四、根據需要設定各參數權重K，改變權重只需要調節K值大小即可。
五、甚至我們都可以針對人群去制定不同的排序規則，可以針對不同群里的排序不一樣。
六、每天根據數據最終刷新商品排名，選擇在訪問量最低的時候進行賦值。
總結：這個模型不太重要，重要的是一種思想，商家“認為哪些因素重要，這些因素重要到什么程度”。也是說：公式本身可能有多種變形，但在結果上是等價的。從這意義上說：排名公式取決于對市場的理解。 比如轉化率這個因素是必要因素，到底應該賦予這個因素多少權重呢？這依賴大數據的統計分析，然后由運營團隊+采購團隊賦予權值，并不斷調整。
【小貼士】：作者為“中恒小月月”，中恒小月月。 來源中恒天下(專業外貿網站建設) www.35zh.com！原創不易，轉發請注明出處。
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