據11號凌晨天貓的官方數據統計，雙十一購物狂歡節開場52秒交易額沖到了10億元，10分鐘內成交訂單達到6300萬單，預估將比去年的成交量翻一倍。以淘寶為代表，電商的發展可謂如日中天，如火如荼，消費者已形成了線上消費的習慣，如今利用線上渠道開展營銷活動以及品牌推廣是商家的不二利器。

今天正好雙11，除了剁手和吃狗糧之外，來和天天問一起看看電商產品在設計和運營過程中需要注意哪些問題吧？

問題清單：

1. 電商類產品經理具體分為哪幾種？并說說新人學習思路。
2. 電商活動策劃小白應該如何不斷的提升自己？
3. 怎樣做好社群電商？
4. 怎么設計好電商后臺系統流程？
5. 如何做一套優秀的電商推薦系統？
6. 電商發放優惠券做活動，如何防止惡意刷券的行為？

欲知詳情，請往下看：

問題1：電商類產品經理具體分為哪幾種？并說說新人學習思路@浩浩

精選回復@Lock

本人也是從事電商行業，也是個新人，就以我自己來說說吧。

我們做的是本地化的實體+互聯網，其實我感覺不管是哪種類型的PM都是分這么幾種，畫圖經理、文案經理、運營經理、數據分析、總體來說很少有真正意義上的PM。

1. 我是先學習的axure、Visio等各種軟件，先成為了一個畫圖經理，平常就是領導安排要做哪些功能，要改動哪些，就畫原型圖，然后對原型圖進行標注和講解；
2. 開始寫方案，前期是僅針對原型圖進行說明方案，等于是前端設計方案。之后慢慢接觸了一些后端系統的事情，CRM、CMS等等，熟悉業務鏈，開始做每個方案的時候會加上做這項功能的想法，這個功能整體的邏輯層。
3. 考慮用戶的體驗，每個交互，點擊等等，會給用戶呈現哪些東西。
4. 緊接著要看數據了，PC和APP的各項數據，剛開始完全看不懂，看到一堆的數字也不明白是什么意思，看多了就好了。
5. 逐漸的對接開發部門、業務部分、營銷等等，到了現在。

個人感覺電商與其他產品不同的地方是需要對接的人太多了，因為不是社交、金融、教育這些，電商的目的是賣貨，通過互聯網手段盈利。所有整體會很龐大，涉及的系統各方面很多，并不單單是一個前端用戶體驗的問題。多和運營、信息部門溝通會有助于做產品。

現在我們公司比較奇葩的地方就是需求部門太多，沒有辦法安心的做產品，要接需求，分析需求可行性，如果確定要做的話，就開始做設計、方案、邏輯這些，然后提交開發。
另外，當有時間的時候還需要和運營的同學討論下個版本的排期和計劃什么的。

問題詳情：http://wen.woshipm.com/question/detail/n7h28.html

問題2：電商活動策劃小白應該如何不斷的提升自己？@大雕

精選回復@老貓貓

關于活動的策劃推廣，首先了解活動的目的，促銷？產品？還是用戶？如果是清倉，簡單粗暴的文案和設計就足夠了，直接了當的現買現賣。

如果是推產品，那就抓住產品的特性挖掘出賣點，比如推新推爆。要抓用戶活躍或者注冊的，那就稍微復雜一些，必須得帶點互動的東西，如抽獎、大轉盤、連連看或是搶紅包，提高用戶的參與度。其實，最簡單的就是簽到活動獲取積分和獎品了。你有具體觀察過其他部門推廣的平臺有哪些，有研究過他們為什么選擇這些平臺嗎？主要采取什么推廣方式？如果只是粗略的投放推廣那就是燒錢了，效果也好不到哪里去。

關于文案：電商行業其實是將傳統的商務流程電子化了，主要是銷售和業績，那么主要任務就是吸引顧客點擊并促使其實現購買，簡單粗暴的標明打折力度和價格是最好的方式。不同風格的文案最終的目的只有一個——促進成交。

@栗子

疑惑1：“不可能每次活動只曝光好產品啊?！笔紫群卯a品這個概念是相對的，一般來說性價比高的產品會被定義為好產品，原因是對大眾的吸引力較其他產品強。其他產品好是好關鍵是有人知道嗎？所以利用“好”產品做活動提高平臺的流量后再推其他產品就容易些了。

疑惑2：寫活動文案目的無非就是三個，吸引新用戶、留住老用戶、促進成交。分析下你文案被拒絕的原因。一切不以促活促成交的文案都是耍流氓。

疑惑3：推廣當然要有針對性，不分渠道不分平臺的推廣只能說是浪費資源浪費錢。至于這個問題你跟負責推廣部門的同事多溝通，了解他們的怎么推廣的會更好。

問題詳情：http://wen.woshipm.com/question/detail/tuaqd.html

問題3：怎樣做好社群電商？@小安

精選回復@芒果道長

QQ群我沒做過，說說我做過的微信群電商的經驗吧。

去年8月份到11月份，我做了200多個微信群，人數有梯度的，30個400+人數的群，20個200+，剩下的都是100+：

第一種情況：在群里主要是發商品鏈接、紅包、我自己商城的優惠券，一開始對其他鏈接或者競爭對手的鏈接都是放開的，大家都可以發，有這么幾個現象：

1. 群特別活躍，因為什么都可以發，都可以聊，并且人數會增加，有人不停的邀請其他人進來，轉化也還可以；
2. 各種鬧人的虛假廣告、**消息、微商廣告轟炸，造成用戶投訴，所以我們就把明顯的廣告和**的人全踢了；
3. 競爭對手混進來惡意發比你低價的商品，拉幾個托進來刷群，還有詆毀的，也踢了；
4. 用戶會把競爭對手的壞處拿到群里來說，對這個行業的不看好，另外常見的是用戶總會把競爭對手搞錯了，以為是你發的商品不好，造成品牌影響。

第二種情況：群內只能發我們商場的鏈接，其他全部踢，目前我們大群采用的是這個高壓政策，小群放任，這種情況下有這么幾個現象：

1. 群不活躍，沒人說話，發紅包也不會很快搶完，甚至有沒人領紅包的尷尬情況；
2. 由于高壓政策和售后手段引導，群不出現負面信息了，相對較安靜，所以商品鏈接得有專門的工作人員去發，不然用戶很少會主動去發的。

做微信群電商有快一年了，也和很多做的不錯的微商交流過，其實所謂的社交電商，有時候想想或許是個偽命題，特別是微信群：

1. 首先是微信群功能相對QQ群來說太弱，特別是后面微信群100以上的，想再加入，必須要綁定銀行卡，我們很多用戶因為這個，都進不來群，他們不愿意綁定；
2. 其次是用戶與用戶之間的弱關系或者臨時關系，很難通過話題或者是其他載體來讓群活起來，還不如借助產品來實現，比如抽獎、領券等等；
3. 流動性太大，基本會一個星期就會有很多新面孔進來，之前運營人員辛苦維護的“關系”分分鐘就得重新來一次。

但有另一種情況，地區拼團群，活得很好，給群主好處或者是群主有明確的價碼，比如你進去發一個小時的廣告100元等等，不過是極少數，并且從商業的角度來說，這種形式做起來太慢了，不如直接用一個1元特價拉起來的群快，天天里面發紅包，一樣的效果。所以微商特別聰明，專心做朋友圈，并且做得好的微商，朋友圈不是狂轟濫炸的廣告，而是真實的生活并且每天就1~3條內容，頻繁了絕逼遭到屏蔽。另外他們不會加很多人，而是一個號就加200左右的有效用戶，并且打標簽，不定期清理，不是目標用戶就清理掉。

問題詳情：http://wen.woshipm.com/question/detail/cemar.html

問題4：怎么設計好電商后臺系統流程？@一帆風順的一凡

精選回復@加菲

要設計一個完善、流程清晰的后臺管理系統，首先你要對自家的業務十分熟悉，你要清楚業務有哪些、部門有哪些，同時對應的它可能會存在哪些場景，其次你需要知道在這些業務里邊，哪些是能夠功能化的，哪些是場景涉及流程及相關的部門人員。

其次，各個環節中間肯定有牽連，有一些環節可能會牽一發而動全身，這就要求你要將哪些環節、業務節點內容涉及到多系統的協同工作、以及數據流向及系統間的整體運轉給弄清楚。

打個比方，商品的編碼要怎么設計？這涉及到了供應商、ERP系統以及后臺管理系統，首先要想清楚，供應商的相關信息無需體現在商品編碼里，而是直接接在ERP系統里，所以產品編號規格可以簡化為： 產品5-8位編碼（根據你的最大預期商品總數取位數）+顏色+尺碼。

這個邏輯捋順了就好辦了。

再者，關于后臺的角色設計的問題，我認為角色的設計是以業務場景這個維度來展開的，主要來看你具體有哪些人在使用這個系統、以及角色之間的關系；例如可能會涉及到買賣雙方、供應商、客服、第三方系統等。另外還有后臺的類型，例如一個完整的電商后臺系統就包括 電商系統，工單系統，ERP系統、WMS 系統等，每一個類型都對應著一個場景，在設計框架的時候需要靈活去配置，以避免以后業務靈活變動造成的既有的處理邏輯調整。

精選回復@阿南

后臺管理系統應該至少包含以下內容，針對B2C而言：

1. 客戶管理：客戶信息、地址管理，電商類的一般都要維護會員的收貨地址；客戶和地址一般都為一對多關系，所以后臺要添加增刪查改功能。
2. 積分管理：維護用戶積分的計算規則、使用規則，可查詢會員的積分變動歷史和當前積分；收藏管理，用戶在平臺上收藏的商鋪、商品等；賬戶管理（管理賬戶余額、充值記錄等）；還有一個用戶分析（詳細可參考微信公眾號后臺）。
3. 商品管理：包括商品的分類和具體商品信息，例如商品分類的增刪查改，用戶發布商品信息的增刪查改等。
4. 訂單管理 ：平臺上的訂單從拍下到用戶收貨的狀態要全程監控，對于關鍵的環節點所發生的信息及時更新；還可添加訂單分析功能，用來可以分析某時間段內訂單的變化趨勢、訂單比較集中的地區、異常訂單監控等，為后續后臺的優化提供數據參考。
5. 日?；A數據管理：這個在后臺運作的之前就應當搭建好，如客服說明、免責條款說明、公司簡介、常見問題、用戶協議等等需要維護的基礎數據。
6. 系統管理：后臺管理系統的用戶管理和權限管理，登錄密碼修改、登錄日志和操作日志等等

問題詳情：http://wen.woshipm.com/question/detail/7821d.html

問題5：電商發放優惠券做活動，如何防止惡意刷券的行為？@林涵

精選回復：@橘子汽水

1. 設置領取數量

每人最多能領取X張，對同一登錄名or支付賬號、收件人、手機號碼以及同一地址進行限制，限制含有多個賬號的用戶使用優惠券，還有同一設備不可多次使用相同類型的優惠券，設置領取數量的門檻。有一些純屬讓利獲關注的（例如滴滴前期的燒錢補貼，百度1分錢買漢堡等），那么就要設置新用戶才能領取并使用，要考慮注冊的手機號、郵箱號、短信驗證碼、ip等的因素。

2. 使用的方式進行限定

比如電商中滿500減50，滿1000減100，購物金額達到一定數量才能使用優惠券；或者店鋪里面有會員等級制度的，某些優惠限定會員或者VIP才能使用。

3. 技術排查

定期排查平臺的用戶進行交易情況，防止用戶與商戶惡意套取優惠券。因為優惠券是由電商承擔的，比如在優步滴滴還進行紅包補貼時，需要防止司機好友間“惡意刷單”。這時候需要對兩個人手機號、IP地址進行定位，并設置力度大的懲罰機制。除此之外，還可以采取機器學習、用戶歷史行為分析等等，作為數據參考。

精選回復@榴芒小丸子

看到這個防刷我就有個疑問，你們做電商發放優惠券的目的不是為了刺激消費么，刷券的人除了倒賣之外就是分享給親朋好友用，要不然他刷來干嘛？他刷了是要用的，如果1個人刷了100張自己用了2張分享給其他人，其他人也過來消費了10張20張，那么本質上不是還幫商家宣傳又帶動了店鋪的銷量了嗎？

反正我們當時是來者不拒的，我們是用二維碼發放50元無門檻的優惠券（產品價格一般2500+），所以用戶將這個二維碼分享出去我們還樂意呢，反正我們的成本預算就包括了這個優惠的價格，分享還等于幫我們做宣傳了，能來消費歡迎都來不及了。所以我覺得你重點方錯了，預期控制別人多拿防刷，倒不如限制每個用戶/賬號只能使用一張。

問題詳情：http://wen.woshipm.com/question/detail/7sd1d.html

問題6：如何做一套優秀的電商推薦系統？@誰的眼淚會傾城

精選問答@曲澎濤

只做過最簡單的推薦算法，簡單寫下：推薦算法目的是基于數據分析計算出用戶可能喜歡的商品，進而促進成單。

角色：

1. 無帳號，無cookie信息（不考慮）
2. 無帳號，有cookie信息（瀏覽了很多商品，可能會對某些商品有需求）
3. 有帳號，無購買行為（同2）
4. 有帳號，有購買行為（購買了商品，對該商品的某些衍伸產品有意向；同2）

場景：

1. 用戶首次進入，啥也不懂。但是可以根據IP推薦當地爆款商品
2. 用戶有瀏覽行為，但是沒有購買的，優先推薦瀏覽商品
3. 用戶有瀏覽行為，購買的，購買時開始推薦衍生產品（符合用戶需求并可提高Arup）
4. 用戶有單次購買行為，根據品類定向延時推薦（例如牛奶，每4天推薦一次；樓主說的電飯鍋，7個月推薦一次）
5. 用戶有多次購買行為的。根據多品類基于數據分析其他衍生品（例如購買了電腦+鼠標，可以推薦鍵盤或音響）；同時對于用戶購買時間的不同設置推薦優先級（例如今天買了鼠標，明天買了牛奶，那后天電子類是不是比生鮮好一點？）
6. 根據用戶客戶端屬性判斷購買力？我猜的，不知道是否科學…..

精選回復@jacky

個人感覺電商推薦最好用的是協同過濾，因為人跟商品這兩樣東西都太復雜了，能猜中你喜歡的估計也只有興趣跟你一致的那群人了。

用協同過濾可以向你推薦好幾樣可能毫不相關的產品給你，而用各種“商品標簽+用戶標簽”是很難將這種關系關聯起來的，例如傳說中的啤酒與尿布案例。

下面就一個例子來分析：

我曾經買過一雙nike的鞋，系統又給我推薦了一臺加濕器，居然真的是我想要的，當時很好奇為什么會是這個？后來看到的推薦理由是“購買這件商品的還看了這些”。

其實，協同過濾好處不僅體現在能關聯不相關的商品上，還能把商品分層次來推薦。鞋和加濕器都會分檔次的：買200塊錢的鞋，可能更傾向于買100左右的；買1500塊錢鞋的人，可能傾向于買2000多的加濕器；買時尚品牌的鞋，可能傾向于買顏值高的加濕器；買耐用的鞋，可能更喜歡使用壽命比較長的加濕器。

這些復雜的因素用相關推薦都是很難計算出來的，但是當數據量足夠大的時候，用協同過濾算法都可以得到很好的答案。

以下是曾經寫過的一篇文章的節選，也是有關推薦算法方面的，可以一起看看：

一個完整的推薦系統由行為記錄模塊、模型分析模塊和推薦模塊組成。

行為記錄模塊負責記錄可體現用戶喜好的行為，如點擊、評分、下載、購買等；模型分析模塊則實現了對用戶行為記錄的分析，采用不同的算法建立模型描述用戶的喜好信息；最后，通過推薦模塊，實時的從內容集篩選出目標用戶可能會感興趣的內容推薦給用戶。如采用打點的模式，通過數據維度將每個用戶映射到三維空間里，通過矢量半徑測算需求相似度，若兩者各有10000個指標，而相同的有8000個，則說明這兩人興趣比較相近。

但基于“內容過濾”與“協同過濾”兩種算法的推薦容易出現“冷啟動”“數據稀疏”等問題。冷啟動（主要是協同過濾）指的是推薦集所推薦的內容必須是先被其他用戶使用過的，而那些未被大量評論覆蓋的產品來說，他們是很難進入他人的推薦集；數據稀疏是個難以避免的問題，單個用戶不可避免的只能接觸到總數據的一小部分，而當兩用戶評價過的內容沒有交集時，算法就難以判斷這兩用戶是否興趣相似，從而難以找到相似的用戶集。

搜索引擎與個性推薦的區別

前面已經說過，從用戶角度來說，兩者的使用目的是不同的，具體不同點如下所示：

• 推薦是被動接收的行為，搜索是用戶的主動行為；
• 推薦一般是聯想輻射的，而搜索一般是即時需求，目標明確；
• 推薦是通過分析用戶行為展現出的結果，而搜索是服務端獲取該用戶行為的一個入口。

相對搜索來說，推薦有著很清晰的優點：

• 主動精準，可快速幫用戶找到需要的信息；
• 為自己打上標簽信息，為商戶廣告的投放增加準確性 。

但也有一定的缺點：

• 需要用戶行為積累；
• 多樣性與精準性矛盾，推薦的信息源容易變的越來越單一；
• 容易泄露用戶隱私；
• 短期或即時的興趣容易對算法造成干擾；
• 用戶“最喜歡”的數據可能會因為評估次數的不同而偏移。

如我最喜歡西瓜，但在看到西瓜前我已經“喜歡”了草莓三次了，那么就算我點喜歡西瓜算法也會判斷我為“最喜歡草莓”，從而使用戶對自己的價值觀感到模糊。

問題詳情：http://wen.woshipm.com/question/detail/op1s.html

小結

看完以上的問答，頓感做電商產品的不易。電商產品可謂是最復雜的產品類型之一，電商后臺系統的設計十分復雜，需要理清各種商品、用戶、支付等環節的信息，非?？简灝a品經理的邏輯性，一個錯誤往往就牽一發而動全身，因此需要十分謹慎。讓用戶能酣暢漓淋的盡情購物狂歡，背后是電商產品經理及運營們默默耕耘，用團隊的心血所換來的。

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