在本文中，筆者將結合自身的經驗和前人的總結，試圖從各個方面較為全面的解讀電商產品的設計規則與發展趨勢，幫助產品新人更好地了解電商產品的概況。

作為一名產品經理，筆者曾負責過電商、社交、數據等多個類型的產品設計研發工作，其中時間最長同時也是收獲最多的是作為電商平臺產品經理的工作經歷。

眾所周知，電商產品是具有相當專業性和復雜度的產品類型，如果沒有系統的認識很容易造成一葉障目不見泰山的現象，影響產品的用戶體驗和用戶價值。在本文中，筆者將結合自身的經驗和前人的總結，試圖從各個方面較為全面的解讀電商產品的設計規則與發展趨勢，幫助產品新人更好地了解電商產品的概況。

導讀目錄

1. 前言：開始在線交易
2. 重新認識電商產品設計：電商產品的定義/特點
3. 電商產品的產品架構
4. 電商產品的前臺設計：信息架構/用戶體驗設計/組件化/混合應用
5. 電商產品的后臺設計：認識后臺/業務模塊/交易鏈路
6. 電商產品的數據分析：指標體系/核心指標/數據挖掘
7. 電商產品的主要類型及發展趨勢：發展歷程/貓狗之爭/消費升級/新趨勢新機會

1.前言：開始在線交易

在2014年，筆者和幾位朋友一起開始經營一個二手車交易平臺，從事包括二手車買賣，汽車檢修、保養、改裝在內的各類業務。從服務華人留學生開始，逐步拓展至周圍各市，一年算下來累計成交200余單，累計銷售額超過350萬美金。而這期間業務增長的爆發就是在我們將交易過程在線化后達成的，購買空間、域名后，使用第三方CMS搭建的在線的交易平臺為我們獲得了更多的流量，及時而詳盡的車輛信息增加了成交的轉化率，經過對比，交易在線化后各項業務指標均比之前要翻了一番。這是我第一次最直觀的發現了電子商務及交易平臺所帶來的巨大能量，同時也使我對電商產品產生了濃厚的興趣。

2.重新認識電商產品設計

2.1電商產品的定義

電子商務，是指利用計算機技術、網絡技術，實現整個商務(買賣)過程中的電子化、數字化和網絡化。實現電子商務的平臺即為此文討論的電商產品，通過電商產品，我們不再是面對面的、看著實實在在的貨物進行買賣交易，而是基于網絡，通過在線查看商品信息、完善的物流配送系統和方便安全的資金結算系統進行交易(買賣)。

2.2電商產品的特點

電商產品本質上就是為促成賣家與買家達成交易進行服務的，一切和通俗意義上做生意有關的互聯網服務都可以涵蓋在廣義的電商產品范疇內，基于其自身的產品屬性，電商產品一般有以下特點：

1. 交易涉及的功能流程復雜，需要對核心產品的信息架構和功能模塊進行清晰的梳理和劃分；
2. 業務包含的商流、物流、資金流、信息流彼此關系紛繁復雜，需要搭建一整套相應的前后臺系統來進行處理；
3. 針對買家，需要研究和利用消費者的各種心理特點（求利、求名、從眾），通過相應的產品設計直擊用戶痛點；
4. 針對賣家，需要了解和關注商家用以衡量產品用戶價值的業務指標，通過對業務指標的拆分研究，推出相應的產品功能幫助商家提升業績；
5. 產品設計時注意需求抽象，保持產品各模塊間的低耦合性和整體的高可擴展性，實現業務的快速響應；

這里列出的是一些框架性的特點，在之后的篇幅中，我們會就這幾點進行更加深入細致的探討。

3.電商產品的產品架構

電商產品由于其涉及業務的復雜性因此最為需要產品經理的產品架構能力，產品架構（Product Architect）即是在對業務深入理解的基礎上對于整個產品的系統化、結構化設計，決定了產品由哪幾個子系統/模塊構成，以及各子系統/模塊之間的關系。

• 好的產品架構在整體上是完整的，能夠滿足業務需求并在相當一段時間內保持框架的穩定，不會出現核心系統反復改動的情況。（穩定性）
• 好的產品架構各個子系統之間相互配合形成一體化平臺，子系統之間彼此以最小的重復度相互獨立，各自支持不同的業務板塊，共同為支撐公司業務為客戶提供好的產品和售前、售中、售后服務。（模塊化/低耦合性）
• 好的產品架構能良好便捷的支持業務的橫向擴展。差的架構在支持業務橫向擴展方面的能力比較差，或甚至沒有支撐業務橫向擴展的能力，新的業務只能完整的從新開發，對于人力成本和時間成本是極大的浪費。（可擴展性）
• 好的產品架構各個系統的數據在業務整體上是連續的、完備的。通過組合提取分析，可以很好的驅動業務運營，為企業發展規劃及戰略決策提供數據支撐。（數據化/整體性）
• 好的產品架構提供對外開發的對接平臺，時刻為其他平臺合作者提供對接方式，能保證企業不必要錯過任何一個良好的機會。（開放性）

4.電商產品的前臺設計

在把握了電商產品架構的基本原則后，和其它互聯網產品一樣，我們可以從戰略層、范圍層、結構層、框架層、表現層，依次深入的去思考和實現產品（或特定功能模塊）的構思，具體可參見我之前的文章：《產品經理的能力修煉：悟道、習術、參法、識勢》

本文將就電商產品設計中值得注意的特點作展開討論，首先我們來了解電商前臺產品（to C）的設計規則和特點。

4.1信息架構

信息架構（Information Architecture），是共享信息環境的結構化設計?；ヂ摼W產品通常都會囊括海量的信息，信息架構就是要在全局的觀念下，將產品所包含的信息進行篩選、梳理、分層、聚類，并通過結構化的設計來進行合理的展示，使用戶能夠更好地獲取有效信息。

作為電商前臺產品，主要是將信息整合分類后更好地呈現給C端用戶，應該依據用戶心智模型、產品核心理念做信息架構，布局頁面內容。好的信息架構應該符合用戶認知習慣，具有一定的延展性，保證信息分類標準的一致性、相關性和獨立性，同時有效平衡信息架構的“廣度”和“深度”。

以下是一個典型的電商前臺產品的信息架構：

4.2用戶體驗設計

前臺產品是與用戶關系最為緊密的，因此我們需要以用戶為中心，以用戶需求為目標進行產品設計。用戶體驗的概念從產品設計的最早期就開始進入整個流程，并貫穿始終。其目的就是保證：

1. 對用戶體驗有正確的預估；
2. 認識用戶的真實期望和目的并加以利用；
3. 在功能核心還能夠以低廉成本加以修改的時候對設計進行修正；
4. 保證功能核心同人機界面之間的協調工作；

對于電商產品的用戶體驗設計可按照購物過程中的用戶心智模型分為幾個階段來把握：

觀察比較階段：在此階段，客戶搜尋和分析處理與所要選購的商品有關的各種信息，具有很強的客戶驅動性。因此賣方或平臺方需要通過精巧的產品設計、頁面布局和運營手段來向客戶精準的傳達商品信息，使客戶了解產品、產生興趣并最終轉化為購買決策。此階段涉及的產品功能模塊包括商品搜索、商品分類、商品列表、商品詳情及促銷活動宣傳等。

支付購買階段：在客戶完成購買決策后即進入支付購買流程，相較于前一階段著重傳達各類商品信息，此階段應著重消除客戶對自己進行的各種操作所產生的繁瑣感與不安感，簡明快捷的流程與恰當的安全提示有助于客戶完成購買行為。此階段涉及的產品功能模塊包括下單、支付、購物車等。

售后保障階段：在客戶完成購買支付行為后，轉入對于所購商品送達及質量保障的期待階段，應從產品層面幫助客戶及時的了解物流信息以及售后條款，當用戶對所購商品有任何意見時應該能夠及時地反饋意見和得到處理。此階段涉及的產品功能模塊包括訂單查詢、物流狀態、售后服務等。

通過以上三個主要階段的用戶體驗設計，可以有效提升轉化率和復購率。當然這里的概括較為籠統，在具體的產品針對特定人群時，還可以建立更為精準的用戶心智模型來為產品設計提供指導，以下是針對市場上幾個主流電商產品首頁的用戶體驗設計所作的簡要分析，供大家參考。

4.3組件化

信息結構對產品的功能模塊進行了合理的劃分，用戶體驗設計明確了各個功能模塊的設計思路，這些都為產品構成的組件化、模塊化打下了基礎，而產品構成的組件化、模塊化可以為產品提供高可擴展性，靈活響應業務的多變需求。

前臺產品的組件化主要體現在UI庫的組件化上，需要從設計和開發兩方面來推動。

1. 組件化設計：首先要提取整個產品中的共用部分，制作成通用組件。最佳的狀態就是一個組件即為一個完整的產品，組件內部聚合，外部相互間解耦，這樣只需要制定組合規則（UI/交互規范）就可以像積木拼裝般搭建產品。
2. 組件化開發：強調按組件而不是頁面來進行開發規劃。

輕度組件化：主要是使用相同的html結構和特定的class名，并且用同一段css代碼定義樣式，用同一個js函數來定義交互。

重度組件化：則可以衍生為一種項目管理和開發模式，大家不再是按頁面分工，而是按組件來分工。頁頭和tab由一人負責，列表和頁腳由另一個人負責，弱化了相互間的依賴關系。直到將組件拼裝成頁面，才需要處理組件之間相互作用的部分，但這時候工作量已經被大大消化了。

在組件化的基礎上，我們可以通過頁面動態配置系統來更改產品頁面的展示元素，例如首頁管理、節日裝飾、店鋪裝修、自定義新頁面等。在移動互聯網時代，頁面動態配置功能升級，可以自定義的要素越來越多，在頁面布局上也更為靈活。

可配置組件有許多種類，常見的包括圖片輪播、商品推薦、商品分類、寶貝排行、圖標（ICON）等， 同時豐富的自定義組件可以實現各式各樣的活動頁面，例如淘寶、京東的活動頁便是通過CMS系統中的頁面動態配置實現。

雖然頁面動態配置的邏輯簡單，但是頁面要做到較高的自定義配置程度，需要技術框架的高效率和較強的可擴展性。在瀏覽一個自定義頁面時，系統要逐步去解析該頁面下的自定義組件內容和要素，運算量很大。因此目前絕大部分電商公司的自定義頁面僅僅停留在較為初級的階段，僅限于首頁和少數特殊頁面。動態配置的自由度并非越高越好，還需要權衡實際需求和自定義程度之間的關系，尋找最優方案。

4.4混合應用

當業務需求多變，但動態配置由于系統性能所限無法完全滿足時，可隨時部署更新的Webview（H5頁面）便成為了有效的解決方案?；旌夏Ｊ揭苿討眉碒ybrid App因其兼具“Native App良好的交互體驗的優勢”和“Web App跨平臺開發、快速部署更新的優勢”成為越來越多電商App的選擇。類似淘寶、天貓這樣的大型電商App，均采用混合應用的模式，除了搜索、購物車、下單支付等業務邏輯復雜且對頁面加載速度要求較高的模塊采用Native外，其他都是Webview頁面，且Webview已經高度模塊化，各個業務模塊之間相互解耦，有很強的可擴展性，能有效滿足業務運營中的各類需求。

5.電商產品的后臺設計

“前臺一小步，后臺一大步”這句話用來形容電商產品中前后臺的關系再恰當不過了，當用戶在前臺僅僅只是進行了一個點擊下單的操作，可能在后臺就要涉及到一系列業務模塊的相關功能調用，因此電商后臺系統的復雜性與重要性也就不言而喻了。

5.1認識后臺

電商后臺由一系列業務模塊組成，支撐著公司各項業務的進行和發展，為前端展示、業務處理、庫存變動以及后臺各模塊間互相調用接口等提供數據支持和相關服務。很多公司將其拆分為多個子系統，類似阿里這樣的超大型電商更將其發展成了中臺事業群（包括搜索、數據和業務平臺）并啟動了“小前臺、大中臺”的業務戰略，可見電商后臺的重要性正在被不斷凸顯。

要認識電商后臺乃至整個電商業務的本質，我們不妨來看一下電商業務中處于核心地位的供應鏈模型。供應鏈模型為我們展示了物流、資金流和信息流在整個業務體系中的流轉形式，下面就是筆者曾負責過的一個項目由供應鏈模型向業務系統模型轉化的過程演示。

如上圖所示，物流、資金流和信息流沿著業務鏈路組成的網絡流動，不同類型的平臺端則類似于鏈路中的關卡，對流動要素起到匯集、梳理、傳遞的作用。

為了實現各要素的流動更加自由，一般會采取業務模塊化和業務-平臺相分離的原則，在此原則下，業務模塊可在不同平臺端快速復用，隨時響應產品和運營需求。在該框架下，后臺各業務模塊對平臺端產品起支撐作用，可根據業務需求快速復用或更新，設計這樣的業務模塊需要對業務需求做需求抽象，把握產品的底層邏輯，下面我們就從業務模塊和業務鏈路兩方面來對電商后臺的組成和功能作進一步說明。

5.2業務模塊

業務模塊化需要每個業務模塊高內聚而相互之間低耦合，這樣可以保證系統整體的兼容性和可擴展性。而要做到這一點，非?？简灪笈_產品經理的抽象能力和模塊化思維，能夠把業務流程抽象出來變成產品流程，并且保持各個模塊的獨立性。

以電商后臺系統中的核心模塊-商品中心為例，其對整個電商系統內的商品及其所屬類目進行管理。商品中心的設計是基于商品數據模型展開的，下圖為一個較為常見的商品數據模型，通過對SPU-SKU及其對應的：屬性、規格、分類、品牌、商品信息等數據建立合理的關聯關系，形成一個立體、多層次、可拓展、易維護的商品數據模型。

在此模型的基礎上，我們也可以推導出商品中心一般需要包括的功能有：屬性管理、規格管理、分類管理（前臺分類和后臺分類）、品牌管理和商品信息管理等。對于不同類型的電商，商品中心的功能也會有相應調整，如平臺型電商管理功能更多，開放程度更高，兼容性更強，而自營電商相比而言可能會較為簡化，并提供更多的供應商信息錄入。

這里建議的方法，是從需求分析開始，由點入面，再化繁為簡。由點入面，就是根據具體需求進行推演，思考一類需求的具體特征，體現的是系統化，全面性。化繁為簡，則是將一類需求涉及的方方面面，進行分類和歸納，更多地進行抽象化思考。通過對一般需求的抽象，我們才能設計出一個可獨立維護，可獨立拓展的業務模塊。

5.3業務鏈路

電商后臺由不同業務模塊組成，各模塊接收的外部數據（如用戶通過頁面輸入的、作為被調用模塊從其他模塊接收的等），維護的內部數據（如訂單模塊內部維護的訂單ID、訂單狀態、交易雙方ID、訂單時間、訂單金額等）和該模塊提供的服務能力（如訂單模塊可提供各內部數據的查詢服務、外部觸發的更新訂單狀態的服務等），上述的數據和服務能力以模塊之間的調用關系結合起來，形成了一個電商平臺下各種功能的實現過程，即業務鏈路體系，例如交易鏈路、訂單鏈路等。

簡單的說，業務鏈路即是通過對各業務模塊數據及服務的調用所形成的一條功能線路。
各業務模塊之間無縫的銜接構建了電商平臺的全鏈路業務支撐體系，除了核心業務外，還能為新興業務提供快速響應服務。利用后臺提供的業務模塊化和交易鏈路組件化，以及開放服務和元數據來快速定制獨特的商業形態，我們可以為需求方提供簡單、可信賴的電商產品，高效高質量地支持前端業務快速發展和創新。

6.電商產品的數據分析

6.1指標體系

圍繞信息流、物流和資金流，電子商務運作過程中會產生海量的數據，而電子商務信息系統最核心的能力就是對這類大數據的處理和分析能力。無論是電商平臺（如淘寶、京東）還是在電商平臺上銷售產品的賣家，都需要掌握數據分析的能力。越成熟的電商平臺，越需要通過大數據能力驅動電子商務運營的精細化，為產品的迭代更新提供依據。而構建系統的數據指標體系是實現這一切的重要前提。

電商數據分析的指標體系分為八大類指標，包括總體運營指標、網站流量累指標、銷售轉化指標、客戶價值指標、商品及供應鏈指標、營銷活動指標、風險控制指標和市場競爭指標。不同類別指標對應電商運營的不同環節，如網站流量指標對應的是網站運營環節，銷售轉化、客戶價值和營銷活動指標對應的是電商銷售環節。完整的指標體系有助于各部門對其業務開展情況進行合理評估及規劃。

6.2核心指標

在建立指標體系后，我們可以對產品運營過程中產生的數據進行合理的歸類并加以利用。但是整個指標體系所囊括的數據類型繁雜，對于創業公司或非數據部門，在數據利用上可能存在困難，此時，我們應該根據當前業務的特性抽取出我們需要關注的核心指標，再圍繞這個核心指標進行拆解，這樣的數據分析才能做到有的放矢，高效合理。

對于常見的貨架型電商，個人建議圍繞以下核心公式展開數據分析工作。

銷售額（GMV）=流量*轉化率*平均客單價

在進行數據指標轉化和拆解后，我們得到更詳盡的分類數據需求并依此對以下數據進行采集和分析：

1）用戶指標

日活躍用戶（DAU），月活躍用戶（MAU），活躍用戶定義為當日打開App并進行過下單操作的用戶。DAU為基礎觀測數據，MAU則提供了更長的維度，在此基礎上可分析指標包括新增活躍用戶量和用戶留存率（次日，七日，一月）。

2）路徑轉化

從著陸頁開始至下單頁面每個頁面的PV/UV以及用戶停留時長，可由此計算每頁的跳出率以及最終成單的轉化率，便于精細化數據分析以及做出相應的產品改進。

3）交易數據

包括主要按鈕點擊數量，成交訂單數量，成交訂單金額，熱銷商品種類。

通過對這些數據的采集、分析后形成數據日報、周報交給項目相關人員（產品、運營、市場），相關人員根據數據反饋及時溝通并調整產品更新計劃和業務推廣方案。

6.3數據挖掘

隨著產品不斷迭代和業務不斷擴大，我們獲得的數據也越來越多，部分大型電商網站甚至能每天產生上百TB的數據量，在這種大數據的基礎上，借助數據挖掘技術我們可以對用戶行為，購買偏好，活動效果等有更精確的分析結果。下面筆者就簡要介紹幾種常見且高效的數據挖掘手段。

1）RFM模型

在眾多的客戶關系管理的分析模式中，RFM模型是使用最為廣泛的。RFM模型是衡量客戶價值和客戶創利能力的重要工具和手段。在RFM模式中，R(Recency)表示客戶最近一次購買的時間，F(Frequency)表示客戶在最近一段時間內購買的次數，M(Monetary)表示客戶在最近一段時間內購買的金額。一般的分析型CRM著重在對于客戶貢獻度的分析，RFM則強調以客戶的行為來區分客戶。通過給予模型中三個變量不同的權重或按一定的規則進行分組，然后組合使用，即可對用戶進行分層分類。RFM分析通常被應用于：

1. 建立會員金字塔，區分各個級別的會員，然后針對不同級別的會員制定不同的營銷策略。
2. 發現流失及休眠會員，并通過各類營銷活動，喚醒和激活這些會員。
3. 在短信、EDM促銷中，可以利用模型，選取最適合的會員。

2）關聯分析

關聯分析主要用于檢驗A、B商品之間的相關性以此為營銷方案提供指導，其最著名的案例來自于沃爾瑪的“啤酒與尿布”。大部分數據挖掘工具都有關聯挖掘，主要使用的算法是Apriori算法，在計算的過程中會主要考察項集、支持度、置信度、提升度這幾項數據以最終確定商品之間的相關性。然后在營銷活動中將相關性高的商品組套銷售或進行相鄰陳列。

3）聚類分析

聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組為由類似的對象組成的多個類的分析過程。在電商中主要用于將相似購物行為的顧客進行群體的細分，以支持精細化的營銷活動，帶來更好的營銷效果。聚類分析主要有K-means聚類和系統聚類。簡化的話，也可以在數據倉庫中根據顧客購買的商品屬性進行會員的聚類分析，這樣就不需要算法的支持，只需要根據系統中已有的商品分類，把購買過相同商品類別的顧客劃分到一起。聚類分析是進行會員精細化管理，精細化營銷的基礎，具有很重要的意義。

由于所接觸的業務規模有限，對于數據挖掘的理解和應用還處于比較淺的層面，想更深入了解的讀者，我推薦閱讀由阿里巴巴數據專家盧輝所編寫的《數據挖掘與數據化運營實戰：思路、方法、技巧與應用》一書，書中將數據挖掘理論與實操經驗相結合，描述詳實生動，看完之后一定會有更多的收獲。

結語

本文作為《電商產品面面觀-從設計方法到發展趨勢》的上半部分，主要概述了電商產品設計中的各個方面以及產品運營中的數據分析方法，希望對同在電商行業的各位帶去一點幫助。在下半部分中，筆者將主要介紹電商產品的類型模式和發展趨勢，敬請關注。

本文由 @夜風 原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載。