关注我的公众号：CoreMarketXin 硬核马克🤓
前两天在一个平台上发了一篇介绍各个AI平台的文章，没想到反响还不错。突然就影响了我的判断，毕竟我写文章主要是为了沉淀一些自己在运营和品牌上的一些思考——我是不是后面专门写AI得了😋。但是后续还是一想之前写的对自己做内容的反思，还是想着不要太功利，按照自己的节奏和定位去写自己想要的内容。
于是，今天要从逻辑上分析下一个平台对于商品运营的重要性（掰回来掰回来🤕）。
商品运营是个很大的概念，并且是一个很重要的角色，贯穿上下游。上游涉及到的角色包括但不局限于：招商、审核，下游涉及到的角色同样包括但不限于：推荐、搜索、营销等。
商品运营在其中发挥的作用包含但不限于：制定商品标签和价格标签，建设并监控渠道表现与交易表现。对应的下游衔接方分别为用户运营和渠道运营以及活动（行业）运营。
用户运营很好理解，商品制定完标准后，看与用户之间的供需匹配效率。渠道运营也承担了一部分的供需匹配的职责，同样也承担了拓宽渠道的责任。这里的拓宽渠道不仅是在平台内渠道，准确的说应该是根据下游消费方，筛选对应的货盘并输出到下游。
基于上述上下游的衔接与工作职能，我们可以初步看到一个合格的商品运营业务应该具有极强的选品能力、市场业务感知、数据洞察。另外要说的一点，商品运营业务中的具体人员如果有行业经验，则可以通过行业经验判断，但是最终这个“人”可以是任何人。因为每一个商品的表现对应不同的人群和渠道都可以通过A/Btest的方式去测——这个“人”需要有极强的搭建业务流程与数据洞察的能力。终局是后续的SOP可以标准化为系统流程，“人”的角色需求就变成了创新与定义标准。
上面的图中还有两条线，分别对应：向上游输出标准以及接收下游需求。核心在于商品运营的模型如果确定了，就像是一个发动机：即可以根据交易表现调整自己的商品标准，又可以反向指导前端供给。
我举例几个商品运营的职能（先摊手，肯定不全面，毕竟一次成稿🤓）
商品标签：
商品标签的定义主要分为几个方面：
- 基础定义：
营销标签，服务标签。简单来说就是这个商品参与了什么活动，能提供什么服务。这个基础定义除了能帮助运营快速筛选商品池并提供给对应人群之外，还能判断商家自运营能力以及商家服务水平。
一个优质的商家能力模型分为三个方面①对商品以及用户的把握能力，知道什么样的商品在什么样的时间节奏下，对什么样的人群能够促成交易。②具有良好的服务和履约能力，保障平台完美订单率，降低平台售后，减少平台用户流失。③能更好的根据平台需求，配合平台战略和战术目标的实现。
- 复合定义：
平台在实现自己的战略和战术指标的时候，会自定义一些多维度的商品评价体系，比如商品信息完整度，点击率，加购成交率，评价，售后指数，价格指数等等。
很多平台在做这个复合定义的时候，往往会生造一个叫做“商品质量分”，其实我觉得挺扯的，扯的倒不是这个概念，而是大多平台在做这个质量分的时候，基本上没有重点，眉毛胡子一把抓，什么都往里塞。
复合定义的商品最好的模式是，指标既有拆分，能单独定义，也可以不同指标做权重融合（这是为了后面对应到不同人群🤡）。这样的好处就是有了充分的灵活度，然后可以选几个重点指标融合成一个核心评价体系（为什么这么复杂，其实我想的是后面更好的衔接用户、平台运营以及模型训练😎）。
价格标签：
价格标签单独拎出来说，顾名思义就是对商品的价格竞争力分析。
特别在PDD或者某些对价格非常敏感的平台，价格指数对于权重的影响非常高。价格指数可以通过同品同型（SKU维度）的价格与市场上的商品做比较。这里不考虑服务情况，但是会考虑友商平台的营销后的价格。
为什么单独拿出来说呢，因为根据市场经验，对价格敏感且能忍受其他指标的人群，在当前消费降级的情况下，不仅多，而且他们还会安慰自己，都这个价格了还要什么自行车😰（不排除对价格敏感的人群有时候也对其他要求苛刻，但从概率上讲，吃哑巴亏的人更多😰老实人就好欺负吗😭）。
渠道建设：
当对商品定义了不同的标签之后，就需要把已经定义好的货盘对外输出。输出的途径也分为两部分。
- 对内输出，即平台运营，包含活动，用户权益，商品推荐以及搜索推荐等下游可消费的场景。
- 对外输出，当然很多平台没有对外输出的需求，但是一般的2B类平台会有货盘输出的需求，即根据客户需要，对外输出外部商城的货品解决方案。
渠道建设的核心还是在于已经定义的标签所筛选的货盘与下游消费场景的匹配度。这时候的商品运营就要像一个销售一样，不断推销自己的商品解决方案给下游消费场景带来的转化和供需匹配的提升。
核心就是找到更多的下游消费场景，提升下游的转化率。
交易表现：
数据洞察贯穿于商品运营的各个环节和链路。无论是商品标签定义的准确性以及调优、测试方案洞察，还是渠道表现、调优等洞察。交易表现必须要在每一个环节都有体现。
要更好的观测到不同场景下的交易表现，很重要的两个点：
- 清晰的业务流程节点：
每一个业务流程、节点都需要充分的逻辑，这个流程是为了证明什么结论？我发现现在很多业务在做业务方案的时候，对于业务流程是缺乏逻辑的，更多会凭个人主观感受去设计业务流程。最终导致业务方向出现偏差无法准确定位业务原因，部分流程设计本身冗余，增加开发或者落地成本。
好的业务流程和节点设计能让业务在推进过程中尽可能少的产生偏差，出现问题能及时调整修正。大大提升业务效率，并且对任何一个业务参与者有正向反馈（至少知道做的是什么，为什么做🤓）
- 细致入微的动线埋点：
注意！提业务需求必须要同步提数据需求。一份优雅的业务方案绝对不能少了数据需求这一席之地😎。做好各个节点、按钮、页面的埋点，能通过数据实时观测用户的动线和留存，并且能通过数据非常客观的评价产品或者业务的优劣。
一个运营，能深刻理解埋点的重要性来做业务，他能决定一个业务的下限（毕竟不能排除运营天才，每次方向都很正确，带着业务飞，但是大多数人不是天才🙃），并且他还能带给你一个好处，如果业务做得稀烂，你至少能在大家都懵逼的状态下，准确找到为啥这个业务做不成（老板你看，我当初就说你的想法是天方夜谭，还不信我，看看看，看到了吧🤓）
模型训练：
AI很火，每个行业都值得用AI重做一遍，每个岗位都有可能被AI取代（好像这么说比较高大上🤓）。前面也简单聊过，商品运营主要是规则定义、数据洞察以及与上下游的反复调优。理论上通过人来运营一个场景，如果流程可以固定，自然就可以SOP化，如果SOP化了，自然可以数字化，接着也就自然可以按照固定的调优规则对模型进行训练。
通过不断的数据投喂，输出上下游解决方案，这时候的运营角色只需要制定规则+调优AI产出的解决方案继续投喂AI即可。真到了AI可以自主学习和调优的阶段，那么运营这个角色基本就是一个插拔网线的角色了🤡。我相信AI有一天可以做到这个份儿上（绝对的人工智能拥趸😎）。
终于结尾了：
基于以上，简单表达了一下我对于商品运营这个场景的自我理解，总之，他是一个承上启下非常重要的场景（也可以说，总之牛x🐂）。本来对自己的要求是每篇文章1000字左右，这一不小心快3000了。。。下次还是得控制一下。回看了下这篇文章，我觉得除了写的场景还是比较大，没办法用几个字来写明白之外（其实还是少了很多内容没写，不管了，先写一些当下想到的），更大的原因和责任是因为我好像。。。废话比较多（Wink😉）。
转载请注明：硬核马克 » 我所理解的平台商品运营的必要性与可行性探索