Travaillant dans une boutique en ligne avec un assortiment de plus de 15 000 articles, j'ai été confronté au défi de trier correctement les marchandises afin que les gens trouvent rapidement ce dont ils ont besoin.
C'était un 2015 lointain. A cette époque, j'avais déjà une expérience en e-commerce de différentes tailles et des solutions standards "en popularité" ne convenaient pas. La recherche a commencé sur la meilleure façon de le faire.
Les tâches suivantes ont été identifiées:
- Automatisation complète
- Différents segments de marchandises à un prix (la présence de marchandises bon marché et chères)
- Afficher la priorité
- Priorité aux ventes
- Les 10 premières positions devraient représenter tous les produits populaires en:
- prix
- visionnements
- les ventes
- rentabilité
Le résultat est une formule qui prend en compte toutes ces données et les considère automatiquement.
n7 - vues 7 jours
n30 - vues 30 jours
n355 - vues 355 jours
s355 - nombre de ventes 355
ac355 -
Ajout au panier 355
d - revenus de la vente de 1 position
moy - revenu moyen dans la catégorie
Je suis arrivé à cette solution par essais et erreurs de diverses options
Considérons tout dans l'ordre:
La première partie est responsable de la visualisation des produits - ces données peuvent être collectées à partir d'analyses de Google ou de CMS. Pourquoi 3 paramètres? Pour tenir compte de la poussée saisonnière - la tenue de promotions et de campagnes publicitaires - avec la croissance rapide des vues sur la semaine, le produit monte en flèche dans la liste.
La partie centrale est les ventes et les ajouts au panier.
Pourquoi 2 paramètres? - Souvent, il y a des produits où il y a un long écart entre le bouton ajouter et la sélection des produits d'accompagnement et l'achat lui-même, cela doit être pris en compte, il y a aussi une grande part des ventes où ils refusent d'acheter après avoir ajouté au panier.
La dernière partie de la formule, mais peut-être la principale en termes de contenu, est la rentabilité des marchandises, qui est exprimée dans le produit du nombre de ventes par le montant des sales revenus par rapport à la catégorie moyenne. Ici, il convient de considérer le salaire moyen en fonction de la catégorie de biens. Parce que dans tout le magasin, ce chiffre est très souvent différent.
Pour plus de clarté, je vais donner une capture d'écran du tableau avec des données réelles pour le magasin pour 2015.
Voici un lien vers un Googledock avec le code source de la table et toutes les formulesCette décision ne prétend pas être la vérité ultime, c'est seulement mon imagination, car pendant tout ce temps je n'ai pas pu trouver d'utilisation commerciale pour lui, je le donne à usage gratuit - si cela aide au moins quelqu'un - je serai très heureux.