在一家网上商店里，有超过15,000种商品，我面临着如何正确分类商品以使人们快速找到所需物品的挑战。
那是遥远的2015年。 当时，已经有各种规模的电子商务经验，“流行”的标准解决方案不适合。 搜索开始于如何以最佳方式做到这一点。
确定了以下任务：
- 全自动化
- 价格不同的商品细分（便宜商品和昂贵商品都存在）
- 查看优先级
- 销售优先
- 前10个职位应通过以下方式说明所有热门产品：
结果是一个公式，其中考虑了所有这些数据并自动对其进行考虑。
n7-观看7天
n30-观看30天
n355-浏览355天
s355-销售数量355
ac355-添加到购物车355
d-出售1个头寸的收入
平均 -类别中的平均收入
我通过各种选择的反复试验来到了这个解决方案
让我们按顺序考虑所有事项：
第一部分负责查看产品-可以从Google或CMS的分析中收集这些数据。 为什么要3个参数？ 考虑到季节性的激增-举行促销和广告活动- 随着一周内观看次数的快速增长，该产品在列表中急剧上升。
中间部分是销售和购物篮的补充。
为什么要2个参数？ -通常，在某些商品中，“添加”按钮与选择附带商品和购买本身之间的距离很长，必须考虑到这一点，在购买到购物篮后拒绝购买的商品中也有很大一部分。
公式的最后一部分，但也许是内容的主要部分，是商品的获利能力，它以销售数量乘以相对于平均类别的不合格收入的数量来表示。 在这里值得考虑基于商品类别的平均收入。 因为 在整个商店中，这个数字通常会有所不同。
为了更清晰，我将提供表格中的屏幕快照，其中包含2015年商店的真实数据。
这是带有表源代码和所有公式的Googledock的链接这个决定并不假装是最终的真理，只是我的想象，因为 在这段时间里，我找不到适合他的商业用途，我将其免费使用-如果它至少可以帮助某人-我会很高兴。