Название модели товара что это

Модели товара в маркетинге

Товар представляет собой продукт, созданный для удовлетворения потребностей. В системе маркетинга товар рассматривается как совокупность полезных свойств, наиболее полно обеспечивающих потребности целевой группы потребителей. Товаром может выступать материальное благо (изделие, предмет) или вид деятельности (услуга). Практическая полезность товара для потребителя определяется определённым набором атрибутов (существенных, неотъемлемых свойств данного предмета). Потребительская полезность товара подределяется тем, насколько он благодаря своим свойствам удовлетворяет конкретным нуждам человека. Потребительские свойства можно разделить на три группы:

-свойства, удовлетворяющие материальные потребности (эргономические, утилитарные);

-свойства, удовлетворяющие нематериальные потребности.

По классификации Ф.Котлера товар воспринимается потребителем в трёх измерениях (т.е. имеет три группы атрибутов):

-товар по замыслу: набор функциональных характеристик товара (например, свойства стиральной машины стирать, отжимать, сушить и т.д.);

-товар в реальном исполнении: внешний вид, материал изготовления, эргономика, эстетика (например, габариты, вес и внешний вид стиральной машины);

-товарс расширением: гарантии, сервис, доставка (например, абонентное обслуживание по ремонту стиральной машины на дому у потребителя).

По классификации Ж.Ламбена указанные измерения соответственно обозначаются как ядерные (функциональная полезность), периферийные (связанные с основной функцией товара: комфортность, экономичность, обслуживание и др.) и добавленные услуги (не связанные с основной функцией, но расширяющие возможность удовлетворения потребителей например, зачёт стоимости сдаваемого подержанного изделия при покупке нового товара).

П.Диксон предлагает рассматривать атрибуты товара глазами потребителей как

— основные качества (набор функциональных характеристик, присутствующих у всех товаров-конкурентов);

— добавленные качества (характеристики свойств товаров сверх качества товаров-конкурентов).

Атрибутами товаров могут выступать не только их функциональные, но и эмоциональные составляющие. Формирование совокупности атрибутов товара связано с принятием ряда решений:

• как сформировать набор атрибутов,

• как оценить набор атрибутов.

Потребители выбирают товары на основе выгод. Задача заключается в том, чтобы качество, надёжность, технология, затраты предприятия при разработке товара выливались бы в конечном счёте в искомые выгоды и удовлетворениепотребителей.

Методика развёртывания функции качества. (П.Диксон. Управление маркетингом, 1998)

1. Определение выгод и выходных данных, желаемых потребителем.

2. Определение, какие технические спецификации (входные данные) наиболее связаны с выгодами и уровнями выходных данных, наиболее желаемых потребителями.

3. Определение атрибутов (спецификации товара), наиболее важных для целевой группы потребителей. Задача маркетинга заключается в том, чтобы на основе матричного анализа «подогнать» преимущества технических характеристик к ожидаемым выгодам потребителей (осязаемым и неосязаемым параметрам качества).

Методы оценки набора атрибутов. (Ж.Ламбен. Стратегический маркетинг, 1996).

Ценность атрибута зависит от его значимости и воспринимаемости потребителем. Используются процедуры «композиционной» и «декомпозиционной» оценок.

В случае композиционного подхода строится «предпочтительная композиция» из представленных атрибутов. Применяются линейный, объединительный, разделительный, лексикографический критерии.

Покупатель решает компенсировать низкий рейтинг оценки одних характеристик высоким уровнем оценки других.

Покупатель требует, чтобы все характеристики имели бы определённый стандарт. Покупатель требует определённый стандарт для одной из характеристик. Покупатель совершает выбор, базируясь на характеристиках, которые он оценивает выше всего.

Декомпозиционный подход основан на ранжировании предпочтений потребителей в отношении предложенных атрибутов. Используется методика «сопряженного анализа».

На основе трёх атрибутов, имеющих каждый по три уровня можно получить 27 различных профилей. Потребители определяют рейтинг каждого из 27 профилей по заданной шкале. Оценка полезности набора атрибутов строится на использовании регрессионных моделей.

Анализ продукта (товара) включает в себя следующую цепочку решений ( рис. 7.1. ).

Что такое товар? Товары для внутренних потребителей?

Трех уровневый анализ товара Уникальные достоинства товара

Разработка стратегии товара Жизненный цикл товара

Продуктовый портфель Позиционирование

Рис. 7.1. Анализ товара (PRODUKT)

В маркетинге рассматривается трехуровневый анализ товара. Основной уровень – это сущность товара или физический продукт. Выделяя ее, мы получаем ответ на вопрос: что в действительности приобретает покупатель? Второй уровень представляет расширенный продукт или фактический товар, который обладает следующими характеристиками: качеством, свойствами, внешним оформлением, названием марки, упаковкой. Третий уровень представляет совокупный продукт или добавленные свойства товара, т.е. монтаж, послепродажное обслуживание, гарантия, поставки и кредитование.

Потребители Извлеченные свойства

Совокупный

Производители Добавленные свойства продукт

Расширенный

Оборудование Физические свойства Физический продукт

Рис. 7.2. Совокупный продукт и его структура

Физический продукт (или товар в узком смысле) обладает физическими свойствами, органично присущими ему (размеры, конфигурация, вес и т.д.). Однако по этим физическим свойствам трудно различить конкурирующие товары.

Расширенный продукт — это физический продукт, наделенный конкрет­ными специальными характеристиками, что делает возможным отличать такой товар от аналогов-конкурентов.

Классификация товаров в зависимости от характера

покупательского поведения потребителей

1. Товары повседневного спроса

-товары импульсной покупки

-товары для экстренных целей

2. Товары предварительного выбора

-сложная бытовая техника

3. Товары особого спроса, о которых хорошо осведомлен

-марки дорогих модных товаров

-автомобили престижных марок

4. Товары пассивного спроса

Рис. 7.3. Классификационная схема товаров по критерию покупательского поведения потребителей

Совокупный продукт — это расширенный продукт с добавлением качеств, которые потребитель извлекает из него. Извлекаемые свойства имеют место вследствие того, что потребитель в той или иной мере извлекает пользу из владения расширенным продуктом и его потребления. Причем степень извлекаемости пользы из товара может колебаться в зависимости от его собственника, его нужд и предпочтений.

Таким образом, товар превращается в нечто большее, чем в простой набор материальных характеристик. Потребители склонны рассматривать товары как сложный набор выгод, который удовлетворяет их потребности.

Источник

Как правильно оформить страницу товара для интернет-магазина

Основные элементы, прямо влияющие на продажи.

Главный минус интернет-магазина в том, что у вас нет разговорчивых консультантов. Посетитель остается один на один с товаром. И он уйдёт, если на его странице изображения будут плохого качества, описания и названия — неполными и хромыми. Не спасут гениальная рекламная кампания и SEO-продвижение с гарантией вывода в ТОП.

Разбираем основные элементы страницы товара — название, изображения, описания. На живых примерах и с детальным разбором удач и неудач.

Название товара

Важнейший элемент навигации для посетителя интернет-магазина. Хорошее название товара — ёмкое, краткое, написано для людей. Не пугает призывами к действию, иностранными словами и незнакомыми сокращениями. Помогает быстро сориентироваться в ассортименте и найти на странице списка нужный товар.

Название хорошее, если оно

Всё, что нужно знать о рекламе в мобильных играх

Аналитический обзор Gameloft: рекламные форматы, портрет аудитории, надёжные бенчмарки.

Это название идеально: Смартфон Apple iPhone SE 16Gb Rose Gold MLXN2RU/A, розово-золотой, тип товара, бренд, название, объём памяти, артикул, цвет — на русском языке.

Это — чуть хуже, но тоже хорошо (цвет на английском): Смартфон Apple iPhone 6s Plus 64GB Rose Gold (MKU92RU/A).

И ещё 3 хороших примера: Часы наручные женские Anne Klein 1871SVTT, цвет: стальной, золотой.

Ремешок Xiaomi для Mi Band (синий).

Название плохое, если оно содержит

Нормально, но так лучше не делать: Apple iPhone 6s 64 ГБ «розовое золото»

Не указан тип товара — смартфон. Название модели приведено не полностью. Непонятно, что такое «розовое золото»: цвет, материал, модель?

Совсем плохо и не про айфоны: Строизол SW PLUS 120 чёрный ветроизоляция д/стен 70 кв.м.

На первый взгляд, автор названия не очень дружит с русским языком: «черный ветроизоляция». При втором прочтении становится понятно, что эти свойства никак друг с другом не связаны. Просто по какому-то недоразумению или прихоти очутились рядом — их даже не подумали разделить запятой.

Анализируем дальше. Что такое «строизол»: причудливое сокращение для «строительной изоляции» или бренд? Почему о том, что это ветроизоляция, мы понимаем ближе к концу названия? Почему характеристика «черный» оказывается важнее, чем тип товара (ветроизоляция для стен)? И, наконец, как посетитель, который хочет найти ветроизоляцию для стен, должен догадаться, что именно этот рулон ему и нужен?

Вывод: создайте стандартную формулу названия для своего интернет-магазина, опираясь на поведение покупателей. В название лучше не вытаскивать непонятные аудитории слова и сокращения. Если длина позволяет, включите в него 1-2 важных характеристики — так покупателю будет проще сориентироваться.

Если идей нет, посмотрите, по какой формуле строятся названия у крупных игроков и конкурентов, и воспользуйтесь их структурой.

Основное изображение

Правильное главное изображение

Что делать, если вы продаёте лыжи, щебёнку и другие товары, которые не укладываются в квадрат? Оптимальный выход — модифицировать решение, чтобы главное изображение было вертикальным или горизонтальным. Или разрезать товар и показать наиболее значимые фрагменты.

В квадрат эти лыжи явно не вписываются: очень сложно что-то разглядеть.

Товар показан в различных ракурсах.

Описание товара

Хорошее описание товара ёмкое и максимально полное. Содержит все возможные характеристики, которые вам только удалось собрать. Дополнено яркими рекламными буклетами и видео. Подкреплено отзывами реальных людей.

Если всего этого нет, у интернет-магазина нет шансов: покупатель уйдет гуглить и не вернётся.

Обязательно

Желательно

Кстати, новостями и статьями многие пренебрегают, а зря: эти материалы подогревают интерес у аудитории, которая ещё не созрела для покупки, и являются эффективным SEO-инструментом.

Поэтому, напоследок — 6 идей-форматов от блога goinflow.com:

Внедряйте и повышайте конверсию своего интернет-магазина!

Мнение редакции может не совпадать с мнением автора. Если у вас есть, что дополнить — будем рады вашим комментариям. Если вы хотите написать статью с вашей точкой зрения — прочитайте правила публикации на Cossa.

Источник

Модели товаров

Модель — это товар, описание которого хранится на Яндекс.Маркете.

Для каждой модели создается карточка модели — страница с набором параметров и характеристик товара, сгруппированных в логические блоки.

В Яндекс.Маркете существуют следующие виды моделей:

Родительские (групповые) — модель соответствует товару с дочерними моделями (модификациями).

В некоторых параметрах модели содержатся сразу несколько значений, которые могут быть уточнены пользователем при поиске с помощью фильтров на странице карточки модели. Например, модель шины может содержать все возможные значения диаметров для данной модели.

Визуальные — каждая модель соответствует одному уникальному товару. Карточка такой модели содержит большое количество изображений товара увеличенного формата.

Следующие ресурсы предоставляют возможность получать информацию о моделях на Яндекс.Маркете:

Информация о модели

Возвращает информацию об указанной модели.

Список обзоров на модель

Возвращает список обзоров на указанную модель

Поиск модели по названию и параметрам

Возвращает информацию о модели по названию и дополнительным параметрам, удовлетворяющим заданным в запросе условиям поиска.

Список популярных моделей

Возвращает список популярных моделей категории.

Список предложений на модель

Возвращает список предложений, соотнесенных с указанной моделью.

Список фильтров для предложений на модель

Возвращает список фильтров, доступных для фильтрации предложений на указанную модель.

Источник

Цифровая карточка товара: отвечаем на вопросы вместе с Ozon

Недавно мы вместе с Ozon провели вебинар о том, как оформить самую эффективную карточку товара. Вместе мы рассказали, в чем особенности контента в цифровой карточке товара и как он работает. Делимся чек-листом для проверки своих товарных карточек и ответами на вопросы, которые нам задали поставщики Ozon. Ответы подготовили Ирина Фомина, руководитель департамента контента FMCG & Moms Ozon, и Мария Парыгина, руководитель Цифровой лаборатории Brandquad. Для удобства мы разделили их по рубрикам

Мы пишем названия товаров по правилам Ozon, но все наши товары называются в итоге одинаково «сумка + название бренда». Как быть?

Вкатегории «Сумки» работает шаблонизатор названий, поэтому название товара в данном случае отображается только согласно шаблону «Категория товара + бренд».

Название, собранное по приведенной [на вебинаре] логике, нам блокировали. В категории «Красота и здоровье» на первом месте нужно писать бренд. Какова причина?

В разных категориях товаров разные правила формирования названий. Подробности можно найти по ссылке.

В названии из примера [в презентации] нет особенностей товара?

Пример, о котором был вопрос:

Идеальное название должно включать следующие характеристики товара:

5. Количество, вес, объем

В этом примере действительно не указаны особенности. В данном случае ими мог быть, например, вкус: «Кофе в капсулах Jardin Vivo с ванилью, 10 капсул по 5 г, 10 упаковок».

Как вообще наличие или отсутствие описания сказывается на конверсии в процентах? Как написать его правильно? Можно ли отредактировать ошибку в описании товара, если он уже продаётся на OZON?

Наличие описания с ключевыми особенностями товара увеличивает конверсию в среднем на 5,5%, это следует из наших подсчетов. Важно отметить, что это именно средний показатель, то есть в разных случаях и для разных категорий товаров он может быть как больше, так и меньше.

В описании не должно быть грамматических, синтаксических и пунктуационных ошибок, так как это напрямую влияет на доверие покупателя. Бесполезные описания, не отражающие потребительские свойства, историю бренда, конкурентные преимущества товара, никак не помогут вам увеличить конверсию. Поэтому старайтесь заинтересовать клиента и дать ему всю необходимую для принятия решения о покупке информацию.

Если в описании товара уже есть ошибка, ее можно отредактировать, не снимая товар с продажи.

Как добавить разметку в описание товара? В описании для морсов есть абзацы. Как это сделать? Как сделать жирные заголовки в описании? Как добавить буллит-пойнты в описание товара?

Для форматирования текста в атрибуте «Описание» можно использовать следующие тэги:

Источник

Об информационной модели товара

В современном мире основным источником информации о бытовом товаре для покупателя является интернет, посредством которого можно легко и быстро найти, сравнить, выбрать и даже купить модель товара того или иного типа. Однако мало кто из покупателей задумывается о том, что стоит за формированием контента, на основе которого он этот выбор делает.

Тем не менее, и владелец магазина, и его маркетинговый отдел прекрасно понимают необходимость предоставлять для товаров качественное, исчерпывающее и в то же время достаточно легко воспринимаемое клиентом описание.

Контент о товаре условно можно подразделить на несколько видов:

Информационная модель

В данной статье мы рассмотрим контент третьего типа — техническое описание (на самом деле, на основе этого контента можно получать почти все остальное).

Такой контент, как правило, представляет собой таблицу, состоящую из пар “Атрибут: Значение”. При этом под атрибутом следует понимать некоторое обособленное свойство группы близких по назначению товаров, отражающее их функциональные, физические и/или потребительские качества. Значение атрибута — это реализация такого свойства в данном конкретном товаре (говоря алгебраическим языком, значение есть действие атрибута на товар).

Атрибуты могут быть числовыми, категориальными и текстовыми.

Числовой атрибут представляет собой линейную шкалу, с помощью которой товары можно сравнивать между собой как обычные действительные числа. Как правило, это физическая величина (вес, объем, частота, мощность и т.п.) с единицей измерения (масштабом), либо количественный атрибут (без масштаба). Числовой атрибут в каждом товаре реализуется в виде конкретного числового значения с конкретной единицей измерения. Иногда два числовых атрибута объединяют в один для реализации интервального значения (от и до).

Категориальный атрибут представляет собой конечный список токенов (слов, словосочетаний, наименований, обозначений и т.п.) и в каждом конкретном товаре реализуется некоторым (возможно, пустым) подмножеством данного списка.

Наконец, текстовый атрибут в качестве значений может принимать любой текст из заданного алфавита, т.е. является аналогом категориального атрибута, но с бесконечным множеством возможных значений (звезда Клини в данном алфавите).

При желании все три типа атрибутов можно свести к последнему — текстовому. Для клиента, читающего описание товара, между ними нет никакой разницы. Однако стоит заметить, что чем более структурирован атрибут и чем лучше он оцифрован (пусть даже это будет конечный список векторов или матриц, а не просто число), тем легче его использовать в алгоритмах сравнения товаров и при вычислении их “функции полезности”, а также в фильтрах и тегах. Поэтому техническое описание тем качественнее, чем больше в нем числовых атрибутов и чем меньше (в идеале — совсем нет) текстовых.

Для каждого конкретного товара каждый атрибут в отдельности мало что значит, однако определенный набор атрибутов, реализованный в товаре, уже представляет собой некоторый “генетический код” данного товара, и поэтому от правильности выбора атрибутов зависит то, как данный товар будет соотноситься с другими, родственными товарами, насколько релевантен он будет в поиске, каким способом его можно будет отыскать в множестве подобных товаров.

Отсюда возникает дилемма: какой набор атрибутов, с одной стороны, достаточен для исчерпывающего (делающего его уникальным) описания одного товара, а с другой стороны, сколько вообще нужно атрибутов для того, чтобы адекватно описывать, сопоставлять и сравнивать товары в интернет-магазине или маркет-плейсе.

Как обычно, истина где-то посередине. Все товары необходимо разделить на группы таким образом, чтобы внутри каждой группы было как можно меньше малоиспользуемых атрибутов (крайний вариант: на каждый товар свой набор атрибутов) и в то же время количество этих групп должно быть как можно меньше, а их объем не должен сильно варьироваться от группы к группе (крайний вариант: единый набор атрибутов для всех товаров, т.е. одна группа товаров).

Обычно (и, как правило, эта логика оправдывается) принято подразделять товары на группы в соответствии с их функциями и потребительскими свойствами. Не стоит, например, искать одинаковые наборы атрибутов у микроволновой печи и бензиновой газонокосилки. В то же время, чайники и термопоты вполне могут быть объединены в одну группу товаров с одинаковым набором атрибутов.

Пара (Группа товаров: Набор атрибутов) называется информационной моделью (инфомоделью, моделью).

Таким образом, информационная модель представляет собой многомерное пространство (гиперкуб), измерениями в котором выступают атрибуты, а точками — конкретные физические товары, а точнее, их представление в данной модели. Инфомодель эволюционирует во времени, т.к. пополняются списки значений категориальных атрибутов, добавляются новые атрибуты и единицы измерения.

Вариативность инфомоделей

Вспомним теперь о том, что товары, очень близкие по свойствам (одного назначения), производятся различными компаниями, количество которых может достигать нескольких сотен. У каждого производителя имеется свое собственное описание продукции, а значит, свое разбиение товаров на группы и своя информационная модель для каждой группы. Получается, что хотя производители и говорят практически об одном и том же, они пользуются разными формальными языками.

Это значит, что даже для одной группы товаров существует множество информационных моделей, а универсальной общепринятой модели не существует вовсе.

При создании собственного информационного каталога для интернет-магазина мы вынуждены так или иначе импортировать технические описания товаров извне. Это можно делать вручную силами собственной контент-команды, можно импортировать через API провайдеров контента и поставщиков, можно настраивать иные способы импорта контента из доверенных источников, а также комбинировать одни методы импорта с другими. Так или иначе, возникает задача определения операторов, отображающих внешние информационные модели во внутреннюю.

Кроме того, внутренняя модель также подвергается дальнейшей трансформации для предоставления данных на сайт интернет-магазина, в различные фиды для продвижения товаров на интернет-площадках. А если мы говорим о внутренней модели провайдера контента, то эта модель отображается в многочисленные информационные модели клиентов, приобретающих данный контент.

Таким образом, в общем случае мы имеем задачу двойного преобразования технического контента:

И на каждой из трех звеньев этой цепи мы имеем дело с различными информационными моделями и различным разбиением множества товаров на группы, так что при каждом преобразовании моделей мы вынуждены производить перевод с одного модельного языка на другой.

К сожалению, информационные модели — это не линейные пространства, а преобразование, переводящее одну инфомодель в другую, — не линейный оператор. Поэтому для создания транзитных преобразований (минующих внутренний каталог) отделаться перемножением матриц линейных операторов не удастся. И это не единственная проблема.

Трудности перевода

Перечислим некоторые из трудностей преобразования инфомоделей:

Из перечисленных проблем возникают вопросы-задачи, знакомые всем, кто занимается обработкой (больших) данных.

Атомизированная модель

Если проблема различия разговорных языков решается относительно просто (нужно договориться о том, что и во внутренней модели, и во внешних доверенных источниках будет использоваться только английский язык и метрическая система мер), то различие в группах и наборах атрибутов требует построения такой принимающей модели, в которую бы все внешние атрибуты попали максимально разделенными, декомпозированными. Иначе говоря, операторы, преобразующие внешние инфомодели во внутреннюю модель (операторы импорта) не должны склеивать отдельные атрибуты в один, но вполне могут разделять один сложный атрибут на несколько более простых (т.е. увеличивать размерность инфомодели).

С другой стороны, чтобы максимально упростить синтез новых информационных моделей для клиентской стороны (экспорт), внутренняя модель также должна быть максимально структурирована и разбита на элементарные атрибуты так, чтобы операторы экспорта смогли бы сложить из них максимальное разнообразие внешних моделей (с понижением размерности инфомодели).

Такая атомизированная модель обладает рядом преимуществ по чисто комбинаторным причинам. Действительно, имея в арсенале всего три характеристики A, B, C, мы можем составить из них как минимум 5 (число Белла при n=3) непустых моделей (, , , , ). Эти комбинированные модели могут соответствовать разным внешним моделям, но при этом ложатся в одну внутреннюю модель.

Второе преимущество состоит в том, что такую модель легче модерировать. Если характеристика A задана всего один раз, то ее переименование, пополнение набора значений или единиц измерения, исправление ошибок производится также всего лишь один раз во внутренней системе. Если же мы внутреннюю модель сделаем такой, что в ней будут представлены все возможные комбинации из внешних моделей, то дальнейшее управление усложняется экспоненциально относительно атомизированной модели.

Очистка данных

Помимо проблемы сопоставления атрибутов разных внешних инфомоделей с внутренней моделью существует и проблема “шума” в исходных данных. Во-первых, данные могут быть неполны. Для импорта это не проблема, но это значит, что доверенный источник должен быть дополнен еще каким-то источником. Полнота данных о товаре означает, что в рамках одной информационной модели не существует двух товаров с одинаковым набором значений атрибутов. Полнота, очевидно, зависит от источника данных. Если в одном доверенном источнике относительно мало товаров, то их модель описания может быть бедной, т.к. малого набора атрибутов достаточно для их различия внутри данной модели. При объединении данных из многих доверенных источников полнота может быть утеряна, а значит, во внутренней модели описание товаров должно быть максимально подробным.

Таким образом, имеется необходимость получать данные для одного и того же товара хотя бы из двух-трех источников.

Это же требование делает возможным процесс верификации данных. Дело в том, что все ошибаются, в том числе и сайты производителей. Чтобы выявить ошибки, нужно уметь производить сопоставление импортируемых данных между собой и с описаниями товаров из данной группы. А для корректного сопоставления нам снова требуется единая атомизированная модель. Только в том случае, когда мы можем сопоставить данные из различных источников в рамках одной инфомодели, мы можем также выявить некоторые ошибки и тем самым очистить данные (например, не пропускать в систему противоречащие друг другу значения или пропускать только наиболее вероятные альтернативы).

Почему инфомодель не может быть всеобъемлющей?

Ранее мы уже отмечали, что при создании инфомодели необходимо соблюдать некоторый баланс между полнотой модели и глубиной разделения товаров на группы. Обсудим этот момент подробнее.

Очевидно, что делать одну модель для одного или 10 товаров неразумно хотя бы ввиду сопоставления затрат на создание модели и эффекта от ее использования. Из всего вышесказанного должно быть уже очевидно, что создание инфомодели — дело хлопотное и затратное как по времени, так и по интеллектуальным ресурсам. Если при наличии 1000 товаров в каталоге создавать группы по 10 товаров, то нам потребуется 100 моделей, каждую из которых нужно создать и поддерживать.

Здесь, конечно, есть свои приемы экономии. Например, многие атрибуты (вроде частоты или веса) встречаются во многих моделях. Поэтому их создание и настройку проще вынести в отдельный каталог атрибутов, а модель собирать из них как “лего”.

Но ведь помимо создания модели потребуется еще произвести построение операторов импорта/экспорта, забирающих и отдающих контент во внешние модели. А в этих внешних моделях, как правило, категоризация (разбиение на группы) происходит по своим принципам. Потребуется создать несколько сотен операторов ради одной-двух внешних моделей. Это опять-таки накладно и весьма избыточно.

Наконец, если мы хотим использовать такие вещи, как машинное обучение для выявления ошибок, отклонений и для автоматизации импорта/экспорта данных, нам потребуется достаточно большая группа однородных описаний товаров, обладающих единой инфомоделью. Иначе машинное обучение будет некорректным.

ОК, почему же тогда не создать модель, которая включит все товары каталога? Одна модель требует одного акта творения и, казалось бы, сильно экономит на поддержке.

Однако и у этой крайности есть свои недостатки. Во-первых, эта модель получится крайне разреженной. Вспомним, что товар в инфомодели — это вектор значений атрибутов. Если модель очень широкая, то может оказаться, что каждый товар использует 1-2% атрибутов, хотя все вместе товары используют 100% атрибутов.

У нас получается очень разреженная модель данных, а такие модели как правило очень требовательны к вычислительным ресурсам, поскольку сильно разреженные векторы требуют постоянной упаковки и распаковки для экономии памяти, а значит, производить массовые операции над каталогом становится трудоемкой задачей.

С точки зрения Data Science к такому информационному пространству следует применить алгоритмы понижения размерности, выкинув все незначащие атрибуты и распилив это единое пространство на несколько независимых подпространств, размерность которых будет в разы ниже исходной. Но это и есть не что иное, как переход к группам товаров со схожей информационной моделью (категоризация).

Во-вторых, глобальную информационную модель также необходимо обслуживать — пополнять атрибутами, расширять списки значений, модифицировать операторы импорта/экспорта при таких изменениях. Здесь мы снова упираемся в проблему, когда необходимость внести небольшие изменения затрагивает весь каталог. А кроме того, повышаются риски возникновения дублирующих или перекрывающих атрибутов, поскольку отследить корректность модели становится непосильной для человека задачей.

В-третьих, если внутренняя модель используется для заполнения описаний “руками”, то контент-менеджер будет вынужден подолгу обозревать инфомодель в поисках нужного ему атрибута для простановки значения. А это огромная потеря времени и ресурсов компании.

Против глобальной инфомодели можно привести еще ряд аргументов, связанных с процессами управления каталогом, разделением прав доступа, отслеживанием модификаций модели, автоматизацией проверки качества вносимых значений и т.д.

Таким образом, чаще всего информационные модели строятся на группах очень схожих товаров, соблюдая паритет между всеобъемлемостью и тривиальностью модели. Когда мы имеем дело с товарной группой, где отличие по заполненности модели у товаров составляет 5-10%, мы не только упрощаем себе жизнь в плане управления моделью и привязки к ней операторов импорта/экспорта, но получаем еще ряд бонусов.

Избыточная атомизация модели

В попытках построить максимально элементарную инфомодель можно дойти до такого типа модели, который называется “Да/Нет”-моделью. В такой модели существует ровно два вида атрибутов — числовые (с единицами измерения) и категориальные с одинаковым списком значений <‘Да’,’Нет’>. Очевидно, что любой категориальный атрибут сводится к совокупности “Да/Нет”-атрибутов. Для этого достаточно взять список значений данного категориального атрибута и превратить его в одноименный список атрибутов. Тогда, если в товаре данное значение исходного атрибута присутствует, одноименный “Да/Нет”-атрибут принимает значение ‘Да’, а в противном случае — ‘Нет’.

Такая сверхатомизированная модель имеет право на существование и даже нередко применяется на практике. Однако легко понять, что и она очень сложна для целей сопоставления внешних моделей с внутренними. Достаточно заметить, что добавление нового значения категориального атрибута практически никак не затрагивает формулы операторов импорта/экспорта, в то время как соответствующее добавление “Да/Нет”-атрибута может потребовать правок во многих сопровождающих алгоритмах преобразования инфомоделей.

Кроме того, такая модель будет сильно разреженной и окажется в сотни раз больше исходной модели со списочными атрибутами, в результате чего мы получаем все те проблемы, которые описывали для случая всеобъемлющей модели.

Оправдать пользу “Да/Нет”-модели можно разве что в каталогах с очень простым, слабо меняющимся описанием (вроде каталогов выборных листовок “Да-Да-Нет-Да”), либо если эта модель спрятана “под капотом” системы искусственного интеллекта, который самостоятельно формирует группы товаров и инфомодели для них, самостоятельно создает операторы импорта/экспорта, самостоятельно верифицирует и пополняет данные на основе внешних раздражителей (фидбэков от внешних систем и контролирующих алгоритмов).

Еще одно применение “Да/Нет”-модели — это сопоставление с каким-то внешним каталогом, модель которого имеет такой же тип. В этом случае импорт контента немного усложнится: сначала оператор импорта выполнит заливку во внутреннюю “Да/Нет”-модель, затем другой оператор произведет сопоставление данных с нативной внутренней моделью, содержащей списочные категориальные атрибуты.

Бонусы атомизированной модели

Для начала заметим, что если инфомодель соответствует такой группе товаров, у которых заполнены примерно одни и те же атрибуты, то такие товары легко сравнивать между собой. А это очень важный аспект выбора товара покупателем.

Далее, если модель максимально декомпозирована, то и сравнение товаров в ней, и любая аналитика по имеющемуся контенту (статистический обсчет товарной группы) будут максимально детальными. Пользуясь атомизированной моделью, вы можете как под микроскопом выявить отличия в описаниях товаров, локализовать ошибочные значения, исключить неоднозначное толкование атрибутов, производить поиск зависимых атрибутов и вычислять отсутствующие знания о товаре.

Выше уже отмечалось, что атомизированная модель позволяет порождать большое количество комбинаций атрибутов, что упрощает создание операторов экспорта во внешние модели. Чем мельче элементарный квант модели, тем точнее мы можем выстроить правила экспорта данных для их соответствия требованиям заказчика или маркетплейса.

Ряд бонусов атомизированной модели проявляется тогда, когда мы говорим о системе управления контентом и ее интерфейсах.

Прежде всего, мы можем накладывать ограничения на допустимые значения атрибутов при вводе их как человеком-оператором, так и оператором импорта. Например, для числового атрибута можно задать ограничивающий диапазон либо превентивно, исходя из его физического смысла, либо на основе статанализа значений для ранее описанных товаров.

Можно также запретить вводить дробные значения для атрибутов количества или ограничить число знаков после запятой для значений частоты процессора.

В случае категориальных атрибутов часто используется ограничение на количество одновременно вводимых значений. Так, атрибуты подтипа “селект” позволяют выбрать только одно значение.

Наконец, можно выполнять перекрестную проверку значений и/или восполнение знаний о товаре. А именно, из физических соображений можно связать атрибуты формулами так, что если часть введенных значений позволяет однозначно вычислить остальные, то мы можем либо автоматически заполнить недостающие атрибуты, либо проверить правильность их заполнения.

Категориальные атрибуты с фиксированными списками значений и заданными у этих значений синонимами, а также с иерархией значений позволяют контролировать возникновение дублирующих атрибутов и значений. Отсутствие дублирующих фрагментов инфомодели означает более качественное ее использование при импорте/экспорте данных и более качественный поиск и сравнение товаров.
Еще одним важным бонусом атомизированной модели является то, что с помощью операторов экспорта из нее можно генерировать не только таблицу технических характеристик, которая больше ориентирована на читабельность, но и отдельный список фильтров для сайта, который будет включать более структурированные атрибуты, а также отдельный список атрибутов для таблицы сравнения товаров. Кроме того, можно строить экспорт SEO-текстов и метатегов, автоматическую генерацию наименований товаров и кратких описаний.

Ранее мы отмечали, что при создании модели и выборе источников лучше использовать один язык — английский. Однако внешние клиентские каталоги могут требовать контент на различных языках. Наличие атомизированной модели позволяет создавать словари токенов для перевода атрибутов, значений и единиц измерения на другие языки. Здесь важно, чтобы как названия атрибутов, так и их значения были максимально цельными с лингвистической точки зрения, что позволит нивелировать неоднозначность перевода.

В завершение заметим, что, имея качественное и хорошо структурированное техническое описание товара, мы можем применять алгоритмы машинного поиска других видов контента — изображений, документации, видеороликов, маркетинговых текстов и т.п.

Подводя итоги, зафиксируем тезисно основные выводы:

Источник