PRD分享:移动端推荐框产品需求文档(附PDF文档下载)

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在电商选购环节,如何结合用户使用场景与系统业务场景,有效的提升选购环节转化率与流量质量,是一个漫长的迭代过程。基于对SKU<=0(售空或超卖)的状态,商品已售罄,进行案例分析,提供将进入页面的无效流量实现二次转化,基于商品售罄-售罄商品关联-商品推荐-点击浏览-添加入袋的业务场景闭环,提供售罄商品选购解决方案,有效提升商详页的浏览量与入袋转化。

prdfenxiang

1.产品概述

1.1 业务背景介绍

当前平台选购,约有10.00%的品牌商品因已售完状态下,进入页面的UV入袋失败,导致流量无法实现转化,影响商详PV与入袋转化,新增个性化推荐框, 解决该问题

1.2 产品功能概述

商品关联性推荐

1.3 产品前景描述

提升商详PV与入袋UV转化

1.4 产品整体流程/逻辑关系

功能框架图:

liuchengtu

操作流程图:

caozuoliuchengtu

推荐逻辑关系图:

256265675643832355

1.5 面向对象

所有人

浏览线上平台的游客

1.6 名词解释

SKU:最小存货单位

1.7 参考文档

协同过滤算法规则文档

2. 功能需求

2.1 商品详情页

若用户点击“推荐框”商品,进入商品详情页;点击“返回”操作时,则返回至上一页;且返回上一页时,页面布局保持不变;

点击“到货提醒”,则判断访问用户,是否已登陆平台:

是,则弹出提示层,输入手机号码,符合填写条件,则根据商品到货时间,执行通知任务

否,则上弹提示层,提示登陆信息

2.1.1 推荐框通知层

主要参与者:

浏览平台访客

用例图:

jiemianjietu

前置条件:

用户点击状态为“已售完”商品,进入本页面,且当前未有其它消息推送;

后置条件:

若商品库存未下架且SKU>0,则隐藏本层

功能简述:

推荐框上弹入口

详情描述:(具体的交互样式,请根据交互设计师交互方案为准)

浮现说明:

用户进入本页面,消息管理自动进行消息推送:

  • 若xxx类消息,则推送xxx类消息;
  • 若AAAAA消息,则推送AAAAA消息;
  • 若是推荐框消息,则推送推荐框通知层消息,且0.5秒后,自动上弹推荐层;
  • 若同时出现3类消息并列,则根据消息推送优先级:xxx消息>AAAAA消息>推荐框通知层消息进行推送,以当前消息结束时间为节点,进入下一个消息通知;

操作说明:

用户点击“上弹按钮”,则上弹出推荐框;

用户点击“下探按钮”,则收起推荐框;

2.1.2 推荐框

主要参与者:

浏览平台访客

用例图:

tuijian2

功能描述:

关联商品陈列

前置条件:

本框商品在商品管理系统,发布状态为“已上线”;且商品销量在过滤记录列表排序〉=16,则在“本框”生成一条陈列记录;(详细请看4.1.2)

后置条件:

若框内商品的SKU库存量<=0时,则将商品下架不显示;

详情说明:

字段说明:

QQ20161118163729

陈列规则:

采用“水平框”陈列,根据商品销量最大值,从左至右降序排列;
操作规则:

点击该商品,则跳转至该商品的商品详情页,返回本页时,需保持当前页面布局不变;

3. 系统风险预估

为实现快速上线,V1.0AAAAA可能出现销量越高,则库存量越低,可推荐同类目商品<16个;

4. 其他需求

4.1推荐规则

4.1.1过滤规则

面向对象:

已录入线上商品库的商品;

用例图:

yonglitu

前置条件:

已录入商品库的商品,状态未已上架,且状态为“售罄”

后置条件:

进行SKU<=0的商品进行过滤;

详情说明:

系统需对当前库存管理库已行家的商品进行遍历,且判断被遍历商品状态为“已售完”:

是,则对该商品在的类目属性,取最细的商品类目结构,对类目所关联的商品进行归类;且系统需根据以下条件,进行判断过滤:(4.1.1.1)

  • 若SKU<=0 ,过滤
  • 若价格差>25%,过滤

且根据过滤结果,判断过滤后的商品数量,是否<32件(4.1.1.1.1)

  • 是,则结束
  • 否,则根据售罄商品,往上一级类目,进行商品归类,且对归类的商品,执行4.1.1.1商品过滤,且根据过滤结果,执行4.1.1.1.1逻辑,以此类推… …
  • 否,则结束

4.1.2 提取\排序规则

面向对象:

已经4.1.1过滤的商品;

用例图:

paixuguize

功能描述:

汇总已进行过滤的商品,进行排序;

前置条件:

商品管理系统,将已售完的商品进行过滤,生成过滤结果

后置条件:

商品销售库存>=16,则在关联的推荐框推送一条商品记录

规则说明:

排序提取规则:

系统需对已过滤记录,根据商品销售库存数进行统计,根据销售库存数最大值,降序排列,且根据商品销售库存数量>=16的商品,往关联的已售完商品推荐框,推送一条商品陈列记录

4.1.5 A\Btest规则

面向对象:

本方案与协同过滤方案

详情说明:

协同过滤规则

由数据分析部门,提供的协同过滤算法的规则

A\B竞选规则

时间周期:由功能上线当天00:00分至往后第30天的23:59分

面向用户:C类用户

统计结果:跟踪推荐的关联商品的点击UV、PV与入袋转化

竞选权重:点击UV10%,点击PV:30%;入袋转化60%

 

附带产品需求文档,供大家思考,与互相学习:

链接: https://pan.baidu.com/s/1qYaWT0C 密码: rkjb

 

本文由 @倒爷001 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载。

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评论
有话不说憋着难受
  1. 流程图可以优化下

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  2. 附件是PPT写的吗

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  3. 实用,谢谢!!!

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  4. ab测试那个指一部分商品上推荐,一部分不上,比较两者的数据么?

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  5. 谢谢分享

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  6. 您好,我想向您请教一下A\Btest规则,不是很理解,能简单描述一下么?比如它的作用以及它的实施效果等,谢谢!

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  7. 怒我直言,的确是干货,但是有点把简单需求复杂化的意思,很多东西描述过于累赘,反正会让技术 领导看的云里雾里

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    1. 这份PRD只表达了逻辑关系,还可以写的更细

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  8. 还有一点忘说了,文档里提到的那些数字16、25%、32都是怎么得来的?入门新人,望指点

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    1. 一般浏览一组商品,16个最合适,超过便浏览不完,少了选购弱化,感觉空;25%是价格差,一个在选购商品选购中,买家核心关注价格、标题与图片;
      如:对于模糊购买需求与精确购买需求的买家,看了10元的商品,基本把价格定位在10元,超过50%会犹豫,超过100%,放弃会拉高,增加页面跳出率。

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    2. “排序提取规则:

      系统需对已过滤记录,根据商品销售库存数进行统计,根据销售库存数最大值,降序排列,且根据商品销售库存数量>=16的商品”。根据这里说的16指的的是库存大于16数量的,而并非最后罗列呈现在推荐框的啊?刚看了下推荐框目前是8个商品。所以想问的是为何提取规则选择库存量大于16的?这个取值不会太小吗?

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    3. 如下这样理解对吗?32是SKU>=32的筛选出了一组“同类”商品,16是在这组商品中按销量由大到小筛选出前16名的商品,然后流入到推荐框横排的8个位置中(按销量由大到小)

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    4. 你可以想象是一位买家,看对了一双200元的鞋子,你很想买,但是没有了,这时候推荐一款相似的鞋子七双,视觉上款与功能都无多大区别,价格分别为:100、150、200、250、300、350、400,这时候你拥有选择3双的机会,你会选择那3双?

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    5. 设身处地想想的确有那么点意思 :cool:

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    6. 你怎么不问:为啥有协同过滤算法这条规则了,还要弄一个过滤规则 :|

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    7. 这个倒是没有仔细想过,愿闻其详 :oops:

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    8. 多谢指点

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  9. 我竟然认真看完了。。
    有一点不懂想请教一下:为什么要控制过滤后的商品数量>=32?
    另外文档后面的过滤逻辑有处错误,应该是笔误,无伤大雅

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    1. 系统风险预估,剩下16作为备用商品

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    2. 噢~这点我没考虑到

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    3. 哈哈,发现的话可以提出来,互相学习 :oops:

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  10. 倒爷微信:
    ftl_keen
    公众号:
    fuckpm

    :o

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