在平台经济的语境下，商品平台的搭建不只是技术选型，更是对“供需关系”的重新定义。本文试图回答一个关键问题：如何通过结构化设计，让商品平台既具备业务弹性，又能承载长期价值？

电商行业里，商品扮演着核心的角色，是交易、供应链、商业目标达成的基础，更是连接供应商、平台、消费者的关键枢纽。

一个设计良好的商品平台能够直接影响平台的交易转化率、运营效率以及用户体验。本文将基于真实业务场景，系统拆解商品的产品化底层逻辑，提供可复用的框架与实战案例。

名词解释

理解商品体系的第一步，首先要知道一些专有名词，SPU、SKU、SN、类目、属性等，这些是商品的核心载体。

常见业务问题

• 新业务和之前的完全不一样，要重新做一套商品体系吗？
• 为什么商品搜索又慢又不准？
• 平台商品转化率为什么这么低？

这些是业务中经常会面临的问题，为了解决这些问题，就需要对商品整体架构有认知，并结合实际业务场景，对商品进行建模。

商品建模

产品设计基于公司业务形态，考虑业务复杂度、技术能力、运营成本等多个因素。

• 业务形态简单，可以用简单、便捷、快速迭代的产品能力去做支撑；
• 业务形态复杂且多样，则单一产品能力支撑不了，需要抽出业务中台，各业务线复用中台的能力，搭建自己的产品。

以下是一些通用的电商行业商品建模方式。

单SKU

这种模式即数据只有一层，所有信息都挂在SKU上，所有的商品都是完全平行且独立的。

SPU+SKU

两层结构：SPU为商品抽象层，SKU为具体可售层。即SPU描述商品是什么，SKU继承SPU的属性特点，并扩展特殊属性字段。

这是目前主流电商平台采用的模式，在前端展示时，以SPU的形式展示在列表，详情查看不同规格SKU的详细信息。

SPU-SKU-商品模板

平台对商品高度管控，通过对商品类目、品牌等属性，预设SPU模板，将部分属性字段挂在类目、品牌上。例如，选择手机类目，预设内存、颜色、品牌字段，选择连衣裙，预设颜色、尺寸、材质字段。

商家在编辑商品时，可以根据预设的信息，快速选择填充。在商品模板库足够标准的情况下，甚至平台可以直接预设好所有SPU和SKU的字段信息，商家直接一键复用，创建店铺自己的商品。适用于大型成熟平台，通过标准化模板提升商家体验和商品质量。

总结

商品平台架构设计实战

业务边界

明确商品域的业务边界，梳理商品是如何与上下游进行交互，分别给不同域提供的能力。

产品架构

以下是一个通用的商品架构，能满足商品主流程的生命周期。

商品实体设计

在商品域，最核心的几个实体是品牌、类目、SPU、SKU、组合。首先解释下，什么是实体，什么是实体关系。

实体：

实体最早是代码领域的概念，指有唯一标识、独立存在，有业务含义“对象”或者“概念”。例如，店铺是一个实体，单据是一个实体，合同是一个实体。

实体关系：

实体关系则是不同实体之间，基于业务场景和规则，存在相互依赖、关联的关系。例如强关联的，SKU是由SPU生成的，发票是由订单生成的。

商品域中，实体对应关系为：

• 每个SPU都有唯一的品牌和类目
• 一个SPU可生成多个SKU
• 多个SKU可以组合成一个组合
• 而一个SKU也可以跟不同SKU组成不同组合。

版本迭代，功能设计

梳理完业务模型、产品架构和实体关系后，就可以开始着手商品功能的设计。

在设计功能时，不需要一次性完成所有商品功能的设计，根据当下业务形态和，采取迭代式，优先保证业务的开展，再根据市场反馈做接下来迭代的调整。

V1.0：MVP版本，实现商品从0-1

核心价值：完成商品从0-1的基础SPU-SKU结构搭建，支持增删改查闭环。

核心能力：

• SPU创建：包含名称、类目、主图、描述等
• SKU创建：包含支持属性+属性值的组合，自动生成SKUID，SKU价格、库存独立设置
• 前台展示：SPU详情页+SKU详情展示
• 校验：SPU必填项、SKU规格不能重复

V2.0：效率提升，运营属性增强

核心价值：提升平台商品效率和数据质量。

核心能力：

• 批量操作能力：批导、批量上下架、批量修改
• 商品统计、分析能力：数量统计、销售统计、报表等能力
• 平台管控：商品审核、打标能力

V3.0：数据化，提升转化率

核心价值：通过沉淀数据，形成标准化模板，进一步提升商家发品效率，以及客户端商品的转化能力

核心能力：

• 商品模板：标准的行业、品牌、类目的商品模板、字段、样式
• 搜索：搜索引擎、多维度筛选、搜索排序
• 智能推荐：加入运营推荐和大数据模型，按照用户画像，实现千人千面推荐

V4.0：生态化，支撑更多业务形态

核心价值：通过标准化能力，支持多渠道对接

核心能力：

• API：商品数据API、库存API、价格API

V5.0：智能化，提升平台交易匹配度

核心价值：引入AI能力，满足个人差异化需求

核心能力：

• AI对话：通过对话式，了解客户需求并完成商品推荐
• AI生图、生视频：通过商家垫图或平台预设模板，生成商品图片、视频
• AI创品：通过获取三方店铺或者平台数据，创建店铺自己的商品

案例

某美妆行业原型

某电商行业原型

某外卖行业原型

常见业务问题及系统性解决方案

回到最开始的几个商品问题，你有答案了吗？

新业务和之前的完全不一样，要重新做一套商品体系吗？

业务差异性和可拓展性，在商品设计最初，即需要考虑，未来业务方向，并且在当前现状和未来可拓展性中做出取舍。

为什么商品搜索又慢又不准？

数据结构优化，将商品数据标准化、结构化，提升数据质量，完善关键词的拆分；

沉淀底层用户数据和算法，根据用户画像进行数据权重排序和推荐。

平台商品转化率为什么这么低？

提升商品信息的完整度，引入评价体系、场景化推荐等，增强用户购买信心。

总结

商品平台的搭建是一个持续优化的过程，需要在业务需求、技术可行性、用户体验之间找到最佳平衡点。

在商品已经足够完善的今天，产品要做的是利用AI技术发展，将商品平台往更加智能化的方向演进，降低商家的门槛和成本，提升商家效率。