京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
电商品质化升级 大数据成平台品控利器
作为连接消费者和商品的纽带,电商平台对商品品质的管控关系到消费者的权益能否落实。在保证品质的过程中,平台方一面要协助保障消费者权益,另一面也要对入驻的商家和商品负责,其角色的重要性可见一斑。
平台方如何更好地履行职责?京东集团无界零售赋能事业部品质提升部高级总监陈宇向媒体讲述了京东的品控经验。
加强监管 多环节引入数据支持
目前京东商城的自营商品占了较大比重,这一部分商品的管理已经非常成熟。对于第三方商家的管控成为重点。陈宇表示,对于平台入驻的第三方商家,京东考量其商品质量是否有保证会分为三步:第一,与政府监管机构沟通了解商家的信用情况;第二,会审查申请经营的品类资质;第三,在经营过程中的监管体系。前两步主要是在入驻之前进行,第三步则是成功入驻之后。
为了更加有效的进行管控,京东在多个环节引入了大数据。例如,京东会跟一些政府机关打通数据库,拿到类似于黑名单或者违规经营的名单,杜绝这样的商家入驻平台。同时还有大量的用户行为数据的收集和整理。
“电商只能靠大数据,只能靠系统化,必须是在研发和技术上大量投入。”陈宇说,“希望未来借助国家机构的数据,一起与国家共同建立企业诚信和个人诚信档案库。”
海外购是公认的品质控制难点,在这一点上,京东从2017年9月份开始,对全球购进行了一次大规模的质量提升行动,把店铺重新入驻的规则包括资质进行了梳理。陈宇认为,最终,京东所定义的全球购,是尽可能的去跟品牌方合作,引进国外当地的品牌方。同时通过海外机构,包括与当地的使馆和商业协会合作,让他们来协助认证那些在京东开全球购的店铺。
赋能商家 除劣同时更要扶优
“京东不仅仅只是一个平台,而希望能带给商家更多,希望能以我们的能力去向商家输出”,陈宇表示。京东秉持对假货的态度零容忍,但是对于质量不合格的产品,处罚之外,京东会帮助商家一块找问题的根源。
以标识或者标签不规范最后抽检后定义商品不合格为例,规模较大的工厂对于规范的理解没有问题,而中小的企业质量管理人员或者生产人员对规范理解可能存在一定的偏差,这些问题是通过平台帮助商家改善的。
“我们去年开始做了标签专项提升的试点,下半年试点效果比较好,今年会大力推广以帮助我们平台上的生产企业和第三方将标签规范化。” 陈宇说。
对于京东来讲,前几年更多关注于如何在这个平台去防范一些不合格的商品和不规范的商家,也就是“除劣”,而今年关注的重点在于怎么把优秀的东西展示出来,让用户能很容易的选到,也就是“扶优”。商品质量的把关一定要严格,但是同时把更多优质的商品推荐给用户,让其成为消费者的首选,为品质管控提供了新的思路。
“原来光去看排名,或者竞价广告这种是不可取的。现在京东对于这个品类定好标准,搜索加一些权重,相当于京东来认证优质的企业和产品。”陈宇表示,一方面,用户买的时候这些商品会有京东的背书和把关,会更省时更省心。另一方面,购买次数越多,京东后台就会有更多数据,有些数据很高的商品当月的销售量涨了百分之五、六百,让优质的商品更受欢迎。
随着315的临近,品质问题的关注会达到一个新的高度,电商打假刻不容缓。陈宇呼吁:整个中国电商应该是一个整体,希望各个平台联起手来,不要各自为战,而是形成一种联盟,让一地造假在多地无法生存。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主,例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-07-14在数据分析、业务效果验证、AB实验扩展、行业对比等场景中,我们经常需要对比三组及以上样本的均值差异,例如不同区域的客单价对 ...
2026-07-13在互联网产品运营、用户生命周期管理与商业化数据分析中,留存指标是判断产品价值、用户满意度与商业模式健康度的核心基准。常规 ...
2026-07-13 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-07-13【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-07-07【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中,文本数据处理是高频刚需场景,用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06