电商平台商品信息可视化营销标准分析

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摘要：随着移动电商的迅猛发展，各大电商平台中同行业品类的竞争越来越激烈，中小店铺为了提升销量，在电商视觉营销中夹杂“虚假”“夸张”的信息传达，导致消费者日益激增的差评和退货现象，本文通过搜集阿里行业大数据关于“差评”的相关关键词，结合各品类商品特点编写电商平台商品信息可视化营销标准，进行规范行业商品信息传达的真实性和导向性。

关键词：信息可视化；电商；营销标准

一、消费者层面网购困境分析

（一）消费者网购困境现状

截止2021年，我国网上零售额达11.76万亿元，其中，实物商品电商网站上零售额达9.76万亿元，占社会消费品零售总额的24.9%，我国网络购物用户规模达7.82亿，占网民整体的79.1%[1]。销售额越来越高，市场规模越来越大，网购人群和电子商务店家也随之递增，但数字背后是一系列的问题，淘宝市场在商品价格方面虽然透明，但由于产地不同，商家不同，货源不同，导致产品质量鱼龙混杂，而刷单、刷好评现状愈演愈烈，电商平台虽出台了相关惩罚扣分政策和监控系统来抑制和扼杀电商刷单、刷好评对行业公平性的冲击，现阶段大量商家刷单利用系统检测的漏洞和第三方社交软件来配合刷单刷好评，为一些商品质量很差的店铺作掩饰，混淆消费者试听，让消费者无法正确判断出店铺所销售的产品质量是否过关，而刷单“好评”的背后隐藏着许多产品质量问题，在电商大环境下产生了一系列网购困境，其中包括购物中品牌比较、店铺比较、评价信息筛选和处理，产品信息筛选和处理等问题上均处于较混乱水平。

（二）消费者网购困境影响因素

消费者主观退货意愿与顾客退货险购买行为、网购频率、购物平台访问习惯、产品评价浏览行为、产品挑选等消费行为显著相关[2]，而消费者客观退换货离不开淘宝和电商的卖家一系列不规范操作而导致，研究表明在线商家索要好评的行为是造成消费者差评行为的重要原因[3]，商家的故意可视化营销行为降低了消费者的评判能力，掩盖住了商家产品背后的质量问题，而背后究竟掩盖了什么，这里利用淘宝行业大数据和淘宝指数来进行相关关键词挖掘分析，这里以“淘宝差评”为关键词进行大数据分析，人群画像如图1所示。图1　“淘宝差评”关键词词云人群画像根据淘宝指数人群画像中显示，涉及门类剔除掉非淘宝电商系内容关键词后，淘宝差评高频关键词涉及品类有：书籍、影视音乐、教育培训、休闲爱好、生活、家电数码、服饰等，利用文本分析，查找每个类别下的关键词词云，找到其中的共性特征词：色差、产品型号不符、图文不符、质量、注意事项等。进入淘宝各品类店铺的评论区进行差评内容分析，其中色差是因为店铺商品海报在后期PS过程中夸张式的调整色彩饱和度、色调、明度亮度等关键参数，或者过分的添加摄影灯等导致消费者收到实物后与店铺海报宣传的外观不符，或部分动态视频添加渲染滤镜也会导致色差。产品型号不符是由于部分产品由于产品自身生产设备问题，导致产品尺寸与常规尺寸不符，尺码偏大或者偏小等情况，或者在商品详情页中利用“非生活”状态下产品的最优状态图片渲染氛围，误导消费者在日常使用中产生极度的落差感。图文不符原因的真实原因在于，商家为过度宣传产品美好的一面，利用大篇幅鼓吹产品的外观，而忽略产品的适用性和功能，导致消费者产生伪需求。其他的一些差评是由于商家在数据可视化上避重就轻，把部分刷出来的好评放置在消费者观看产品介绍页的显眼位置，再利用红包返利等手段消除差评，从而误导未购买的消费者。

二、各品类商品信息内容展示重点

电商平台商品信息可视化营销标准由校企联合发起制订，其流程见图2所示；通过对大数据“差评”字段文本分析，得出网购困境的影响因素，找出其中关于美工营销方面的问题，这里我们从技术参数层面、美工结构标准层面、营销信息层面三个部分来构成可视化营销标准，首先从营销信息层面分析；这里先理解什么是可视化，数据信息可视化在电商领域就是把产品信息和相关详情利用图文、视频语言可视化的展示给消费者的过程[4]，由于大量的电子商务商家在产品数据可视化营销方面形成了一种行业不成文的“习惯”，就是过度美工、美化和信息过载，未对各自品类消费者真实数据需求做出更新和反应，取而代之的是商家想让消费者看到哪些内容，而不看哪些数据内容，电商时代鱼龙混杂的商品信息已无法被消费者有效的接收、处理和利用判断，这就是误导[5]，以下对电子商务八大品类进行分析和归纳，联合江浙沪皖多家校企产业合作电商公司总结出商品信息可视化展示的重点，如表1所示。表1中分为商家误导（夸大）点和商品信息可视化重点来对照，可以看出大部分商家都在避重就轻，商品信息的可视化导向为吸引消费者下单和购买，所以重点在容易影响和感染消费者的地方下功夫，例如服饰服装方面，商家误导（夸大）在于宣传和鼓吹特级模特上身后的穿着效果，并利用滤镜或者调色，过分美化消费者脑补中上身效果后的虚假自我认知，极易产生因色差和尺码不符导致的差评和退换货问题；其次美妆护理方面，商家利用图文和视频重点宣扬品牌调性、风潮，再者夸大美妆护理后效果，这里是商品信息虚假和不对称的重灾区，各品类商家应对应可视化重点展示归纳表，让消费者想知道的信息，用显而易见的方式重点展示给消费者。

三、商品信息可视化营销结构标准

电商行业商品页面可视化水平没有一个统一的标准各行其道，有一定规模的店铺会浓墨重彩去装修店铺，小的店铺会比较“捡漏”，而处于中间层级的中小店铺面临刷单日益“透明”的电商市场，销量、好评和模板化优美的视觉夸大渐渐掩盖了产品的质量问题，购买推广的流量大户掩盖了性价比的中小优质商户。普通中小企业为了赶上市场的“步伐”，纷纷聘请专业美工套模板去美化商品宣传页面，大企业流量越来越多，小企业越来越浮夸，却又难以生存下去，这就是恶性循环；除了上面提到的各品类商家需要重点告知消费者的部分外，电商行业急需数据可视化新模式供消费者综合评价和判断，产品信息可视化行业规范和标准如图3所示。这里从消费者角度出发，总结出电商淘宝购物，在保证市场公平的前提下，消费者应该从商家获取哪些信息来源，来分析出电商数据可视化行业标准的5大维度，淘宝商品详情页内容设计需包括（可视化标准维度1、3、4、5），店铺首页需包含（可视化标准维度2），第一维度是产品信息，其中包括产品的名称、型号、规格、数据、种类、参数、功能、外观、材料等基础信息，第二维度是行业数据，这里的行业数据包括消费者评价，销量、投诉率、店铺信誉、包括历史价格趋势波动图，这些数据建议淘宝官方建立平台机制，在每家店铺的首页强制性开辟一个板块，可视化的显示出这些数据，因为是官方数据所以不能由店家自行设计和造假，给消费者一个比较客观的判断依据，而现阶段淘宝平台显示的仅仅为店铺的销量和评星，评星只有红色（高于行业水平）、绿色（低于行业水平）两种模式，没有具体的行业数据来的直接，有点店铺是新店铺，但是行业排名不行，不代表其产品质量和售后不行；第三维度是服务信息，包含物流信息、赔付方式和条件、退换货原则、正品保证等参数依据；第四维度是可视化的形式，其中包括图文、视频、图表、动画、3D交互等，其中主流运用图文和短视频；最后一个维度是美化程度，包括产品比例、颜色、外观、性质、大小参照等信息，这个维度是最重要的，其他维度的意义是需要存在，而第五维度的意义在于美化的参数设置，在考虑营销需要的情况下允许利用后期进行适当的调整和修改，但是超过一定的参数就会产生巨大的差异性，所以利用学校的美工实训室来进行实体产品拍摄，分别进行后期不同参数调整后的对比，总结出下面美工可视化后期参数调整指标阀值区间。在实验中，产品比例问题容易产生误导的是相对的大小，虽然比例是等比缩放，但是在没有参照物的情况下容易造成视觉误差，例如某宝上出售的便携式超薄MINI本，图片上显示非常小，但是实际尺寸可能普通的女士背包装不进去，这就是没有参照物下的心理误导；在色差方面容易产生问题的就是色调、饱和度两个方向，一般美工后期不会触碰修改色相，所以这点忽略不计，色调上上下差值2个点，色温上下差值1个点即可；饱和度方面是修改参数的重灾区，因为高饱和度会让颜色丰富而鲜艳，这里阀值在上下18个点左右的参数空间变动，在保证没有色差的情况下，还有一定的美化作用。第二阶段是提亮产品，亮度对比度会一定程度上改变产品的外观状态，但是影响不大，不管是后期调整还是前期打光拍摄，带来的效果都在允许范围内，这部分给出的参数考虑是提亮产品的最优值区间，高光（-20，+35）、亮调（-7，+7）、暗调（-8，+8）、阴影（-12），能达到一个比较明亮洁净的产品状态。最后阶段是产品质感问题，这部分大多数商家后期喜欢加入美化滤镜，例如韩版服装产品，后期会添加韩国效果滤镜，这个滤镜会给产品带来一层偏黄褐色的暖色调，会改变产品颜色，产生色差，所以建议禁止使用滤镜美化；如果利用CameraRaw插件来调整，会用到Dehaze效果插件，参数上下浮动在-4～+8区间，颗粒化幅度在15点以内即可。

四、行业标准推广与思考

电商行业可视化营销要想规范离不开淘宝官方的变革和行业内部自省，首先淘宝官方需要对平台进行深化可视化改造，将“行业大数据”“店铺大数据”不仅以服务订购的形式提供给商家，还要以公开的形式在客户端展示给消费者，让店铺在平台上无处遁形，自然优胜劣汰，电商行业竞争公平性会逐渐恢复，其次是行业内部自省，大中小店铺商家应尽快形成共识，围绕着产品本身、产品信息、产品数据开展营销宣传活动，可视化营销标准可以形成模块化供各品类电商店铺参考和快速套版，另一方面电商平台应加大和改进对刷单行为的监管与惩戒力度，从平台内部保证竞争的公平性。未来的建设思路是将跨学科融合理念加入专业群课程建设中去，不仅仅是电商美工单一专业进行整合，应放眼整个专业群，从新零售的顶层进行融合逻辑设计，融合电子商务、市场营销、物流管理、门店管理等，把握未来新零售发展脉络与行业体系，健全专业群课程体系，推动行业新标准的建立和应用。近两年高职院校寻求多点开花、让更多的中小型企业进驻职业教育的工作中来，电商专业前后与三只松鼠、凡臣电商、芜湖贝石商贸有限公司、蝶爱电商有限公司、蚌威电商有限公司等本地多个中小型企业达成校企深度合作，蚌威电商带着他们的车载产品来到学校电子商务美工实训室，从商品的摄影棚采集到后期的产品精修、再到最后的电商店铺的详情页设计、淘宝主图采用新型行业美工标准，其设计均由学生负责制作和设计，从中评比挑选部分真实上传店铺实际应用，目前有多位同学已成功留在电商公司成为项目及美工负责人。行业标准推广方面任重而道远，首先是因为淘宝内部关于店铺装修代码模块允许自定义的开放，只要不涉及违反法律和违反淘宝规定的可视化营销均可以上线，在没有框架约束下“浮夸”“虚假”“擦边球”等一系列问题就有机可乘，行业标准的推行只能自上而下，从电商大企业、龙头企业发起，电商行业协会牵头实施，另一方面在电商运营和电商美工培训上添加可视化营销标准培训，统一行业美工的“趋势”，这样从人才培养到用工单位双向合力去扭转行业乱象，电商数据可视化标准就能逐渐深入推进，保障未来电商平台平稳发展。

参考文献：

[1]中国互联网络信息中心（CNNIC）.第47次中国互联网络发展状况统计报告[R].2021-02-03.

[2]李明芳.网购顾客主观退货意愿度量及其与消费行为相关关系[J].中国流通经济，2017，31（04）：17-24.

[3]毕达天，楚启环，曹冉.基于文本挖掘的消费者差评意愿的影响因素研究[J].情报理论与实践，2020，43（10）：137-143.

[4]黄靖越.基于知识图谱的美妆产品信息可视化设计与研究——以口红产品为例[J].中国传媒大学学报（自然科学版），2020，27（05）：32-37.

[5]于殿隆.零售网站商品信息质量控制[D].吉林大学，2017.

作者：薛瑞昌 汪琪 单位：安徽商贸职业技术学院