CN113129071A - 一种商家产品sku分析方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种商家产品SKU分析方法及装置。所述商家产品SKU分析方法包括：获取商家产品的SKU数据；根据所述SKU数据生成SKU分析报告。本申请的商家产品SKU分析方法通过对获取的SKU数据进行整理，产出细化到产品SKU维度的侧面信息放映产品SKU的质量问题，商家通过本申请的方法可以详细了解自己的产品的SKU问题，从而进行下一步的策略的制定。

Description

一种商家产品SKU分析方法和装置
技术领域
本申请涉及SKU分析技术领域，具体涉及一种商家产品SKU分析方法以及商家产品SKU分析装置。
背景技术
现有技术中，对于买家，购买商品的时候会有综合排名，是平台通过多种角度(下单量，好评率，客服质量，发货速度等)来决定权重，目的是为了减少买家选购时间，将优质产品推荐给买家。
但是对于卖家来说，缺少一款对于SKU的具体分析，分析SKU的退货率、退货原因、产品质量、评论整理、追评时间、问一问等方面推导出商品细化到SKU的一个质量分析报告，从而决定是优化产品SKU的质量，还是控制它的进销存。
因此，希望有一种技术方案来克服或至少减轻现有技术的至少一个上述缺陷。
发明内容
本发明的目的在于提供一种商家产品SKU分析方法来克服或至少减轻现有技术的至少一个上述缺陷。
本发明的一个方面，提供一种商家产品SKU分析方法，所述商家产品SKU分析方法包括：
获取商家产品的SKU数据；
根据所述SKU数据生成SKU分析报告。
可选地，所述获取商家产品的SKU数据包括：
通过商家产品的所在平台进行数据导出从而获取SKU数据和/或通过网页抓取的方式获取SKU数据。
可选地，所述商家产品的SKU数据包括：SKU编码数据以及SKU评论数据。
可选地，所述SKU评论数据包括：
消费者评论数据、消费者追评数据、问答数据、退款备注数据。
可选地，所述根据所述SKU数据生成SKU分析报告包括：
根据所述SKU数据生成好评率信息；
根据所述SKU数据生成报损率信息；
根据所述SKU数据生成产品评估报告。
可选地，所述根据所述SKU数据生成好评率信息包括：
获取消费者评论数据、消费者追评数据中的好评数据的数量以及总评论数据的数量；
根据所述好评数据的数量以及总评论数据的数量获取所述好评率报告。
可选地，所述根据所述SKU数据生成报损率信息包括：
获取报损率关键字；
根据所述报损率关键字检索在各条所述SKU评论数据中是否具有与报损率关键字对应的关键字，若有，则提取该条所述SKU评论数据；
识别提取的各个所述SKU评论数据中的文字信息并识别语义；
根据语义判断是否为产品报损，若是，则将该条所述SKU评论数据设置为报损评论；
获取报损评论数据的数量以及SKU评论数据的数量；
根据所述报损评论数据的数量以及SKU评论数据的数量获取损率信息。
可选地，所述根据所述SKU数据生成产品评估报告包括：
获取产品评估报告关键字数据库，所述产品评估报告关键字数据库包括多个评估关键字；
根据所述报评估关键字检索在各条所述SKU评论数据中是否具有与评估关键字对应的关键字，若有，则提取该条所述SKU评论数据；
识别提取的每个所述SKU评论数据中的文字信息并识别文字信息所对应的语义；
根据语义将获取的各个所述SKU评论数据进行分类；
获取各个分类的SKU评论数据以及SKU评论数据的总数量；
根据各个分类的SKU评论数据以及SKU评论数据的总数量获取该分类的百分率；
为每个分类设置分类标签。
本申请还提供了一种商家产品SKU分析装置，所述商家产品SKU分析装置包括：
获取模块，所述获取模块用于获取商家产品的SKU数据；
SKU分析报告生成模块，所述SKU分析报告生成模块用于根据所述SKU数据生成SKU分析报告。
本申请还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并能够在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的商家产品SKU分析方法。
本申请还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时能够实现如上所述的商家产品SKU分析方法。
有益效果
本申请的商家产品SKU分析方法通过对获取的SKU数据进行整理，产出细化到产品SKU维度的侧面信息放映产品SKU的质量问题，商家通过本申请的方法可以详细了解自己的产品的SKU问题，从而进行下一步的策略的制定。
附图说明
图1为本申请一实施例的商家产品SKU分析方法的流程示意图。
图2是能够实现根据本申请一个实施例提供的商家产品SKU分析方法的示例性结构图。
图3是图1所示的商家产品SKU分析方法中从平台获取SKU数据的示意图。
图4是图1所示的商家产品SKU分析方法中从网页获取SKU数据的示意图。
图5是图1所示的商家产品SKU分析方法的一个SKU分析报告示意图。
具体实施方式
为使本申请实施的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行更加详细的描述。在附图中，自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。下面结合附图对本申请的实施例进行详细说明。
需要说明的是，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
图1为本申请一实施例的商家产品SKU分析方法的流程示意图。图2是能够实现根据本申请一个实施例提供的商家产品SKU分析方法的示例性结构图。图3是图1所示的商家产品SKU分析方法的一个SKU分析报告示意图。
如图1所示的商家产品SKU分析方法包括：
步骤1：获取商家产品的SKU数据；
步骤2：根据所SKU数据生成SKU分析报告。
本申请的商家产品SKU分析方法通过对获取的SKU数据进行整理，产出细化到产品SKU维度的侧面信息放映产品SKU的质量问题，商家通过本申请的方法可以详细了解自己的产品的SKU问题，从而进行下一步的策略的制定。
在本实施例中，获取商家产品的SKU数据包括通过商家产品的所在平台进行数据导出从而获取SKU数据和/或通过网页抓取的方式获取SKU数据。
在本实施例中，商家产品的SKU数据包括：SKU编码数据以及SKU评论数据。
在本实施例中，所述SKU评论数据包括：
消费者评论数据、消费者追评数据、问答数据、退款备注数据。
在本实施例中，所述根据所述SKU数据生成SKU分析报告包括：
根据所述SKU数据生成好评率信息；
根据所述SKU数据生成报损率信息；
根据所述SKU数据生成产品评估报告。
在本实施例中，根据所述SKU数据生成好评率信息包括：
获取消费者评论数据、消费者追评数据中的好评数据的数量以及总评论数据的数量；
根据好评数据的数量以及总评论数据的数量获取好评率报告。
在本实施例中，根据所述SKU数据生成报损率信息包括：
获取报损率关键字；
根据报损率关键字检索在各条SKU评论数据中是否具有与报损率关键字对应的关键字，若有，则提取该条SKU评论数据；
识别提取的各个SKU评论数据中的文字信息并识别语义；
根据语义判断是否为产品报损，若是，则将该条SKU评论数据设置为报损评论；
获取报损评论数据的数量以及SKU评论数据的数量；
根据所述报损评论数据的数量以及SKU评论数据的数量获取损率信息。
在本实施例中，根据所述SKU数据生成产品评估报告包括：
获取产品评估报告关键字数据库，所述产品评估报告关键字数据库包括多个评估关键字；
根据所述报评估关键字检索在各条所述SKU评论数据中是否具有与评估关键字对应的关键字，若有，则提取该条SKU评论数据；
识别提取的每个所述SKU评论数据中的文字信息并识别文字信息所对应的语义；
根据语义将获取的各个所述SKU评论数据进行分类；
获取各个分类的SKU评论数据以及SKU评论数据的总数量；
根据各个分类的SKU评论数据以及SKU评论数据的总数量获取该分类的百分率；
为每个分类设置分类标签。
在本实施例中，根据语义将获取的各个所述SKU评论数据进行分类包括：
将具有相同语义或相似语义的信息分为一类。
在本实施例中，为每个分类设置分类标签包括：
提取每个分类设置共用的关键词作为分类标签。
在本实施例中，还包括将上述的好评率报告、报损率信息以及各个分类SKU评论数据的分类标签以及分类标签所对应的该分类的百分率进行展示的步骤。
下面以举例的方式对本申请的方法进行进一步阐述，可以理解的是，该举例并不构成对本申请的任何限制，该举例中出现的产品信息仅作为举例使用，不代表产品的真实情况。
步骤1：获取商家产品的SKU数据。
具体地，参见图3，图3是从平台获取SKU数据的示意图。在交易平台中，是可以导出退款信息数据的。我们暂以某平台‘x品牌旗舰店’的某个商品来举例，可以理解的是，图3中的数据为举例性数据，并非特指商品实际质量。
在该平台导出的退款信息数据中，这里的“商品编码”就是SKU，我们还需要“宝贝标题”“买家退款原因”“买家退款说明”等一些基本信息。
参见图4，图4是图1所示的商家产品SKU分析方法中从网页获取SKU数据的示意图。
参见图4，首先，我们进入相应的网页，页面中的‘宝贝标题’对应着平台导出的‘宝贝标题’；‘颜色分类’点击之后，地址栏中，skuID参数发生变化，这个参数值对应着平台导出的‘商品编码’；‘颜色分类’点击之后，页面源码DOM元素中的‘已选中’也发生了变化，里面的‘P760(日落大道)’就是对应的商品编码(SKU)名称。
抓取所有的评论(消费者评论数据、消费者追评数据、问答数据、退款备注数据)。
参见图5，步骤2：根据所述SKU数据生成SKU分析报告，具体地，根据所述SKU数据生成好评率信息；根据所述SKU数据生成报损率信息；根据所述SKU数据生成产品评估报告。具体步骤上述已经阐述，再次不在赘述。
在本实施例中，可以使用关键字检索(报损率关键字、评估关键字)的方式进行检索，例如，在一个实施例中，我们第一次筛选使用“不”“难”“好”“久”“太”“超”“非”“比”等等，一些关键字。从中我们提取出各条SKU评论数据中具有上述关键词的SKU评论数据，例如，某几条SKU评论数据具有如下文字：“颜色不好看”“上色困难”“质量好”“颜色好难看”等等。
在本实施例中，根据语义将获取的各个所述SKU评论数据进行分类通过python机器学习，大量数据分析，频繁的系统测试等一些核心技术来解决这个问题，最终使用机器语言将评论数据人性化的，合理的归类整理。可以理解的是，具体分类方法为现有技术，再次不在赘述。
在本实施例中，根据语义将获取的各个所述SKU评论数据进行分类可以分成如下几类：
质量问题、潜在问题以及买家期望。
在本实施例中，根据语义将获取的各个所述SKU评论数据进行分类包括：
获取每条SKU评论数据的时间信息；
根据识别出的语义判断该条SKU评论数据属于缺陷问题还是期望问题，若属于期望问题，则将该条分类为买家期望，若属于缺陷问题，则
判断该条SKU评论数据的时间信息，若该条SKU评论数据的时间信息距离发货时间或/收货时间超过预设阈值，则将该条分类为潜在问题，若没超过预设阈值，则将该条分类为质量问题。
举例来说，下面有两条SKU数据，其中一个获取的语义如下“不会收到临期产品”，另一个语义如下“使用时掉色”。
通过语义判断，“不会收到临期产品”属于期望问题，其对应的SKU评论数据则为买家期望。
通过语义判断，“使用时掉色”属于缺陷问题，则判断该条SKU评论数据的时间信息，若该条SKU评论数据的时间信息距离发货时间或/收货时间超过预设阈值(例如，发货时间为2019年1月1日，预设阈值为15天，该条SKU品论数据的时间信息为2020年1月1日，明显超过15天)，则将该条分类为潜在问题。
本申请还提供了一种商家产品SKU分析装置，所述商家产品SKU分析装置包括获取模块以及SKU分析报告生成模块，所述获取模块用于获取商家产品的SKU数据；所述SKU分析报告生成模块用于根据所述SKU数据生成SKU分析报告。
需要说明的是，前述对方法实施例的解释说明也适用于本实施例的系统，此处不再赘述。
本申请还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并能够在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如上的商家产品SKU分析方法。
本申请还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时能够实现如上的商家产品SKU分析方法。
图2是能够实现根据本申请一个实施例提供的商家产品SKU分析方法的示例性结构图。
如图2所示，电子设备包括输入设备501、输入接口502、中央处理器503、存储器504、输出接口505以及输出设备506。其中，输入接口502、中央处理器503、存储器504以及输出接口505通过总线507相互连接，输入设备501和输出设备506分别通过输入接口502和输出接口505与总线507连接，进而与电子设备的其他组件连接。具体地，输入设备504接收来自外部的输入信息，并通过输入接口502将输入信息传送到中央处理器503；中央处理器503基于存储器504中存储的计算机可执行指令对输入信息进行处理以生成输出信息，将输出信息临时或者永久地存储在存储器504中，然后通过输出接口505将输出信息传送到输出设备506；输出设备506将输出信息输出到电子设备的外部供用户使用。
也就是说，图2所示的电子设备也可以被实现为包括：存储有计算机可执行指令的存储器；以及一个或多个处理器，该一个或多个处理器在执行计算机可执行指令时可以实现结合图1描述的商家产品SKU分析方法。
在一个实施例中，图2所示的电子设备可以被实现为包括：存储器504，被配置为存储可执行程序代码；一个或多个处理器503，被配置为运行存储器504中存储的可执行程序代码，以执行上述实施例中的商家产品SKU分析方法。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动，媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数据多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带、磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。
本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤。装置权利要求中陈述的多个单元、模块或装置也可以由一个单元或总装置通过软件或硬件来实现。第一、第二等词语用来标识名称，而不标识任何特定的顺序。
附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，模块、程序段、或代码的一部分包括一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地标识的方框实际上可以基本并行地执行，他们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或总流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
在本实施例中所称处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
存储器可用于存储计算机程序和/或模块，处理器通过运行或执行存储在存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现装置/终端设备的各种功能。存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
在本实施例中，装置/终端设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。
需要说明的是，计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减。本申请虽然以较佳实施例公开如上，但其实并不是用来限定本申请，任何本领域技术人员在不脱离本申请的精神和范围内，都可以做出可能的变动和修改，因此，本申请的保护范围应当以本申请权利要求所界定的范围为准。
虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施方案对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。

Claims (10)

1.一种商家产品SKU分析方法，其特征在于，所述商家产品SKU分析方法包括：
获取商家产品的SKU数据；
根据所述SKU数据生成SKU分析报告。
2.如权利要求1所述的商家产品SKU分析方法，其特征在于，所述获取商家产品的SKU数据包括：
通过商家产品的所在平台进行数据导出从而获取SKU数据和/或通过网页抓取的方式获取SKU数据。
3.如权利要求2所述的商家产品SKU分析方法，其特征在于，所述商家产品的SKU数据包括：SKU编码数据以及SKU评论数据。
4.如权利要求3所述的商家产品SKU分析方法，其特征在于，所述SKU评论数据包括：
消费者评论数据、消费者追评数据、问答数据、退款备注数据。
5.如权利要求4所述的商家产品SKU分析方法，其特征在于，所述根据所述SKU数据生成SKU分析报告包括：
根据所述SKU数据生成好评率信息；
根据所述SKU数据生成报损率信息；
根据所述SKU数据生成产品评估报告。
6.如权利要求5所述的商家产品SKU分析方法，其特征在于，所述根据所述SKU数据生成好评率信息包括：
获取消费者评论数据、消费者追评数据中的好评数据的数量以及总评论数据的数量；
根据所述好评数据的数量以及总评论数据的数量获取所述好评率报告。
7.如权利要求5所述的商家产品SKU分析方法，其特征在于，所述根据所述SKU数据生成报损率信息包括：
获取报损率关键字；
根据所述报损率关键字检索在各条所述SKU评论数据中是否具有与报损率关键字对应的关键字，若有，则提取该条所述SKU评论数据；
识别提取的各个所述SKU评论数据中的文字信息并识别语义；
根据语义判断是否为产品报损，若是，则将该条所述SKU评论数据设置为报损评论；
获取报损评论数据的数量以及SKU评论数据的数量；
根据所述报损评论数据的数量以及SKU评论数据的数量获取报损率信息。
8.如权利要求5所述的商家产品SKU分析方法，其特征在于，所述根据所述SKU数据生成产品评估报告包括：
获取产品评估报告关键字数据库，所述产品评估报告关键字数据库包括多个评估关键字；
根据所述报评估关键字检索在各条所述SKU评论数据中是否具有与评估关键字对应的关键字，若有，则提取该条所述SKU评论数据；
识别提取的每个所述SKU评论数据中的文字信息并识别文字信息所对应的语义；
根据语义将获取的各个所述SKU评论数据进行分类；
获取各个分类的SKU评论数据以及SKU评论数据的总数量；
根据各个分类的SKU评论数据以及SKU评论数据的总数量获取该分类的百分率；
为每个分类设置分类标签。
9.一种商家产品SKU分析装置，其特征在于，所述商家产品SKU分析装置包括：
获取模块，所述获取模块用于获取商家产品的SKU数据；
SKU分析报告生成模块，所述SKU分析报告生成模块用于根据所述SKU数据生成SKU分析报告。
10.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并能够在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8中任意一项所述的商家产品SKU分析方法。
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