SberMarket内容、品类及内容产品总监纳塔利娅·切丘林娜（Natalia Chechulina）分享了内容如何帮助提升该在线服务的收入，并在与传统零售业的竞争中保持优势；内容管理人员目前使用的IT解决方案，以及数据如何在关键业务决策中发挥作用。
俄罗斯食品电商市场正快速增长：例如8月订单量突破2000万单，环比增长9%，较2020年8月激增268%。各平台在前景广阔的细分市场中争夺领先地位，密切关注服务质量与便利性指标，包括引入更多合作伙伴、扩充品类、提升配送速度及扩大覆盖范围，同时持续优化商品目录。
网购消费者无法像线下购物那样亲手触摸商品，其认知主要依赖于内容呈现。因此，高质量的图片、详实的描述以及准确的库存信息展示，是线上成功销售的基石。在SberMarket，目录内容的快速高效填充由内容部门负责。
3个月内新增23家零售商
2021年夏季，SberMarket接入了23家新零售商（目前合作商户约100家），并计划于11月再新增52家合作伙伴。商品目录规模已达170万SKU，而内容管理员手动创建一张商品卡片平均耗时约15分钟。每张“成品”商品卡必须包含图片和属性：类别、重量、营养成分、价格、品牌及制造商信息，以及详尽的商品描述。
- 从零售商处获取数据，进行丰富化与结构化处理，并在网站上输出已准备好的主数据；
- 基于主数据创建自定义产品：卡片、过滤器、类别和板块；
- 负责零售商的接入工作。
与其他部门协作，我们还在目录和搜索中创建产品，并主导订单完整性和零售商商品覆盖率项目（确保网站展示合作伙伴至少95-99%的可售商品）。
安德烈·库兹明，内容产品产品经理：在SberMarket的内容部门，有一整支开发团队。得益于他们的努力，我们拥有了自己的PIM系统——这是所有大型电商企业的必备工具。在PIM系统出现之前，内容存储在Excel文件中，这些文件至今仍是资深内容经理噩梦中的常客。但现在我们有了一个便捷的工具，能够聚合数百万条记录，轻松创建和管理任务、商品、参考数据、目录和过滤器。
我们的PIM系统不仅有助于创建新内容，还优化了以往需要耗费数百人时的流程。例如“自动匹配”功能，借助机器学习算法，我们将50%的新数据源与现有商品进行了关联。
无论是生产汽车、儿童玩具还是内容，任何生产部门通常都有三个关键关注点：
- 产品质量和用户认可度；
- 生产速度；
- 最低生产成本。
在过去三个月里，我们的“生产”流程将卡片成本降低了16%，创建速度提升了30%，这也加快了新零售商的接入速度。这是一个涉及内容部门所有团队的复杂过程，包含十多个环节，例如：
- 将商品信息导入PIM系统进行内容处理；
- 将报价与商品库匹配以排除重复项，并向买家提供更高质量的信息；
- 创建新的商品卡片；
- 商品拍摄与图像后期处理；
- 创建目录结构和类别过滤器；
- 将目录和商品导入网站；
- 导入价格和库存；
- 合作伙伴技术上线及网站商品目录检查。
此外，内容不仅要精心准备，还要持续维护。为此，我们部门设有多个内部团队协同工作。第一个部门负责目录内容质量，处理由客户或员工提交的与内容错误相关的请求。
SberMarket与品牌的合作不仅限于广告平台。任何品牌都可以联系内容部门，免费更新其在平台上展示的商品信息。我们与超过4,500个品牌保持联系并定期更新商品信息。例如，过去三个月更新了超4,500款商品信息。此外，夏季网站内容替换为品牌专属内容的速度已从两周缩短至几天。
神经网络用于内容处理
如今的内容处理不再仅靠“人工”，我们在照片处理中使用了神经网络。该技术于春季上线，目前已有超过26,000张SberMarket目录中的照片未经人工干预完成处理。处理成本降低了3倍，照片进入生产环节的速度提升了6倍：原本需要3天的流程，现在不超过12小时即可完成。
内容管理工作的自动化是任何大型公司面临的现实课题。如今市场上涌现出许多便捷的解决方案，例如批量操作程序，能够实现对指定分组内卡片的同时更新，从而取代逐一手动编辑的方式。
数据、洞察与业务目标
如今所有品类决策均基于客户体验数据。我们分析消费者需求的变化、哪些体验更便捷，以及哪些方案不受欢迎。
例如：基于数据分析，我们能够判断目录中哪些新类目具有实际价值。目前，我们已单独设立“冷冻食品”类目（转化率42%-49%）和“植物基饮品”类目（转化率30%）。同时，“奶酪”和“即食餐”类目的调整测试也在同步进行。
在构建新类目时也曾出现失误。例如，一些名称模糊或筛选逻辑不清的新类目（如“买家精选”、“不止于食品”和“实用又愉悦”）转化率较低。基于这些经验，我们分析了相关指标，剖析失败原因，并制定了将类目展示在前台页面的规则。
优化内容部门工作流程：检查清单
- 明确工作量：在小型企业中，通常可由内容管理人员借助简单工具完成目录补充与维护。对创新及其他变革的投资应与具体任务挂钩。
- 不要混用线下与线上工具：同一机制在不同平台上可能导致不同结果。
- 实现自动化：技术方案有助于降低流程成本、节省员工时间并提升产出内容的质量。例如：用于照片修图的神经网络和通过机器学习算法绑定新数据源的“自动匹配”功能。
- 开展调研：在提出旨在改善目录（提高订单转化率）的假设时，应以数据为依据。收集数据可依靠分析师团队或直接与用户沟通的研究人员。
- 与合作伙伴保持沟通：若与多家零售商或品牌合作，请维持联系并及时更新产品信息。
- 收集反馈：及时察觉目录缺陷需依赖关于困难和错误的反馈信息。应提供便捷的联系方式，为用户及与前台页面交互的员工（如拣货员）设置透明的反馈渠道。