商品排序

现状
目前商品列表的排序方式都是自动生成，且均为单维度的排序：价格、销量、新品（上架时间）。我们需要一种新的排序
不足
1.运营不能人工调整排序。
2.单维度的马太效应。以销量为例，销量在前的排前面，结果是卖的好越来越好，卖的差的越来越差。
方案1
增加人工排序，人工排序按运营后台设置显示。
方案2
新增综合排序，根据多种因子按权重生成。需要运营和我一起确定因子和权重。目前我考虑的因子有价格20%、新品20%、销量20%、人工40%，以后可以加入复购率、品牌、退货率。

因子计算时，只单纯考虑顺序，不考虑具体数值，例如商品A价格 为300元，B价格无论是400元还是600元，只要比A高，排序结果都是一致的。

综合排序计算过程见下图：

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方案3

综合排序和人工排序都在前端显示。

淘宝的综合排序

综合模型因素：人气模型 50%丶服务模型 20%丶卖家模型 20%丶价格模型 10%

人气模型因素：产品的转化率丶单品销售额丶单品销量丶产品的收藏率丶产品的动态评分丶DSR评分丶老客户的重复购买率丶单品的PV和UV.

服务模型因素： 单品动态评分、店铺DSR评分、退货率、投诉率、旺旺

卖家模型因素：动态上新率、旺旺在线时长、售罄率、滞销商品数和滞销
商品率、综合服务质量、客单商品率、支付宝使用率

价格模型因素：最优价格区间、品牌限价原则

淘宝有降权机制