商品工业属性画像是指对商品的各种属性和特征进行系统化的描述和分析，以便更好地了解商品的本质和价值。商品工业属性画像在数字化营销中有着重要的作用。本文从理论和实践两个方面，结合一些实际的案例和示意图，介绍商品工业属性画像的概念和方法、在数字化营销中的应用和价值，以及商品工业属性画像的具体操作和效果。

一、什么是商品工业属性画像

作为产品经理和运营人员，我们都知道，商品是我们的核心资源，是我们的生命线，是我们的竞争力。我们要想在数字化营销的领域，取得优势和成功，就必须对我们的商品有深入和全面的了解，知道它们是什么，能做什么，有什么价值，适合什么人，怎么样才能让更多的人喜欢和购买。

但是，我们的商品往往是千变万化的，有着各种各样的属性和特征，有着不同的方面和层次，有着复杂的关系和规律。我们要想对我们的商品有深入和全面的了解，就不能只看表面，也不能只看一部分，而要从多个角度，多个维度，多个层次，对商品进行系统化的描述和分析，把握商品的本质和价值，这就是商品画像。

商品画像，就是对商品的各种属性和特征进行系统化的描述和分析，以便更好地了解商品的本质和价值。商品画像，就是一种对商品的抽象和概括，它可以从不同的维度和角度，反映商品的不同的方面和层次。

举个例子，我们可以把一件衣服，看作是一个商品，那么，这件衣服的商品画像，就是对这件衣服的各种属性和特征进行系统化的描述和分析，以便更好地了解这件衣服的本质和价值。这件衣服的商品画像，就是一种对这件衣服的抽象和概括，它可以从不同的维度和角度，反映这件衣服的不同的方面和层次。

例如，我们可以从以下的几个维度和角度，来描述和分析这件衣服：

• 物理维度，是指这件衣服的物理属性和特征，如类别、品牌、型号、颜色、尺寸、价格、材质、重量、形状、细节等。
• 业务维度，是指这件衣服的业务属性和特征，如销量、评分、评论、收藏、点击、热度、口碑、偏好、相关性等。
• 用户维度，是指这件衣服的用户属性和特征，如性别、年龄、职业、收入、教育、兴趣、需求、场景、行为、决策等。
• 情感维度，是指这件衣服的情感属性和特征，如风格、气质、情绪、态度、价值、信任、喜爱等。

通过从这些维度和角度，来描述和分析这件衣服，我们就可以得到这件衣服的商品画像，它可以帮助我们更好地了解这件衣服的本质和价值，以及它和其他商品、用户、市场的关系和规律。

商品画像的构建，需要对商品的数据进行收集、清洗、整理、分析和挖掘，以提取出商品的有用的信息和知识。商品画像的构建，可以采用不同的方法和技术，例如：

• 基于规则的方法，通过人工定义一些规则和标准，对商品的属性和特征进行分类和标注，例如，根据商品的类别、品牌、型号、颜色、尺寸、价格等，给商品打上相应的标签。
• 基于统计的方法，通过对商品的数据进行统计分析，对商品的属性和特征进行量化和度量，例如，根据商品的销量、评分、评论、收藏、点击等，计算商品的热度、口碑、偏好、相关性等。
• 基于机器学习的方法，通过对商品的数据进行机器学习，对商品的属性和特征进行自动化的识别和提取，例如，根据商品的图片、文本、视频等，使用图像识别、自然语言处理、深度学习等，识别商品的风格、场景、功能、情感等。

商品画像的构建，需要根据不同的目的和场景，选择合适的方法和技术，以达到最佳的效果。商品画像的构建，是一个动态的过程，需要不断地更新和优化，以适应商品的变化和市场的变化。

二、为什么要构建商品工业属性画像

商品画像在数字化营销中有着重要的作用，它可以帮助产品经理和运营人员：

• 更准确地识别商品的属性和特征，从而提高商品的分类和标签的质量和准确性，降低商品信息的冗余和错误，提升商品的搜索和推荐的效率和效果。
• 提高商品营销效果，通过商品画像，可以更好地了解商品的目标用户和市场需求，制定更合理和有效的营销策略和方案，提升商品的曝光和转化率，增加商品的销售额和利润。
• 提高商品研发效率，通过商品画像，可以更好地了解商品的优势和劣势，发现商品的改进和创新的方向和空间，提升商品的质量和竞争力，增加商品的用户满意度和忠诚度。

下面，我们将分别从这三个方面，详细介绍商品画像在数字化营销中的应用和价值。

1. 更准确地识别商品的属性和特征

在数字化营销的场景中，商品是我们要展示、推荐和销售的核心对象。因此，对商品的属性和特征的准确识别，是影响商品的搜索、展示和匹配的效率和质量的关键因素。然而，商品的属性和特征是多样化、复杂化和动态化的，不同的商品有不同的属性和特征，同一种商品也可能随着时间、地点和用户的变化而变化。

例如，一件衣服的属性和特征可能包括品牌、款式、颜色、尺码、材质、价格、评分、销量、库存、适用场合、搭配建议等等，而这些属性和特征可能会因为季节、地域、用户喜好等因素而有所不同。如果我们不能对商品的属性和特征进行系统化、标准化和量化的描述，就会导致以下几个问题：

• 商品的搜索效率和质量低下。用户在搜索商品时，往往会根据自己的需求和偏好，输入一些关键词或者选择一些筛选条件，来缩小搜索范围和提高搜索精度。然而，如果商品的属性和特征没有统一的标准和规范，就会出现以下情况：
• 用户输入的关键词和商品的属性和特征不匹配，导致搜索结果不准确或者不相关。例如，用户输入“红色连衣裙”，但是商品的颜色属性可能是“玫红”、“酒红”、“大红”等不同的表述，导致用户无法找到自己想要的商品。
• 用户选择的筛选条件和商品的属性和特征不一致，导致搜索结果不完整或者不全面。例如，用户选择“价格区间”为“100-200元”，但是商品的价格属性可能是“原价”、“折扣价”、“会员价”等不同的计算方式，导致用户错过了一些符合自己预算的商品。
• 商品的展示效果和质量低下。用户在浏览商品时，往往会根据商品的图片、标题、描述等信息，来判断商品的属性和特征，从而决定是否点击、收藏或者购买。然而，如果商品的属性和特征没有清晰的展示和说明，就会出现以下情况：
• 商品的图片和标题不突出商品的属性和特征，导致用户对商品的印象模糊或者错误。例如，商品的图片是模糊的、角度不好的或者与商品不符的，商品的标题是过长的、过短的或者含糊的，导致用户无法看清商品的细节或者特点。
• 商品的描述不完善或者不准确，导致用户对商品的了解不足或者误解。例如，商品的描述缺少了一些重要的属性和特征，如尺码、材质、成分等，或者商品的描述与实际的属性和特征不一致，如颜色、质量、功能等，导致用户在购买后出现退换货、差评、投诉等问题。
• 商品的匹配效率和质量低下。用户在购买商品时，往往会受到一些推荐或者提示，来帮助用户发现更多的商品或者增加用户的购买意愿。然而，如果商品的属性和特征没有有效的分析和利用，就会出现以下情况：
• 商品的推荐不符合用户的需求和偏好，导致用户对推荐的商品不感兴趣或者反感。例如，商品的推荐是基于商品的销量、评分、热度等指标，而不是基于用户的历史行为、个人特征、场景需求等因素，导致推荐的商品与用户的期望不一致或者不相关。
• 商品的提示不适合用户的购买场景和心理状态，导致用户对提示的商品不信任或者不理解。例如，商品的提示是基于商品的优惠、促销、限时等信息，而不是基于用户的购买动机、购买阻碍、购买痛点等因素，导致用户对提示的商品不信任或者不理解。例如，商品的提示是基于商品的优惠、促销、限时等信息，而不是基于用户的购买动机、购买阻碍、购买痛点等因素，导致用户觉得提示的商品是强推的、不必要的或者不合适的。

综上所述，我们可以看到，商品的属性和特征的准确识别，是影响商品的搜索、展示和匹配的效率和质量的关键因素。那么，我们应该如何对商品的属性和特征进行系统化、标准化和量化的描述呢？这就是商品工业属性画像的作用和意义。

商品工业属性画像是指对商品的各种属性和特征进行系统化、标准化和量化的描述，以便于对商品进行分类、筛选、推荐和评价。商品工业属性画像的建立，需要遵循以下几个原则：

商品工业属性画像应该是完整的，即覆盖商品的所有重要的属性和特征，不遗漏任何可能影响用户决策的信息。

商品工业属性画像应该是一致的，即使用统一的标准和规范，避免出现不同的表述、计算和展示方式，保证商品的属性和特征的可比性和可交换性。

商品工业属性画像应该是准确的，即反映商品的真实的属性和特征，不夸大、不缩小、不歪曲，保证商品的属性和特征的可信性和可靠性。

商品工业属性画像应该是动态的，即随着商品的属性和特征的变化，及时更新和调整，保证商品的属性和特征的时效性和灵活性。

商品工业属性画像的建立，需要借助一些技术和方法，如数据采集、数据清洗、数据分析、数据挖掘、数据可视化等，这些技术和方法的具体细节和实现方式，不是本文的重点，也不是本文的目标受众的关注点，因此，本文不做过多的介绍和讨论，而是注重从业务和用户的角度出发，讲解商品工业属性画像的价值和意义。

2. 提高商品营销效果

商品营销是指通过一系列的策略和手段，来促进商品的销售、转化和收入的过程。商品营销的效果，取决于我们能否有效地吸引、满足和留住用户。而商品工业属性画像，可以帮助我们实现这一目标，具体来说，有以下几个方面的作用：

商品工业属性画像可以帮助我们提高商品的搜索、展示和匹配的效率和质量，从而吸引更多的用户。

如前文所述，商品工业属性画像可以帮助我们更准确地识别商品的属性和特征，从而提高商品的搜索、展示和匹配的效率和质量。这样，我们就可以让用户更容易地找到自己想要的商品，更快地了解商品的信息，更准确地匹配商品的需求，从而提高用户的点击率、浏览时长、收藏率等指标，增加用户的兴趣和信任，吸引更多的用户。

商品工业属性画像可以帮助我们提高商品的推荐和提示的效率和质量，从而满足更多的用户。

商品工业属性画像不仅可以帮助我们对商品进行分类、筛选、推荐和评价，还可以帮助我们对用户进行分析、分群、画像和评价。这样，我们就可以根据用户的历史行为、个人特征、场景需求等因素，来推荐或者提示更适合用户的商品，从而提高用户的满意度、转化率、复购率等指标，增加用户的价值和忠诚，满足更多的用户。

商品工业属性画像可以帮助我们提高商品的优化和创新的效率和质量，从而留住更多的用户。

商品工业属性画像不仅可以帮助我们对商品的属性和特征进行系统化、标准化和量化的描述，还可以帮助我们对商品的效果和反馈进行数据化、可视化和分析化的处理。这样，我们就可以根据商品的销量、评分、评论、退换货、投诉等数据，来优化或者创新商品的属性和特征，从而提高商品的质量、性能、功能等指标，增加商品的竞争力和吸引力，留住更多的用户。

综上所述，我们可以看到，商品工业属性画像可以帮助我们提高商品营销效果，从而增加商品的销量、转化率和收入。下面，我们将通过一个实例，来具体说明商品工业属性画像的应用和效果。

假设我们是一个电商平台的产品经理，我们要负责一个关于女装的商品类目。我们的目标是提高女装的销售、转化和收入。为了实现这一目标，我们需要建立女装的商品工业属性画像，具体的步骤和方法如下：

1. 第一步，我们需要采集女装的商品数据，包括商品的图片、标题、描述、价格、评分、销量、库存等基本信息，以及商品的品牌、款式、颜色、尺码、材质、适用场合、搭配建议等扩展信息。我们可以通过爬虫、API、第三方数据源等方式，来获取这些数据。
2. 第二步，我们需要清洗女装的商品数据，包括去除重复、无效、错误的数据，以及统一、规范、标准化的数据。我们可以通过一些数据清洗的工具和方法，如数据去重、数据校验、数据转换、数据匹配等，来完成这一步骤。
3. 第三步，我们需要分析女装的商品数据，包括提取、计算、归类、排序的数据。我们可以通过一些数据分析的工具和方法，如数据提取、数据计算、数据聚类、数据排序等，来完成这一步骤。
4. 第四步，我们需要挖掘女装的商品数据，包括发现、预测、推荐、评价的数据。我们可以通过一些数据挖掘的工具和方法，如数据发现、数据预测、数据推荐、数据评价等，来完成这一步骤。
5. 第五步，我们需要可视化女装的商品数据，包括展示、交互、优化、创新的数据。我们可以通过一些数据可视化的工具和方法，如数据展示、数据交互、数据优化、数据创新等，来完成这一步骤。

通过以上五个步骤，我们就可以建立女装的商品工业属性画像，从而实现以下几个方面的效果：

我们可以提高女装的搜索、展示和匹配的效率和质量，从而吸引更多的用户。例如，我们可以根据用户输入的关键词或者选择的筛选条件，来快速地返回符合用户需求的商品，我们可以根据商品的图片、标题、描述等信息，来清晰地展示商品的属性和特征，我们可以根据商品的属性和特征，来精确地匹配用户的偏好和场景。

我们可以提高女装的推荐和提示的效率和质量，从而满足更多的用户。例如，我们可以根据用户的历史行为、个人特征、场景需求等因素，来推荐或者提示更适合用户的商品，我们可以根据商品的优惠、促销、限时等信息，来激发用户的购买意愿和决策。

我们可以提高女装的优化和创新的效率和质量，从而留住更多的用户。例如，我们可以根据商品的销量、评分、评论、退换货、投诉等数据，来优化或者创新商品的属性和特征，我们可以根据商品的质量、性能、功能等指标，来提升商品的竞争力和吸引力。

通过这个实例，我们可以看到，商品工业属性画像的应用和效果是显而易见的，它可以帮助我们提高商品营销效果，从而增加商品的销售、转化和收入。当然，这个实例只是一个简单的示意，实际的应用和效果可能会更复杂和更丰富，这需要我们不断地探索和实践，才能发挥商品工业属性画像的最大价值。

3. 提高商品研发效率

商品研发是指通过一系列的流程和方法，来设计、开发、测试和上线商品的过程。商品研发的效率，取决于我们能否有效地降低商品的成本、风险和时间。而商品工业属性画像，可以帮助我们实现这一目标，具体来说，有以下几个方面的作用：

商品工业属性画像可以帮助我们提高商品的设计效率和质量，从而降低商品的成本。

商品的设计，是指根据市场的需求和趋势，来确定商品的属性和特征，从而形成商品的概念和方案的过程。商品工业属性画像，可以帮助我们更好地了解市场的需求和趋势，从而提高商品的设计效率和质量。

例如，我们可以通过商品工业属性画像，来分析用户的偏好和需求，从而确定商品的目标用户、定位、价值主张等要素，我们可以通过商品工业属性画像，来参考竞品的优势和劣势，从而确定商品的差异化、创新化、优化化等策略，我们可以通过商品工业属性画像，来验证商品的可行性和可行性，从而确定商品的技术方案、商业模式、合作伙伴等资源。这样，我们就可以在商品的设计阶段，节省时间、精力和资金，降低商品的成本。

商品工业属性画像可以帮助我们提高商品的开发效率和质量，从而降低商品的风险。

商品的开发，是指根据商品的设计方案，来实现商品的属性和特征，从而形成商品的原型和样品的过程。商品工业属性画像，可以帮助我们更好地实现商品的属性和特征，从而提高商品的开发效率和质量。

例如，我们可以通过商品工业属性画像，来规范商品的属性和特征的表述、计算和展示方式，从而提高商品的一致性、准确性和动态性，我们可以通过商品工业属性画像，来优化商品的属性和特征的组合、匹配和推荐方式，从而提高商品的效率、质量和功能，我们可以通过商品工业属性画像，来测试商品的属性和特征的效果和反馈，从而提高商品的可用性、可靠性和可维护性。这样，我们就可以在商品的开发阶段，避免错误、缺陷和问题，降低商品的风险。

商品工业属性画像可以帮助我们提高商品的测试效率和质量，从而降低商品的时间。

商品的测试，是指根据商品的开发样品，来检验商品的属性和特征，从而形成商品的评估和改进的过程。商品工业属性画像，可以帮助我们更好地检验商品的属性和特征，从而提高商品的测试效率和质量。

例如，我们可以通过商品工业属性画像，来制定商品的测试标准和指标，从而提高商品的测试的客观性、科学性和系统性，我们可以通过商品工业属性画像，来选择商品的测试方法和工具，从而提高商品的测试的有效性、高效性和自动化，我们可以通过商品工业属性画像，来分析商品的测试结果和反馈，从而提高商品的测试的可视化、可分析化和可优化化。这样，我们就可以在商品的测试阶段，缩短时间、提升质量和改进方案，降低商品的时间。

综上所述，我们可以看到，商品工业属性画像可以帮助我们提高商品研发效率，从而降低商品的成本、风险和时间。下面，我们将通过一个实例，来具体说明商品工业属性画像的应用和效果。

假设我们是一个智能手机的产品经理，我们要负责设计一款新的手机。我们的目标是提高手机的销售、转化和收入。为了实现这一目标，我们需要建立手机的商品工业属性画像，具体的步骤和方法如下：

1. 第一步，我们需要采集手机的商品数据，包括手机的图片、标题、描述、价格、评分、销量、库存等基本信息，以及手机的品牌、型号、系统、屏幕、摄像头、处理器、内存、电池、功能等扩展信息。我们可以通过爬虫、API、第三方数据源等方式，来获取这些数据。
2. 第二步，我们需要清洗手机的商品数据，包括去除重复、无效、错误的数据，以及统一、规范、标准化的数据。我们可以通过一些数据清洗的工具和方法，如数据去重、数据校验、数据转换、数据匹配等，来完成这一步骤。
3. 第三步，我们需要分析手机的商品数据，包括提取、计算、归类、排序的数据。我们可以通过一些数据分析的工具和方法，如数据提取、数据计算、数据聚类、数据排序等，来完成这一步骤4。
4. 第四步，我们需要挖掘手机的商品数据，包括发现、预测、推荐、评价的数据。我们可以通过一些数据挖掘的工具和方法，如数据发现、数据预测、数据推荐、数据评价等，来完成这一步骤。
5. 第五步，我们需要可视化手机的商品数据，包括展示、交互、优化、创新的数据。我们可以通过一些数据可视化的工具和方法，如数据展示、数据交互、数据优化、数据创新等，来完成这一步骤。

通过以上五个步骤，我们就可以建立手机的商品工业属性画像，从而实现以下几个方面的效果：

我们可以提高手机的设计效率和质量，从而降低手机的成本。

例如，我们可以通过手机的商品工业属性画像，来分析市场的需求和趋势，从而确定手机的目标受众、定位、价值主张等要素，我们可以通过手机的商品工业属性画像，来参考竞品的优势和劣势，从而确定手机的差异化、创新化、优化化等策略，我们可以通过手机的商品工业属性画像，来验证手机的可行性和可行性，从而确定手机的技术方案、商业模式、合作伙伴等资源。这样，我们就可以在手机的设计阶段，节省时间、精力和资金，降低手机的成本。

我们可以提高手机的开发效率和质量，从而降低手机的风险。

例如，我们可以通过手机的商品工业属性画像，来规范手机的属性和特征的表述、计算和展示方式，从而提高手机的一致性、准确性和动态性，我们可以通过手机的商品工业属性画像，来优化手机的属性和特征的组合、匹配和推荐方式，从而提高手机的效率、质量和功能，我们可以通过手机的商品工业属性画像，来测试手机的属性和特征的效果和反馈，从而提高手机的可用性、可靠性和可维护性。这样，我们就可以在手机的开发阶段，避免错误、缺陷和问题，降低手机的风险。

我们可以通过手机的商品工业属性画像，来优化手机的属性和特征的组合、匹配和推荐方式，从而提高手机的效率、质量和功能，我们可以通过手机的商品工业属性画像，来测试手机的属性和特征的效果和反馈，从而提高手机的可用性、可靠性和可维护性。这样，我们就可以在手机的开发阶段，避免错误、缺陷和问题，降低手机的风险。

我们可以提高手机的测试效率和质量，从而降低手机的时间。

例如，我们可以通过手机的商品工业属性画像，来制定手机的测试标准和指标，从而提高手机的测试的客观性、科学性和系统性，我们可以通过手机的商品工业属性画像，来选择手机的测试方法和工具，从而提高手机的测试的有效性、高效性和自动化，我们可以通过手机的商品工业属性画像，来分析手机的测试结果和反馈，从而提高手机的测试的可视化、可分析化和可优化化。这样，我们就可以在手机的测试阶段，缩短时间、提升质量和改进方案，降低手机的时间。

通过这个实例，我们可以看到，商品工业属性画像的应用和效果是显而易见的，它可以帮助我们提高商品研发效率，从而降低商品的成本、风险和时间。当然，这个实例只是一个简单的示意，实际的应用和效果可能会更复杂和更丰富，这需要我们不断地探索和实践，才能发挥商品工业属性画像的最大价值。

三、总结

本文介绍了商品工业属性画像的概念、价值和应用，以及如何建立商品工业属性画像的方法和步骤。我们通过两个实例，分别说明了商品工业属性画像可以帮助我们提高商品营销效果和商品研发效率，从而增加商品的销量、转化率和收入，降低商品的成本、风险和时间。

我们认为，商品工业属性画像是一种利用AI技术，对商品的属性和特征进行系统化、标准化和量化的描述，从而提高商品的管理、分析和优化的能力的方法，它具有很大的潜力和前景，值得我们深入探索和实践。