化的导购，比如对装修，可以按照“水电阶段、泥瓦阶段、木工阶段、油漆阶段、软装阶段”等引导买家。这里面的学问很多，靠的是对行业和用户的理解。
这个环节背后，还有一些买家不太能感受到的产品，也发挥着不可或缺的作用，比如营销体系、会员体系、广告系统等。有时候，出现在你面前的宝贝，可能是根据你的会员信息和历史行为等数据，通过营销或广告系统里某个强大的算法算出来的。
接下来，你到了商品Detail页，在页面上浏览各种信息，做出购买决策：可以不买；可以“立刻购买”也可以再考虑考虑，把宝贝放进；“收藏夹”或“加入购物车”还可以通过“阿里旺旺”和卖家沟通。；
之后，就进入交易过程，从付款到卖家发货到买家确认收货，到评价，当然，还有可能存在的逆向流程，比如退款、退货。支付环节的支付宝，因为早在2004年就独立出去了，这里就不细说了，希望以后有机会能看到支付宝的产品故事。
对了，定义一下，我们讲的淘宝，是广义淘宝，一些延伸产品也算，比如B2C平台“天猫”C2B的“聚划算”等，都可算是淘宝非、常有特点的垂直市场。而“一淘”，可看作淘内加淘外的全网导购的一个入口。
另外，还有一些产品需要大家自行脑补：
第一，上面提到的产品，平时大家看到的多是前台，而任何一个产品都是有后台的，用户大多为淘宝员工或者卖家，而且后台的设计往往比前台更复杂（比如淘宝有一个给员工使用的强大的CRM系统①），但大家比较陌生，所以较少涉及。
第二，文中提到的产品，大多只谈到了两三年前的思路与实施，通常一个产品在2013年的大方向，都是2011年左右就定下来的。有些产品，最近一两年已经天翻地覆，但一方面因为商业保密的需要，另一方面由于尚未定型，难下定论的原因，也就不太涉及。
第三，本文主要说消费者产品，即买家使用淘宝过程中会接触到的那些，而与卖家关系更大的产品，如商户工具、仓储物流、金融小贷、淘宝大学/阿里学院等，架构更加宏大，笔者自觉能力有限，要解释清楚也比较难，所以一笔带过。
一个买家的淘宝之旅（3）
第四，我们多在说过去的故事，所以无线相关的产品提及不多，但部分道理是相通的。
第五，大数据在2013年很热，淘宝虽然也有不少数据产品，但本书不追潮流，只谈历史。
第六，社交网络、SNS被淘宝作为重点好几年了，却一直没有特别出彩的产品，大家也都没总结清楚，暂时也不深入讨论。
第七，整个阿里，产品纵横交错，但本篇侧重于说淘宝，当然，这个淘宝指大淘宝，会包含天猫、一淘聚划算等。诸如阿里巴巴B2B、阿里云、支付宝之类的产品，就很少提及了。
上面，我们默默地提到了网站的四种典型页面，对做网页产品的同学可能有些帮助。这里再提一下：
第一种，Detail页面，好比新浪的一篇新闻，相对静态，主要用于展示信息。∝米∝花∝书∝库∝ ；http：//www。7mihua。com
第二种，List页面，比如Baidu（百度）的搜索结果，是一个引导性的过程页面。
第三种，交互页面，需要用户填各种表单、需要互动的页面，比如各大网站的注册页面。
第四种，综合页面，就是其他很难分类的，或者前三种混合的页面，呵呵，比如淘宝的购物车页面，就混合了List和交互。
有了这个框架，碰到淘宝的任何产品，都可以找个位置放进去了，下一节开始，故事将一一展开。
注①CRM（CustomerRelationshipManagement），即客户关系管理。
产品经理都是分类控（1）
02。产品经理都是分类控
淘宝从2003年到2013年，从零开始，发展非常快，做到了一年上万亿的规模。2012年“双11”，淘宝的峰值交易额是191亿，天猫做了132亿，集市做了59亿。这是互联网给予的机会，当然也靠淘宝抓住了机会。
截至2012年（大家可以随时找新闻更新数字）：
淘宝有4亿多注册会员。
淘宝单天用户访问峰值1。2亿，是2012年的“双11”，中国1/10的人都来淘宝了。
淘宝在线商品超过10亿，事实上我们商品库的数据可能超过20亿。
淘宝有800万卖家，给社会创造的就业机会上千万。
要把这些应用支撑起来，技术当然很重要，但从产品的角度来看，这就是一个系统，根据需求的变化，从简单到逐渐复杂的现实案例。接下来，我们将以淘宝上最核心的一个对象——商品，也叫宝贝为例，来说说系统的变迁。＄米＄花＄书＄库＄ ；http：//www。7mihua。com
你可以逐步了解到商品系统里“类目、属性、属性值、子属性、枚举可输入、类目属性、前台类目、后台类目、公共属性、关键属性、销售属性、商品属性、SPU、商品、SKU……”等概念，这么复杂？但每一个概念的提出，都是为了解决当时很要命的问题。
我觉得，产品经理都是“分类控”，比如，我自己就恨不得把家里的各种东西都归类放进对应的盒子里，然后在盒子上都贴上标签，再盒子套盒子，我们就是喜欢这种逻辑清晰的世界……而商品管理的核心，或者说基础就是“分类”，不要小看分类，高校里有一个信息管理专业，只研究这个课题。
2003年5月，淘宝刚上线的时候，只有几个商品，可以想象，很容易管，根本不需要分类，无非就是把几个商品铺开来给用户选就行了。随着商品多起来以后，才牵扯到分类。因为我们有了很多商品以后，就需要管理，而管理首先需要将商品梳理清楚，分清楚，不能10亿商品一个个管，这样做没有意义。“分类”方法的变迁是整个商品系统变迁的核心。
产品经理都是分类控（2）
刚开始分类很简单，叫类目，类目就是一个纯粹的分类，像“服装、电器、手机”等这样分下去。我们拿服装来做例子，当所有商品到100多个的时候，服装有20个，不需要再分了。到了1000个的时候，服装有400个，不分也可以，但已经不太好选了。如果40个商品一页的话，就要翻10页。从用户翻页的习惯看，耐心的极限是3页，第3页以后的商品，点击率非常低。
到了10000个商品的时候，你不分就傻了，就成为一种浪费。因为我们发现，商品数量比较少的时候，而这里的商品数量，是能被买家看到的有效数量。于是，当商品数越来越多，到10万、100万、1000万的时候，我们就需要把类目分得更细。
但是，不可能全部平铺，想象一下，一下子展现给买家1000个类目让他筛选，是没有意义的。所以，出现了多级类目的概念，它就是一棵类目树。对卖家来说也是一样的，发布商品的时候，要对类目树做出选择，
如下图所示。
问：具体怎么分，如果你来分“服装”的话怎么分？
答：男装、女装。
问：那商品到1亿的时候怎么分？
答：T恤、裤子、品牌。上面再划一块，把童装划出来。
问：女装呢？
答：还是T恤。欧美风、日韩风。
产品经理都是分类控（3）
问：大家发现有什么问题吗？
答：乱掉了……太深了……
商品越来越多，类目树就会越来越深，买家就会越来越难找到想要的商品，另一方面，早期的淘宝又需要更多的商品，这个矛盾是问题的本质，成为交易额的天花板，整整困扰淘宝三四年之久。
从服装到男装到T恤，为什么？正常的用户购物路径，每一次点击，用户都会有一定比例的流失，大概超过50％，这样你可以算一下，0。5×0。5×0。5，这样再下去就没几个用户进来了。但另一方面，商品太多，你又必须得这么分，有很多品牌，比如说杰克琼斯、美特斯邦威、耐克，不分出来，那在T恤上找，也是很费力的。
再者，这样分下去，我们的“小二”也会比较累，因为很乱——我们发现，除了男装，女装下面也是有T恤的，T恤下面也是有品牌的，美特斯邦威、耐克……这样的树分下去以后，交叉和重合不可避免，变成了一个很难管理的网。0米0花0书0库0 ；http：//www。7mihua。com
这两个问题怎么解决？直到2006年，我们才引入了的概念。
“属性”
对了，淘宝的员工也称作“小二”，我们先提一下这个称呼的由来。
淘宝最早的创立者们都是阿里巴巴的员工，但淘宝的风格与阿里巴巴有明显差异。当时，大家都觉得淘宝一定不能一本正经，一定要好玩——ForFun，所以，我们把自己和买卖家之间的关系，比作了一个在茶馆里的感觉。大家一起聊天，小二肩上搭一块毛巾——“啊，客官您来了”掸两下桌子，给他端两杯茶，然后掌柜就来招呼两句。所有的一切，一定要“ForFun”慢慢给大家介绍。
看似完美的类目＋属性（1）
03。看似完美的类目＋属性
从2003年一直到2006年下半年，过了三年多，我们才引入属性，这是一个革命性变化，为什么这么久？一方面，淘宝小二对业务的理解有一个过程，商品管理的本质是分类（再深究一步，分类是为了更好地匹配供求关系）今天很多小二都能回答出来，
少；另一方面，商品数量是逐步增长的，这个问题到2006年才变成一个会“死人”的问题。对产品经理来说，问题总是太多，资源总是太少，所以，什么问题是会“死人”的，才会优先解决什么问题。在2004年、2005年，用类目分下去，还不会“死人”，到2006年商品数量已经破千万了，意味着这样分下去就没办法分了。
这时候，淘宝有一个传奇的产品经理——一灯，提出了属性的概念，属性很好地解决了前面提到的两个问题。与类目相比，属性更离散、更灵活，类似Tag，一个商品只能属于一个类目，但可以有多个属性。今天大家都能一下子想到这个概念，但在2006年却实属不易。m米m花m书m库m ；www。7mihua。com
品牌是一个属性，性别、颜色、尺寸、材质也是属性……属性下面会有值，即属性值，比如品牌下面有杰克琼斯、耐克、诺基亚、苹果，所以，属性的本质还是为了分类。
其实，最早有属性的类目是食品，淘宝上卖食品，食品监管部门说食品有些标准化信息是必须有的，比如，批文、生产日期、健字号。当时对食品类目做了十几个属性定义，每个商品有不同的属性、不同的属性值。最早这个属性只是用来描述的，而不是用来分类用的。淘宝的很多产品，都是灰度发布②的，比如先用个别类目做属性的试点，就是一个例子，虽然这个例子有点被动，但思路很有价值，可以小范围试错、优化，成熟之后再大规模推广。
回到属性，我们讲到类目之外又有了属性，属性下面有属性值，其实有的属性值还会变成子属性。子属性是为了更好地分类，比如像品牌和子品牌（或系列）。品牌是属性，阿迪、耐克、匡威是属性值，同时，阿迪又会是一个子属性，它的子属性值为Performance系列阿迪又会是一个子属性，“（三条纹）、Originals系列（三叶草）和Style系列（圆球形LOGO）”。如果没有子属性的概念，那又会出现没有子类目一样的情况，太多的属性值并列，导致无法筛选。
品牌和系列，在现实中也是有从属关系的，比较适合把系列挂在品牌下面，这样一个品牌有相应的系列，另外一个品牌有另外相应的系列，所以说，属性和类目一样，也是一棵树——属性树。这是属性与简单Tag的差别，Tag没有结构，更加松散，上亿的商品没有办法用如此松散的Tag来管理，所以，属性有结构，并且也有级数的控制。
看似完美的类目＋属性（2）
我们再来看看属性值的管理，大家有没有发现属性值和属性值其实是不同的？有的比较简单，属性值是离散的，比如性别只有两类——男、女，最多加上“中性”有的稍微复杂一点，。比如手机的品牌下面有苹果、诺基亚、三星，服装的品牌有杰克琼斯、耐克等，但小二很难列全，因为这个东西是不断变化的。还有的更复杂一点，比如重量，它是一个连续的值，没有办法全列出来。用如下一个表格简单地表示一下上述三种属性值。
②灰度发布是指在黑与白之间，能够平滑过渡的一种发布方式。ABtest就是一种灰度发布方式，让一部分用户继续用A，一部分用户开始用B，如果用户对B没有什么反对意见，那么逐步扩大范围，把所有用户都迁移到B上面来。灰度发布可以保证整体系统的稳定，在初始灰度的时候就可以发现、调整问题，以保证其影响度。┇米┇花┇书┇库┇ ；www。7mihua。com
属性值在客观上的不同，导致了产品上的一些区别，这三种属性值从上到下，有两点值得说说。
第一，管控的尺度是越来越松的。这比较容易理解，枚举不可输入——性别，是人都能列全，我们直接定了。枚举可输入——品牌，我们设想一下，如果品牌不能由卖家输入，卖家发布商品的时候就可能找不到自己的品牌。这时候怎么办？大家很容易想到解决方案——增加“其他”。但这样会使得我们永远不知道某些品牌，，所以，“可输入”起到一个信息采集的作用，因为这类属性值小二是不可提前预知的。系统通过用户输入的行为进行一个排序，比较重要的就挑出来，小二把它加到可选范围里面去，这样属性值就更完善了。而不可枚举，是放开让卖家自己玩的。
第二，分类的功能是越来越小的。一般来说不可枚举的东西，是不可以分类的，这意味着这个值是描述性的。比如说尺寸、体积、重量，这种是不可枚举的，因为相关商品直接拿这个值做分类是没有意义的，但是有些时候可能会按区间来做分类。比如颜色，在某种程度上跟价格是一样的，因为颜色稍微变一点，就可以分出来，但是有谁能够说出20种以上的�