当客户面临海量电商商品、想筛选适合自己价格要求的商品时，比价功能或许就派上用场了。那么，比价功能该怎么设计？一起来看看本文的分享。

目前采购商城中会需要接入各大电商平台，来丰富本商城中的商品种类，为客户或需求部门提供多样化的选择。但是客户面对琳琅满目且海量的电商商品，也无法快速去筛选对符合自己实际价格要求的商品。此时，比价功能应运而生，那么比价功能如何设计呐，我们往下看。

一、需求描述

客户需要找到同一类商品，再看来自不同电商的商品价格（采购价），再从中选择合适价格的商品进行下单。

二、需求分析

这里存在两个核心要点需要满足：

1. 如何找到同一个商品或相似商品，且准确度要高；
2. 如何将找到的商品的价格组成信息和商品整合起来，提供给客户直接清晰查看，提高加车或下单率。

三、需求设计

设计步骤：数据收集->数据存储->数据处理->比价计算->输出展示。

1）数据收集：客户在页面输入关键词后，采购商城将关键词内容带入到调用电商API搜索接口去搜索，电商API搜索接口再返回相关商品信息给到采购商城，商品信息包括商品名称、商品编码、价格、折扣、库存量、用户评价等。

2）数据存储：第1步采集到的商品信息会实时储存到数据库表中，按照不同来源记录，便于后续的数据处理、比价计算和输出展示。

3）数据处理：对第1步采集到的商品信息进行处理和分析，如剔除重复/无库存/下架等商品、清洗数据（按照业务规则）、计算商品折扣率、分析用户评价等。

4）比价计算：比较计算其实是应用到比价算法模型，用于比较来源不同的同类商品价格，并推荐给客户，可以让客户自主选择，也可以系统推荐最优惠的购买方案。

比价算法程包含数据筛选、数据排序、价格比较、优惠券匹配。

① 数据筛选：从数据库表中筛选符合条件的商品信息。这里重点说到如何判断电商A中的商品001与电商B中的商品002就是指同一个商品，且是客户需要的商品。判断的标准是依据搜索关键词、商品目录、商品名称、品牌、商家等条件进行筛选。如果命中，就是记录下，如果没有命中，可以找相似商品。

② 数据排序：根据客户设定的排序方式，对筛选出来的商品信息进行排序，如按价格从低到高、按折扣率从高到低等排序方式。

③ 价格比较：通过比较不同电商平台的不同商家的商品价格，找出最低价的商品，并计算出购买这个商品的总价。

④ 优惠券匹配：根据客户输入的优惠券信息，自动匹配适用的优惠券，并计算出扣除优惠券后的最终购买价格。

5）结果展示：将比价结果展示给客户，通常包括商品名称、价格、商家信息、优惠券信息、来源电商。展示效果是按综合（销量、价格、评价三者权重相加 ）、销量、价格和评价的维度来依次展示，最优的可以打上优选标签。

结果展示

此方案在实际应用中还需要不断调优，去优化匹配的精确度，逐步提升比价功能的实用性，为客户带来实质的业务提升。

PS：如果想转行做产品经理的小伙伴，建议读读俞军老师的《产品方法论》这本书，还是很受益的。