作者簡介

Kurtis，攜程后端開發專家，關注性能優化、技術架構等領域。

一、前言

在電子商務平臺上，商品結構起著至關重要的作用。它不僅承載著預訂和服務流程中的商品信息，還在商戶運營效率、平臺可擴展性以及終端用戶體驗等多個維度產生顯著影響。通過高度結構化的商品信息，平臺能夠運用數據分析和算法，更精準地推薦合適商品給目標用戶群，更加高效地為買賣家用戶創造價值，從而提升交易效率和客戶滿意度。

本文介紹了門票活動商品結構的演進和過程中的技術挑戰。

二、背景與發展軌跡

2.1 發展歷程：從低結構化到高度結構化

在線門票活動商品結構的優化是一個持續不斷的過程，迄今為止，其發展可被分為以下四個主要階段： 

圖：門票活動結構演進過程

2019年及以前：該階段主要有三種不同的商品結構：資源結構門票、產品結構門票和活動結構門票。這些架構主要注重通過商品品類系統（Product Category System）來快速擴展新的商品類目。然而，這種快速擴展過程缺乏足夠的抽象和標準化，導致信息結構化程度相對較低，存在大量非結構化文本字段。

2020年：三種主要的商品結構進行了合并和重構，以形成一個更加統一的、針對碎片化類旅游商品結構。同時，對國際化方案進行了優化。

2021年：在這一階段，對商品的銷售屬性進行了標準化處理，以提升商品的可識別性和預訂流程的用戶體驗。

2022年：進行了描述屬性結構的調整，并引入了一個可擴展的屬性元素庫。此外，通過信息分層和集中式的POI屬性信息管理，進一步提升了商品信息的結構化程度。

2.2 深度問題分析

回到2019年，隨著業務的快速發展和多年的需求迭代，積累了系列需要系統性解決問題：

用戶視角：大量重復的商品，商品信息冗余，特別是在文本描述方面，導致用戶難以快速了解產品的核心特點和價值。

圖：重復的商品和大段的文本信息

商戶視角：系統的復雜性令商戶困惑，特別是在三種不同的商品結構之間選擇時。此外，流量分配不均，優質商品經常被埋沒，錯失營銷機會。

平臺視角：由于信息管理工具不夠強大，導致運營效率低下。同時，多語言支持方面存在的高翻譯成本也是一個問題。

產研視角：需求響應緩慢，特別是在添加新功能時，由于需要在三種商品結構中都進行實現，加大了開發難度和兼容性風險。

商品結構的特性與局限性可歸納為兩類問題： 

效率低：三類商品結構，迭代周期長，維護成本高

資源結構門票：這是一個只有資源層級信息結構化程度低的簡單門票結構。它主要用于不區分銷售屬性的景區門票。

產品結構門票：這個結構增加了一個SKU組合層，因此它有兩個信息層級：產品和資源。這主要用于支持需要通過銷售屬性（如“場次”和“座席”）來組合多個資源的復雜門票。

活動結構門票：這是一個對標國外競品高度結構化的商品結構，適用于活動品類和國際化商品。但受限于翻譯時需要將結構化字段降級成文本，因此翻譯成本相對較高。如果要將其他兩類結構的商品放到國際站售賣需要重新上貨，效率底下，兩端的庫存控制也沒辦法保證。

質量差：結構化程度低，信息分層管控能力差

結構化程度低：商品名稱的文本信息不能得到有效的控制和約束，大量商品名稱重復混亂，信息不能清晰的展示給用戶。系統不能識別同質化商品，重復的商品在貨架展示，用戶無法區分商品的差異，決策困難。

信息分層管控能力差：各類景區提供的服務多樣，例如演出的場次時間座席區域圖，滑雪的計費規則，教練服務等信息，都來自商戶錄入的文本，同類信息多商戶錄入格式和內容沒有規范，信息不清晰，質量不受管控，可讀性差，用戶閱讀困難。

2.3 解決策略與規劃

信息質量差和效率低下的問題必須系統性的解決才能更好支持未來的業務需求，商品信息結構要滿足不同角色對門票活動業務的需求：

用戶視角：目標是提供豐富、價格合適的產品選擇，并確保商品信息清晰、準確。

商戶視角：簡化上貨流程和運營任務，確保高質量商品有更多的營銷機會。

平臺視角：需要構建強大的信息管理工具以提高運營效率，并優化多語言支持以降低國際化成本。

產研視角：減少重復開發工作，提高響應速度，同時確保系統穩定和業務邏輯的一致性。

具體實施方案

基于對國內國際競品的對比調研和多年的積累沉淀，需要做三方面改進：

商品結構整合：效率低質量差核心的原因多套結構和系統，需要廢棄低結構化的商品結構，通過高結構化的系統支持不同類型門票活動品類的業務需求。

銷售屬性標準化：重復混亂多貨架是因為商品多銷售屬性沒有標準，結構化本質上就是標準的問題，標準化的信息可以幫助系統有效識別并幫助用戶選擇更合適的商品。

描述屬性信息分層：信息層級決定了它的復用性和靈活性，通過判斷信息歸屬，集中管控景區和票種上的描述信息，這將減少商戶的錄入負擔，并提高信息準確性和可讀性。

風險和挑戰

系統結構的改造是對底層數據的重構和遷移，面臨巨大的風險與挑戰：

系統兼容性風險：新的商品結構需要能夠兼容舊結構的獨特業務場景和屬性字段。為此，需要詳細地分析現有數據使用場景，并仔細規劃遷移過程。

系統依賴和項目范圍：數據遷移會涉及多個上下游依賴，包括AI/BI等數據使用方，項目范圍大。

大規模數據遷移的風險：由于需要遷移大量不同結構的數據，這個過程中存在著高風險，包括但不限于功能遺漏和依賴方兼容問題。

完成規劃中定義的目標需要分階段實施，每個階段實現一個目標。

三、過程

3.1 商品結構整合

3.1.1 措施

在進行結構合并時，首要任務是確立一個能夠最合理地支持業務需求的商品結構。在與國際和國內市場的競爭對手進行比較后，活動品類的結構化程度最高，SKU組合方式最靈活，信息分層最優。因此，我們采取以下層次和職責劃分：

產品層：承載可復用給資源層的信息，如費用包含、使用方法、預訂限制等。商戶只需錄入一次，即可在多個資源組合中復用。

套餐層: SKU的組合層，可通過不同景區/場地的售賣規則進行靈活組合，例如通過“場次”和“座席”組合出多種售賣單元。

資源層：SKU層，最小的售賣庫存單元，包含價格和庫存信息。

圖：門票活動商品三層結構

確定了這三層商品結構后，接下來的步驟是多套系統的融合。出于控制項目周期和降低數據切換風險的考慮，我們采用以下三個步驟完成融合：

結構和功能對齊：

梳理出完整業務場景中必須保留的字段和功能，并在統一的結構中支持。需要對多套結構的每個字段進行梳理，制定方案時要考慮下游的使用方式和兼容性方案。

國際化結構升級：

在改造之前，信息的翻譯是通過將結構化信息拼接成非結構化的文本信息，然后再進行翻譯的。然而，這種方式導致如果拼接前的信息有變化，就需要重新翻譯，無法復用，工作量大。為提升信息復用性，我們采用以下三類方案：

文字類：文字類信息包括結構化信息和文本信息，將結構化信息的id/name對應的各語言翻譯內容以鍵值對形式存儲。文本信息通過翻譯系統保存譯文。

語句類：將語句類信息作為文字類信息的組合，各語言元素分別處理。根據不同的locale設置不同語言的語序、單復數形式等格式，最后拼接輸出。

圖：語句類多語言

時間類：時間類字段以UTC時間和時區偏移量存儲，根據使用場景轉換為“當地”或“當前設備”的時區，例如最晚退訂時間。

商戶的工作時間需要結構化，并與不同國家的節假日工作等信息關聯，以可復用的模板形式連接到商品中。

在信息輸出時，根據當前的locale獲取對應的譯文來替換原始錄入語言。具體流程如下圖所示：

圖：國際化實時翻譯流程

數據搬遷和系統切換：

在新的結構支持功能和信息字段后，最具挑戰性的任務是切換過程。切換包括數據切換和系統切換兩個方面:

數據切換：將不同結構的數據根據字段映射規則和兼容邏輯遷移到新系統中。在這個過程中，面對幾十萬產品的搬遷，如果兼容邏輯處理不當，可能會影響下游，甚至引發系統故障。

系統切換：統一的數據結構和標準的上架流程讓商戶不再需要理解三套不同結構的操作方式。但是合并后的系統在功能上與原系統可能存在差異。在切換之前，需要調研合并后流程對商戶接受度的影響，是否對其工作效率產生積極影響。在切換過程中，需要持續收集商戶的反饋，及時解決遇到的問題，并迅速響應上線商戶的合理改進建議。

搬遷過程由系統完成，并提供高質量的搬遷工具。搬遷工具的設計關注以下幾個方面：

避免問題發生：通過全量分析模擬搬遷的數據處理過程，提前發現問題。在搬遷過程中，共執行150次全量分析，發現了20多個問題，涉及兼容方案、基礎數據缺失、系統錯誤等，影響的商品數量超過2萬多條。

控制影響規模：通過細粒度的灰度控制影響的產品數量，一旦發現問題，能夠提供問題原因和影響規模，為改進方案提供依據。

及時發現問題：通過實時驗證和線下驗證能夠及時校驗新的搬遷邏輯。

控制影響時長：搬遷需要提供回滾功能，一旦發現嚴重問題，可以快速回滾。

逐步提高復雜度：商品間可能存在多重關聯關系，比如A和B共享庫存，B和C票種打包，相互關聯的商品需要同時搬遷，如果有異常發生，需要全部回滾,逐步提升復雜度來驗證可能帶來的風險。

圖：逐步灰度提高聯量驗證

在全量搬遷分析工具和實時驗證都通過后，可以開始數據寫入。數據寫入后，還需要通過API進行實時驗證，并進行抽樣的線下驗證。

圖：搬遷的數據驗證過程

3.1.2 效果

經過5個月的數據搬遷，結構整合上線，成功地實現了三套結構的合并。商戶不再需要理解多個維護流程，也減少了產研投入成本。同時，我們下線了12個應用，從而降低了硬件成本。

國際化結構的升級使得國際站能夠支持多種貨架形式的售賣方式，并且降低了翻譯的成本。

圖：Trip.com門票貨架

3.2 銷售屬性標準化

3.2.1 措施

信息結構化程度直接影響用戶的預訂體驗。由于全球各地的景區和活動門票的售賣組合存在差異，改造前存在兩類問題：

首先，門票的差異都體現在一個非結構化的文本字段中,例如：

圖:非結構化的商品名稱

這種文本字段帶來的直接影響是用戶難以理解各種門票的實際區別，同樣的名稱可能對應不同的價格，或者相同的價格可能對應不同的名稱。

其次，不同景區的售賣方式多種多樣，導致用戶難以明確理解每張門票到底包括什么、不包括什么。由于大部分客戶對景區了解有限，他們很難確定應該選擇哪種門票。

圖：商品重復，信息不清晰

盡管這些問題表面看起來簡單，但實際上需要一個系統性的解決方案。這兩類問題的關鍵在于SKU（庫存單元）的結構化程度較低，導致影響用戶決策的字段無法有效利用，從而無法實現“容易選、價格低”的目標。因此，我們采取以下措施：

銷售屬性標準化：為了提升SKU的可識別性，讓系統能夠區分不同商戶提供的商品是相同還是存在差異。以門票為例，SKU的組成主要包括POI、票種、人群、銷售屬性和日期。

其中，影響價格和庫存的主要是銷售屬性，例如演出門票中的“場次”和“座席”組合。類似于電商中的商品屬性，如iPhone的銷售屬性是“顏色”和“版本”。

圖：銷售屬性組合決定價格庫存

商品名稱由商戶以文本形式錄入，沒有統一的標準，所以同樣的“第一場”，不同的商戶錄入的可能是“20:10場”甚至“晚場”。

我們需要從文本字段中提取決定價格因素的屬性，并將其轉換為銷售屬性以實現統一標準。商戶只需在景區提供的屬性中進行組合選擇，無需再進行文本錄入。這不僅規范了數據，還降低了錄入的工作量。

圖：產品名稱結構化為銷售屬性

3.2.2 效果

通過銷售屬性標準化，系統能夠識別相同商品，并向用戶推薦最優選項。這一舉措顯著提升了用戶的預訂體驗，使用戶更容易理解不同門票之間的區別，從而做出更明智的選擇。

圖：重復商品去除后效果

3.3 描述屬性信息分層

3.3.1 措施

門票活動行業中存在多種復雜的品類，如門票、滑雪、溫泉、演出等。每個品類都有獨特的費用構成說明和使用方法，用戶需要了解這些信息以便做出預訂決策。

圖：各品類的描述屬性

改進之前，這些信息往往以不規范的文本形式存在，難以閱讀，關鍵信息難以識別。這樣的信息存在以下問題：

圖：文本結構的費用說明

內容可讀性差：文本格式沒有標準，導致內容缺失和混亂。

信息準確性低：不同商戶錄入的信息可能不一致，信息的修改覆蓋所有關聯商品需要耗費時間，更新的時效性差。

錄入工作量大：相同的內容，每條商品重復錄入；

為了解決這些問題，我們采取以下兩個關鍵措施：

POI信息集中管控：將景區的信息從產品層級提升到貨架層級，以提高信息的一致性和復用性。

門票商品信息分為三類：

圖：商品信息組成

描述屬性可概括為：

費用包含：描述商品提供的實物或服務。

使用方法：商品實物或服務的使用方法，入園時間，取票地點等等。以分界洲島為例，島內售賣項目包括門票，船票，游覽車，劇場，潛水等等內容。不同售賣項目組合出不同的售賣單元，每個售賣單元又需要把各類相關信息展示清楚。

預訂和服務規則：商品的各類預定限制和服務規則，例如退換貨限制，退款規則。

這三類信息在賣場和商品的不同層級中分布：

圖：商品信息層級

信息層級決定了其復用性和靈活性。由于每一層和下一層的都是1:n關系，層級越低信息的靈活性就越強，商戶可以在不同的SKU組合中靈活的設置預訂和服務規則。

上層的信息可復用到下層，信息層級越高復用性越強。也更有助于信息的一致性。同一個景區或票種的提供的服務是景區提供，不會因為商戶提供的商品不同而不同。所以將這類屬性上移到POI中，通過建立POI元素信息庫復用到商品來提升信息的準確性。

圖：描述屬性信息結構化管控

信息結構化，模版化：通過規范化信息格式，使其更豐富、格式更規范、內容更清晰。通過模板，規范化信息格式，可復用的模板包含多條語句，每條語句中包含多個類型的信息值。信息以Key/Value形式存儲，便于系統處理和展示。

3.3.2 效果

通過描述屬性的結構化提供給用戶更清晰豐富的信息展示。

圖：描述信息結構化前后對比

四、結語

本文詳細闡述了門票商品結構的演進歷程，以及在不同階段所解決的核心問題。在整個演進過程中，我們針對業務和技術挑戰采取了一系列的措施，以提升效率、用戶體驗以及信息的準確性和一致性。

首先，在商品結構升級合并方面，我們著重解決了產研的需求響應效率和翻譯效率問題。通過明確的步驟和措施，我們成功地將多套商品結構合并為一個更具靈活性和可復用性的結構。這不僅提升了業務的效率，也降低了翻譯成本，為國際市場的拓展奠定了基礎。

銷售屬性標準化，讓系統認識每條商品，提供為用戶推薦更優商品的能力。

其次，通過銷售屬性標準化，我們使得系統能夠識別每條商品，從而為用戶推薦更優的選項。這一舉措顯著提升了用戶在選購門票時的體驗，使用戶更加清晰地了解不同門票之間的差異，從而能夠做出更明智的選擇。

最后，描述屬性信息分層的改進，讓信息更為豐富和準確。通過將信息結構化、模板化，我們解決了信息可讀性差、準確性低和錄入工作量大等問題。這為用戶提供了更清晰、更全面的商品信息，提升了用戶對商品的了解和預訂決策。

整個演進過程涉及到多個領域的合作，需要技術團隊、業務團隊和其他相關方的共同努力。在不斷挑戰中，我們充分發揮了團隊的技術能力和執行力，成功地實現了目標。

希望本文所提及的解決方案能夠為讀者帶來幫助和啟發。在不斷變化的業務環境下，合理的商品結構設計和優化是保持競爭力的關鍵之一，同時也是技術創新和協同合作的體現。