1. 先验证批量传图需求
完成图片上传环节的提效
实验组二
批量上传整合进单图上传流程中
显著降低规格发布时长
批量上传图数占比更高
实验组一
增加独立的批量上传入口
规格发布时长未显著变化
批量上传图数占比低
设计自驱AI的业务应用数据驱动设计实验设计与归因PC端
商品发布·规格模块智能升级
通过5轮实验和迭代帮助拼多多商家提升发品效率, 促进平台商品供给增长
规格模块发布时长-6.1%
批量传图数占总图数比25.3%
大图模式渗透率7.0%
AI批量导入渗透率13.6%
AI生成值次均采纳率85.6%
时间线
2025/04-2026/05, 共5轮实验
团队构成
设计(我), 产品(2), 前端(3),测试(2), BI(1)
我的角色
项目负责人：独立发起需求、输出方案、跟踪实验、驱动多轮迭代
电商业务存量竞争下,商品供给丰富度是平台核心竞争力;
发布页是商家发品的必经环节, 发布时效是撬动供给侧效率最直接的杠杆
日均发品商家数
70+万
日均发布次数
370+万
次均发布时长
1分42秒
规格配置是发布链路里的最大时间成本
规格模块总时长占发布总时长比
45.9%
在各模块时长中排名
TOP 1
但是,
总时长占比TOP1 ≠ 问题最大 ≠ 最有优化空间
还需通过多轮数据下钻定位潜在问题, 定性分析问题成因, 评估是否可通过产品/设计手段解决
1层下钻
分析规格模块时长分布, 定位时长贡献者:
43%的发布, 吃掉了78%的时长
2层下钻
聚焦43%慢发布, 推测类目间存在差异, 按发品类目定位时长贡献者:
慢发布集中出现在22个类目, 而非全行业的平均问题
3层下钻
调研上述类目商家, 明确商家发布慢的原因:
慢发布商家, 普遍存在2种不同的规格配置行为模式
数据搬运模式
- 规格量分布广(5～80)
- 本地已维护完整规格数据, 主要进行数据复制粘贴
- 需要：高效的数据导入方式
手搓模式
- 规格量中等(20个内)
- 规格图和定价已有，规格值仍需现场发挥
- 需要：传图效率, 图值对照效率，文本写作提效
解决方案和效果
2. 再验证图文对照的需求
提升图片识别效率, 辅助文本填写
Before
无大图模式
支持批量传图后, 大图预览量和商家量显著提升, 默认的小预览图无法满足商家的信息识别需求
上一实验组日均大图预览量
+10.1%
After
大图模式
弹窗形式承载, 放大图片和文本框, 列数与原表单实时同步; 点击入口打开或通过批量传图自动触发
日均大图预览量
-58.8%
1. 先验证数据搬运假设
从搬运规格值开始(MVP)
商家输入Excel/图片
前端基础校验
校验文件格式/大小等, 不符立即反馈
后端轻量解析
校验有效数据量, 不符及时拦截
LLM按类目schema抽取和归一
根据类目映射规格类型并匹配规格值
前端过滤不合法/风险case
不符规范/敏感词等过滤
前端渲染最终输出, 商家二次确认
回填发布表单
2. 实现值和图同屏对照&双向修改
1. 先验证批量传图需求
完成图片上传环节的提效
实验组二
批量上传整合进单图上传流程中
显著降低规格发布时长
批量上传图数占比更高
实验组一
增加独立的批量上传入口
规格发布时长未显著变化
批量上传图数占比低
2. 再验证图文对照的需求
提升图片识别效率, 辅助文本填写
Before
无大图模式
支持批量传图后, 大图预览量和商家量显著提升, 默认的小预览图无法满足商家的信息识别需求
上一实验组日均大图预览量
+10.1%After
大图模式
弹窗形式承载, 放大图片和文本框, 列数与原表单实时同步; 点击入口打开或通过批量传图自动触发
日均大图预览量
-58.8%1. 先验证数据搬运假设
从搬运规格值开始(MVP)
商家输入Excel/图片
前端基础校验
校验文件格式/大小等, 不符立即反馈
后端轻量解析
校验有效数据量, 不符及时拦截
LLM按类目schema抽取和归一
根据类目映射规格类型并匹配规格值
前端过滤不合法/风险case
不符规范/敏感词等过滤
前端渲染最终输出, 商家二次确认
回填发布表单
2. 实现值和图同屏对照&双向修改
