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1、4个维度分析优惠券系统的搭建凡是提供服务的产品，本质上都是交易产品，涉及交易就会有各种促销方式，优惠券是促销最常见的一种；我将从建劵、发劵、用劵、监控四个维度浅析优惠券系统的搭建。 创建优惠券是优惠券系统搭建之本，所有的基础规则开关都要在此时细化，尽可能基于当前产品覆盖更多的业务场景，比如：电商中有满减劵而金融中有加息劵。 创建优惠券组成元素：面值、类型、时间、状态、使用范围、退款、领取限制等。类型：优惠券类型的创建要根据公司业务去设计，主要有：满减、折扣券、包邮券、全场通用劵、兑换码：输入单条兑换码获得某个活动的单独劵一般用于支持特殊活动。时间：时间分为：发放时间与生效时间，发放时间可设置为
2、实时发放与领取生效；生效时间是用户已获得的优惠券的时间区间，可设置周期时间精确至秒单位。使用范围：一般支持全场通用、某个专题活动、某个分类、某个商品。领取限制：考虑运营每次发放优惠券的成本，一般会有优惠券的领取数量限制。退款：根据运营活动设计是否需求退劵功能，如有，则有两种场景：订单有单个商品：退回用户商品实付金额与劵即可；订单有多个商品：将符合优惠券的商品按数量均摊退实付（不符合的优惠券的商品金额需去除）。 后台建好劵后客户端用户获取的方式有：新人专区：促使新人在平台转化支付第一单所用，通常商品为负毛率。邀人发劵：邀请新用户注册后得劵，为拉新所用。领劵专区：平台领劵集合处，非常多劵用户自行领
3、取。商品领劵：商品详情页领取此商品或促销专区劵。分享领劵：分享某活动或商品得劵等方式。 发劵是为了提升交易成功的概率，那么给用户发到他最想要的劵才是发劵的核心。 整体思路：了解用户、了解商品、平衡两者关系发给他最想要的劵。 影响用户下单的因素有：用户：性别、区域、手机类型、客单价、优惠劵使用记录等。商品：搜索关键词、分享商品、购物车商品等。 我们首先要做的是细分，将用户和商品进行细分贴上标签：用户：价格敏感用户、品质敏感用户等。商品：品类划分标签、价格划分标签等。 到此我们已经将用户和商品进行细分，已经大概知道用户是哪个标签组的人对哪些商品比较感兴趣了。 接下来，我们要做的事：平衡与穷尽。 了
4、解当前用户最想买的商品，在打动用户与商业利益的天平上找到最佳平衡，之后穷举所有情况，如：价格敏感用户A在北方,近期搜索了199元棉被并加入购物车，往期平均购买单价为90元，给他发一张棉被专用劵满199元减100元。品质敏感用户B在北京，使用iPhone X 分享999元衣服给微信闺蜜讨论，往期使用折扣劵较多，给她发一张服装品类8折劵。 如此，根据具体阶段产品目标设置标签与派发规则，原则：给他最想要的让他占便宜让他爽。 我所负责的产品是基于微信生态的交易产品，特点有：时间碎片化、 推荐式消费。 前期已经花了十分的功夫让用户拿到优惠劵，所以此时要让用户用的爽，用的快。爽：至少从明面上让用户感知到爽
5、，比如：支持原价打折后再次用劵，相当于折上折的感觉。快：用户时间都很宝贵为用户做出最大利益化决策，在交易环节每提升一秒意味着收益更快一步到账。 优惠劵自动匹配策略：在订单支付环节根据订单金额自动为用户使用最大优惠的那张优惠劵。 算法排序：优惠券面值金额不同，按优惠金额由大到小排序。优惠券面值金额相同，按截止日期排列，最快到期的排在前面。一笔订单，有多张劵，金额相同，优先使用指定商品劵。 场景：用户接到朋友小程序推荐的一个商品，点击查看商品详情，觉得自己近期有用且有劵可领，点击立即购买在订单结算页显示活动减免X元后自动使用刚刚领取的指定商品劵，支付成功觉得划算分享给另一好友。 监控模块为数据后台搭建的一部分，优惠券策略需要自行进化，而进化基石就是数据。 监控模块需要数据底层支持主要分为两个模块： 画像、优惠券。画像分为：用户：尽可能了解用户，细分用户群体；商品：尽可能匹配商品，推荐他想买的。优惠券：页面访问PV、领劵率、领劵流程弹出率、使用率、领取失效率、类型使用排行等。 通过画像标签的数据进化与优惠券的数据相互作用，根据阶段目标找到最优解。 5 / 5