电商营销体系建设的运营、产品和技术挑战

导读：电商营销是一个内涵和外延都很大的领域，此处提到的电商营销主要指狭义上的促销体系，包括各种优惠券、红包、抽奖等营销工具，以及基于营销工具上构建的促销活动，比如专场补贴，聚划算等。这篇文章从认知、运营、产品以及技术四个方面展开，分析营销体系建设中的挑战和应对。

电商的本质是零售，电商营销是一个典型的市场营销行为，营销专业的通用理论和模型，以及一些常见的用户心理学等知识，都可以应用在电商营销活动中。

在营销领域有一些经典的营销模型，比如 4P’s。

4P’s 营销理论，即产品（Product）、价格（Price）、渠道（Place）、宣传（Promotion），再加上策略（Strategy），简称为“4P’s”

4p 模型很好理解，如果你要发起一场综合性的营销活动，需要明确参与活动的商品范围，活动促销的价格，活动曝光的渠道，以及如何触达到消费者，还有参与活动的规则（Strategy）。

4P 模型是一个高度抽象的理论，在 4P 模型之外，还有 4C 模型。

4C 包括消费者的需求与欲望（Consumer needs wants）、消费者愿意付出的成本（Cost）、购买商品的便利（Convenience）、沟通（Communication）

4c 模型更多的是从消费者的角度来去设计营销活动，由于聚焦用户，所以 4C 模型更适用于细分市场。

除此之外，其他一些理论，比如阿里妈妈推出的几个营销模型，PDCA 循环，AISAS 消费行为模式等，都可以帮助理解电商营销活动的设计。

要比较好的理解电商营销活动，需要一些行为经济学和心理学的知识，了解了基本的用户心理学等知识以后，再去运营相关的营销活动，会事半功倍。

举个例子，每年双十一商家都会提前发放一些大额优惠券，就是利用消费者预设心理账户，以及损失厌恶的心理，刺激用户购买，让原本犹豫甚至没有意愿的消费者，也来购买商品。

很多营销玩法都可以从消费心理学角度进行分析，类似的操作还有很多：

电商营销是一个强运营的领域，绝对的运营导向，一方面营销玩法越来越多，另一方面越来越偏向精细化运营。

不知道大家有没有感受到，最近几年，各大电商平台营销活动的花样越来越多了。

不仅出现了各种大型的促销活动，比如双十一，618，聚划算，以及拼多多的百亿补贴。日常的营销活动也越来与复杂，比如优惠券，满减，秒杀，套餐，红包，抽奖，拍卖，团购，拼团，分销，一元购，心愿单，多买多送，低价买券，众筹平台，积分抵现，新人专享等等。

为什么要有这么多玩法，烦不烦？

自古深情留不住，唯有套路得人心。

对于综合型平台电商来说，电商营销的趋势就是玩法越来越多。

大部分围绕定价衍生的优惠策略，比如优惠券，红包等，本质都可以认为是价格歧视，越来越复杂的促销策略，让价格体系变得越来越复杂，理解成本越来越高。从这个角度上说，最完美的电商促销工具，可能是让每个人最终购买的价格都是不一样的，也就是「大数据杀熟」。

越来越复杂的促销策略，我觉得也可以从长尾理论的角度来理解。长尾理论应用在电商中，短头指的是位于顶端的少数热门商品，而长尾指的则是位于末端的大量冷门商品，热门商品固然会带来巨大收入，但是利用好长尾，也会创造出乎意料的业绩。

对于平台电商来说，长尾商品代表了 GMV 增量，需要发掘这部分流量。以淘宝为例，平台有数以亿计的商品，但是通过主搜入口的流量，大部分导向的是热门商品。

如何发掘长尾产品的潜力？就可以通过花样繁多的营销活动来进行，比如各类专场可用的优惠券。

越来越多的玩法，对应的就是电商运营的精细化。

随着电商网站的进一步发展，电商促销的意义也越来越不只于刺激消费者下单和提高 GMV，也是平台实现用户增长，拉新促活的重要手段。

在前端运营中，优惠券和红包等作为基础的营销工具，应用非常广泛。以优惠券为例，可以对分层用户实现很好的激励，从发券到领券的流程都可以定制，比如对于一部分很久没登录的用户，可以定向发送优惠券到账户中，作为用户维护和召回的重要手段。

在 App 统计指标中，大家经常会关注「使用时长」这个数据，通过各种营销活动，占据了用户心智，玩法多了，优化用户数据，得到更准确的用户画像，就可以进一步细分行业，进行精细化运营，给用户提供个性化服务。

双十一的盖楼活动，很多朋友会觉得反感这类，这正是差异化营销的一个体现，对价格不敏感的客户群体，不会花时间去参与这类活动，反过来，有相当一部分人群会热衷于参与这类活动，并且把身边的人也邀请进来，最终实现了平台拉新，促活的目的。

再比如拼多多的多多果园，可以看做是一种特殊的领券活动，只不过这个优惠券需要你坚持去种树和浇水才能领到，用券直接兑换实物商品，作为游戏化设计里的激励机制。

业务侧的各种玩法，需要一个产品来承载，这个产品系统长什么样，怎么设计，就是产品同学需要解决的问题。

对于一个平台型电商来说，促销业务变化比较多，电商营销产品侧的设计很难用一套系统去承载。

一般来说，一个综合电商的营销中心需要包括给 B 端商家使用的营销工具、促销活动配置，给平台运营使用的活动选品工具、数据指标分析平台等。特别的，一些比较独立的产品可以作为单独的产品线，成为独立的产品系统，比如京东的试用中心，众筹平台。

社交分销比较独立，但是也和优惠券、红包等营销工具直接相关，比如分享得红包，这一点上，拼多多可以说是做到了极致。

进一步，可以规划给商家使用的一些分层激励，比如设置营销排行榜，分享促销案例，让商家直观的看到有哪些同行通过 XX 促销活动赚到了钱，激发商家参与促销活动的意愿。电商平台是一个典型的双边市场，平台可以利用制定规则的权力，平衡商家和用户的需求，使得交易量最大。

从产品模型上来说，可以参考上面的 4P 模型，结合不同的营销工具特点，抽象对应的产品结构。

以优惠券为例，可以进行下面的拆解：

营销中心的主体是促销活动（Promotion），例如创建一个促销活动，标题是”1024 程序员特卖节”，参与活动的商品范围包括机械键盘，数码外设等，并且针对这部分商品，设置平台优惠券（Coupon），满减活动（Activity），优惠券满 100-20，平台直接减 5 元（Promotion-Rule），报名活动的商家（Range），也可以设置商家层面的优惠券。活动的推广渠道，可以通过外部 H5 页面进行宣传，比如设计一个单独的落地页（Landing-Page），也可以在线下渠道（Channel）进行推广，比如地铁里的易拉宝和招贴画。

产品模型的设计另一个重点是促销规则的设计。

考虑这样一个场景，当一个商品可用的优惠同时有多种，包括商家优惠券，平台优惠券，类目专享活动，新人专享活动等，不同的营销工具如何组合，使用了商家券，还可以用平台券吗？参加了新人专享活动，还能否使用满减呢？

如果单纯依靠枚举来实现，就会发现分支情况越来越多。

比较好的是统一建立促销规则，通过规则类型和规则组，限制不同规则之间的组合情况。

还记不记得，那些年你薅过的羊毛？

营销产品侧的设计，还有一个重要部分，就是营销体系与其他业务领域的交互，特别是订单交易、风控和数据算法。

1）营销和订单

营销工具影响价格，直接影响订单交易，举个例子，在一类电商中，有一个模块至关重要，就是购物车。

如果把购物车看作一个容器，那么其中承载的，就是商品信息以及对应的优惠信息。购物车是营销活动，重要的透出入口。

进一步，优惠券状态和使用范围的判断、券核销以后的记录，以及优惠价格的计算，券合法性的校验等，都发生在与购物车和订单的调用中。

营销和订单交易的交互，还有一个重要的模块，就是逆向流程。在订单交易中，逆向流程的设计非常重要，比如用户退货退款后，优惠券/红包是否返还，都是需要考虑的点。

2）营销和风控

营销与风控相辅相成，一体两面，因为营销活动配置不合理导致的资产损失，经常有报道。

类似的例子，在淘宝的早期也遇到过，下面来自《淘宝技术这十年》：

拼多多的这次失误，很明显就是优惠券设置不合理：平台优惠券没有限制使用类目，可以在虚拟类目下使用；领取数量没有限制，从 C 端看没有优惠券库存的限制。

各种营销工具，在创建时就需要考虑风控和可能造成资损：

• 从营销工具层面考虑，优惠券、红包等的领取，都要设置数量范围，通过库存的方式来进行限制
• 从活动层面考虑，为了不造成资损，可以给每一场营销活动都配置预算规则，在预算额度接近阈值时报警

3）营销和数据

电商营销活动就是通过营销手段获取利润最大化，调整价格势必会影响收入，需要考虑投入产出比。

在进行系统设计时，各类埋点特别关键，也要给运营提供支持。除此之外，在进行营销活动时，通常需要进行一个 ABTest，通过 MVP 验证营销效果，并且根据实时的数据反馈，及时调整营销策略。

之前参与过商品体系建设，对于平台型电商来说，万物皆可商品，商品管理主要的复杂度体现在不同行业不同类目的上单流程区别、商品属性差异，由此带来的标准化治理问题，以及类目属性体系的沉淀。

一言以蔽之，商品、仓储等领域的复杂度主要在 B 端，C 端业务场景相对简单，而营销不同，主要的业务变化在 C 端，复杂度来自于不断变化的营销形态。

技术为业务服务，那么面对营销这样一个形态多变的业务，应该如何去进行系统设计呢？

下面从模型、性能以及选型进行展开。

杀一个程序员不用枪，改三次需求就好了。

这句话当然是一个段子，不过也说明了，大部分工程师不太喜欢「频繁改需求」这件事情。

但是，大部分互联网业务，改需求这件事情是非常合理的，特别是电商营销的场景里，需要及时反馈，及时调整营销策略，「改需求」几乎是必然的。

有经验的工程师都知道，工程开发里底层模型的稳定性非常重要，良好的底层数据结构，可以预留扩展空间，好像杠杆一样，支持更多的业务发展。

如果不能用一个相对稳定可扩展的模型去承接上层业务，开发很容易就陷入到无尽的需求调整中去。

那么在底层模型上，就需要进行一定的抽象，对于优惠券、活动等的数据模型设计，可以从以下方面展开：

各类营销工具的实体，是否需要落地数据模型？

各类促销规则，是否可以全部枚举出来？

不同的促销规则，规则之间的关系如何处理？

这里要避免一个误区，就是过度抽象和设计。

电商领域设计里，有一个抽象程度特别高的模块，就是风控。

在进行风控系统设计时，要考虑各类交易属性，对应触发的阈值，以及风控动作。但是营销和风控有一个很大的区别：

风控策略是由平台管理，而营销工具的使用者是商家。

也就是说，营销工具，不可能做成像风控一样，是字段和规则的自由组合。B 端产品的功能设计，就是营销模型抽象的一个边界，在设计数据结构时，要考虑到营销工具给商家操作时的易用性。

营销系统的另外一个技术挑战是性能，例如各类促销活动的实时结算，秒杀系统的性能优化。

目前一类电商的营销玩法越来越复杂，特别是大促活动期间同一个商品可能叠加了七八个不同的营销。 这些都需要在购物车里进行实时的计算，对整体的性能、并发量都有非常高的要求。

电商营销中秒杀系统的设计，是一个经典的高并发工程设计范例，各种极致优化手段基本上都应用上了。

最后盘一下，营销侧开发需要哪些技术组件？

完成了模型的拆解，以及对性能指标的要求，就可以进行具体的技术选型。

Web 框架，RPC 中间件，以及关系型数据库等组价，普适性比较高，这里就不展开了，说一些比较特殊的。

• 优惠券都会有一个可用时间，超出之后，会被置为已超期，根据时间变化来调整状态，可以通过延迟队列来实现，Redis，MQ 都可以实现
• 对于不同的营销活动，可以在前端引入一个状态，比如优惠券超期失效，逆向生效，状态的流转，可以通过状态机去管理
• 不同的规则之间是兼容还是互斥，需要一个规则引擎的支持，根据业务规模，可以选择使用 Drools 或者 EasyRule，也可以自己开发
• 对于促销规则的表示，为了更灵活的进行抽象，可以使用脚本语言进行封装，比如阿里的 QLExpress，mvel 语言
• 在逆向流程里，会有比较多的异步任务，比如发生交易退款以后，退回优惠券，可以考虑使用消息队列等
• 促销的展示和促销价格的计算，对性能要求很高，需要各级缓存的支持，考虑 Guava 和 Redis
• C 端接口需要考虑防刷，可以考虑添加限流降级功能实现稳定性，使用 Guava-RateLimiter 或者 Alibaba Sentinel 等
• 在优惠券领取时，需要避免超发，如果并发比较大，可以添加分布式锁实现

这篇文章对电商营销这件事情，做了一个自顶向下的思考，偏向 High-level。欢迎留言分享你的观点。

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