前台一小步,后台一大步,电商产品的核心在后台。本文对电商产品后台设计做了相关总结,希望能够对你有所启发。
聊这个话题前,先打个岔,经常有朋友会一起探讨什么样的产品算是个好产品,什么样的产品经理算是不错的产品经理。
其实这类问题就跟问哪种社会制度是地表最棒一样,不同商业对这些的定义都不同,不要太纠结。保持初心就好了,好产品应该是对用户有价值且可体现商业价值,对于产品经理,其实现在这个岗位也在不断演变,有按前后端、按模块、按业务划分的,但作为产品经理,始终应该更有远见,了解全局业务,全局产品,对技术不陌生,对运营有思路,保持对学习的饥渴度,总结出一碗鸡汤就是成长是你自己的事。
言归正传,电商应该是互联网这些年被验证的最淋漓尽致的商业模式了,而且仍在不断激发新的模式探索,看看阿猫阿狗还有大大小小数不清的各类电商公司,就会发现,电商市场的鱼塘很大,鱼塘很挤,逐渐开始精细化发展。电商模式也有很多,啥土B啊土C啊的,这里就主要聊聊B2C,其实其他模式也大差不差,纯个人笔记,欢迎拍砖交流。
私认为做产品要有比较清晰的思路:对业务有足够理解,能够很清晰的将业务描绘成产品方案,对产品做拆解,理清关键流程及核心模块,把控好产品落地节奏并不断打磨。
电商产品包括前台产品和后台产品,前台一小步,后台一大步,电商产品的核心其实在后台,本文(上)就先梳理下后台产品,下集需要看心情和天气了。
电商平台的核心模块划分
电商始终围绕着商品、人、交易来进行,其他的均可以理解成电商的支撑子系统。如果说细了可出本书了,因此本文中只是简单讲讲几个核心系统,供参考。
一、商品系统
商品管理是电商的重中之重,商品系统的核心诉求主要包括:
1. 使用户能快速的发现商品,充分满足搜索型和闲逛型的需求
主要依赖于搜索以及商品列表页的筛选、前台分类的运营、促销活动的结构化以及精准化推荐等,这方面就要求商品管理模块能提供结构化的特征属性
2. 使用户得到尽可能多的决策必须的信息
便于用户做购买决策,提高交易转化。如品牌、名称、规格参数、文描和价格等
3.提升运营效率,便捷的维护商品信息、管理商品生命周期、结构化的管理商品库
尽可能的简化维护步骤,使需要维护的信息尽可能的简洁而又完备
从创建,审核,上架,下架和回收等实现整个商品生命周期的管理
随着SKU扩充,商品需要分门别类,从品牌,基础分类等多个维度结构化的管理商品库
商品管理主要包括:商品基础类目管理、前台类目管理、品牌管理、属性管理以及商品维护管理几大块。
商品类目包括后台基础类目、前台类目,后台基础类目在于定义一个商品是什么类别,有什么属性;前台类目是和消费者的认知及消费热点相关,可以通过基础类目、品牌等维度筛选商品聚合既可
后台基础类目树:
一个电商平台只能有一颗基础类目树,任何一个商品只能属于该类目树上的一个基础类目(粒度到叶子类目),以属性维度构建不耦合的类目树,串联所有商品
品牌管理:
一个品牌可以维护多个品牌别名,维护别名方便用户前台搜索;
只有启用的品牌,才能是商品编辑的时候被选中;
删除品牌时,只有当前品牌没有被商品关联选中,且品牌状态为已停用,才能删除。
二、订单系统
订单系统是整个电商系统中的生命线,电商产品系统应该以交易为核心,订单系统贯穿了整个业务的全部流程
1.系统设计及订单数据
订单系统作为电商系统中最核心的系统,对系统的高性能、高可用等要求较高。
存储层:
将订单相关数据独立存储,并通过主从库、redis方式提升存储性能,对不同维度的数据区别存储,按需通过订单ID及接口服务来提取相关数据,远期通过分库分表、ES搜索实现高可用及可扩展。
服务层:
将主交易系统、查询系统拆解,避免业务相互影响,支持业务迭代及性能提升。
运维层:
实现运维智能化、自动化。事前做定期压测、全链路关键日志等;事中对系统运行中的业务及接口服务指标实时监控并做处理。
2.订单流程
3.订单状态机及订单推送
订单状态应从其存在价值去理解背后的设计机制,根据不同系统(角色)的维度定义,颗粒度也跟随业务需要去细化,主流程关键性状态基本通用。
订单/支付/物流三系统主流程应有独立的状态(包括过程态、节点态),避免耦合在一起,否则随着业务发展,状态越来越复杂,降低效率和扩展性。
4.订单管理
三、会员/用户系统
会员系统聚合了用户信息的出口,满足所有关联系统对用户数据及服务的需求。核心诉求:
建立、管理、充分利用用户数据
通过用户运营提高用户满意度和忠诚度
通过数据分析负反馈(转化低、流失等),更好的改善产品及运营策略
对于其他子系统,笔者实在是要花很多时间整理,特别碰到天气不好,下次再分享给大家吧,最后浅浅的讲一下电商系统性能跟安全的话题(真的很浅,跟阿猫阿狗那系统不能比):
四、系统容量、性能及安全
系统容量(流量):
关乎系统在特定压力下的稳定性,影响电商流量峰值的主要因素是抢购、促销和恶意攻击,举个栗子,平台注册用户量达到1000万,按照通用的电商平台数据测算规则:
响应时间:
关乎系统性能,对用户体验造成更直观的影响
通过一系列系统优化提升请求响应时间,如前端负载均衡、合并HTTP链接请求、缓存策略等
着重对前端影响用户体验的请求响应时间、核心流程请求的响应时间做优化,非核心业务流程可采用异步处理方式,降低系统运算开销
常见电商平台安全隐患:
数据泄露,造成对公司数据损失,用户隐私受到伤害
黄牛薅羊毛,主要是在促销活动中(如满减、满赠等),活动主要目的是获取新用户、激活老用户,黄牛党破坏平台初衷
恶意攻击,a)恶意占用库存;b)DDOS暴力攻击,异常流量瘫痪网站;c)CC业务攻击,暴力并发请求
其他,如虚假注册、套现、劫持、欺诈、盗号(常见于预存账户)
写在最后:
要把很大的一个工程讲清楚,靠写真的有点乱,所以省略了很多,有些东西讲起来比较方便,有些地方写的粗,有不了解的或者想深入交流的,可以微信聊哈。
好歹辛辛苦苦写了半天,未经许可,请勿转载,后续如果天气好,会分享更多。
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