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一文理解淘宝购物车背后的逻辑 淘宝没有加入购物车( 五 )

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2. 提供用户凑单入口 ， 帮助用户快速发现购物车外同档位商品 ， 更快达到门槛 ， 提高凑单效率 。
存在的问题1. 凑单入口跳到承接页 ， 加购后返回购物车页面刷新 ， 整个凑单链路是断层的；
2. 无法帮助用户快速找到购物车内同档位的满减品 ， 毕竟购物车内商品购买意愿还是相对较高的 。
? 阶段二：同一档位满减商品筛选
能力介绍勾选商品 ， 出现凑单条 ， 筛选购物车内当前挡位商品 ， 浮层内凑不够 ， 外跳引导加购；
实际上筛选满减这一功能 ， 除了业务上有了突破外 ， 也是技术升级支撑业务发展典型之一 ， 整个筛选方案的技术体系同时支撑了后续NewCart、搜索、预热态等项目落地 ， 那关于技术上的挑战与解决方案可以仔细阅读“购物车筛选能力”章节 。
解决了什么问题1. 快速找到购物车内满足统一档位的满减商品进行凑单；
2. 提高购物车内凑单效率；
存在的问题1. 跨店满减订单 ， 用户下单金额距离下一门槛还差25%的量级 ， 占比20% ， 目前存在不少用户小金额凑单存在卡点；
2. 用户当前购物车内跨店满减筛选浮层 ， 从目前凑单链路上看 ， 用户的动线是断层的；
跨店满减筛选是淘宝购物车近些年第一次出现「商品筛选」相关产品功能 ， 一方面在产品设计上经历多轮评审 ， 更重要的是业务需求上线更为购物车沉淀了一套目前为止最合理的筛选技术能力 ， 后续陆续帮助预售筛选、降价筛选、常购、搜索等功能上线 ， 相关技术突破可以直接阅读“购物车筛选能力”章节 。
? 阶段三：精准推荐及完整不中断的凑单链路/省心凑
能力介绍在同档位满减商品筛选浮层内 ， 根据用户勾选商品算价结果距离下一个档位金额之差 ， 算法实时动态推荐相应金额的商品 ， 并且用户加购（在信息流/商品详情内）后购物车不刷新 ， 凑单结果保留并自动更新勾选该加购商品后的算价结果 。
解决了什么问题1. 解决用户小金额凑单卡点问题 ， 帮助用户以最优惠的方式买到更多有购买欲的商品；
2. 用户选择被推荐的商品后 ， 自动更新算价 ， 凑单链路不再中断；
存在的问题1. 路径还是相对较深；
2. 算法准确度需要不断升级提高；
另外值得一提的是 ， 省心凑业务的上线也是技术突破支撑业务发展比较好的例子 。省心凑项目的落地 ， 实际上实现了几个突破（客户端与服务端）：
加购后（信息流、详情）购物车不刷新 ， 并自动勾选并参与动态计算；详情加购与购物车沉淀一套感知的协议 ， 一跳详情加购后返回购物车根据协议做各种业务定制；整体用户动线如下：

一文理解淘宝购物车背后的逻辑 淘宝没有加入购物车


? 阶段四：预热期提前凑单
能力介绍大促预热期间出现抢先看入口 ， 价格抢先看页面可计算大促正式期价格；
解决了什么问题提前算清大促正式期的价格 ， 提前凑单；
存在的问题目前预热期的凑单结果实际上和正式期是完全割裂的 ， 用户的体验也是有断层的；
另外 ， 购物车价格抢先看项目也是21年购物车做的一个比较大的尝试与突破 ， 首次让我们在预热期提前看到正式期的价格 。值得一提的是 ， 整个大促放量期间 ， 用户诉求声量非常高 ， 用户迫切希望使用的相关诉求在当天达到3900 ， 最终整个双十一期间 ， 凑单相关求助降低34.8% 。项目组也因此获得集团小草莓、手淘体验年度TOP榜、手淘体验大众评审TOP榜 ， 并已通过集团审批递交国家专利申请 。
3.2.3.2 算价体验专项

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