一文理解淘宝购物车背后的逻辑淘宝没有加入购物车( 九 ) _云知道

【唤醒策略】定义影响商品下单决策的状态
价格变化
营销活动日常降价高价格力涨价状态变化
库存紧张补库存新品商家内容变化
分享内容【触达策略】：唤醒手段从站外到淘宝购物车内，不同层设计不同的信息触达手段
站外回流：桌面push消息提醒；淘宝内回流：淘宝底部Tab气泡提醒；购物车内浏览：提示用户购物车内部分商品已降价；目前为止淘宝购物车已支持日常降价商品桌面push提醒以及回流机制，后续会增加更多价格变化以及商品状态变化的唤醒策略，以及淘宝底部bar提醒等触达策略。
3.3.2.2 惊喜券项目
项目背景1）从购物车角度出发：分析购物车商品加购时间与下单转化率关系分布，加购时间在20min左右出现拐点，即用户在加购20min后，商品转化率开始明显降低；而同时，购物车存量商品信息中有大量加购时间超过一天的商品；这意味着这些加购时间较长的商品转化率存在较大提升空间；
2）从商家运营能力出发：目前平台逐渐培养商家自运营用户群体的心智，提供商家运营客户的平台工具，例如淘宝直播-针对从购物车进来的用户会有明确的优惠券发放。面对购物车存量商品情况以及人与货品关系匹配的场景，我们希望能提供针对交易链路购物车场景的商家自运营工具，商家针对有明确购买意愿但是迟迟犹豫的用户，可以分渠道进行针对性营销，使得用户犹豫点消失，进而成为转化；
业务解决方案关键点商家自运营：商家根据用户加购情况，选品报名，设置优惠券信息；购物车营销权益领取触达：购物车场景将商家设置的营销权益获取入口透出给消费者，激励消费者领取；购物车用户利益点表达：用户已经领取的专项优惠在购物车页面表达，提高用户购买意愿；项目目标：通过平台链接消费者及商家，实现权益自动投放，最大化提升商品转化率业务演进购物车惊喜券业务经历三次业务模式优化，我们从「商家」和「消费者」模块分别总结如下图

四、业务支撑路上的沉淀淘宝购物车各种业务场景的创新尝试离不开技术的探索与突破，当然技术的发展也一定是为业务服务，以业务先赢为目标。但是，购物车作为基础链路上少有的增删改查全部具备的列表翻页场景，客观存在特有的一些技术开发难点。那么本部分内容就来分析下购物车业务开发的技术难点，以及如何一一突破来支撑业务发展，并沉淀通用可扩展能力进行业务提效。
4.1 技术突破支撑业务发展4.1.1 技术架构首先先用一张大图描述下淘宝购物车的技术架构，有个全局的认识：

4.1.2 购物车开发技术难点分析? 购物车业务场景特点
流量大，稳定性以及产品可用性永远是前提和基础；列表形式业务场景，包含增删改查，购物车容量虽有克制，但一定是不断增长的；调出型代表应用，依赖多（优惠、商品、库存、限购等等下游）；基础产品，体验第一（不能随着业务的复杂性提高降低用户体验）；? 购物车开发技术难点
基于购物车业务场景的特点，以及近些年开发购物车的经验，我认为淘宝购物车业务开发最大的技术难点有二；
交易核心链路引入营销导购/算法等场景1. 每一年用户购买力和诉求都在增长，业务在不断发展，营销导购/算法类的业务诉求越来越多，但下游依赖不断增多，核心链路耗时增长，再加上购物车是一个列表形式，任何复杂度都会随着商品列表增加成倍增加，对稳定性和用户体验都是巨大的挑战。但无论业务如何发展，稳定性及用户体验永远排在首位。最终导致的局面是用户侧的rt体验没有提升，营销导购/算法类的业务无法落地。2. 那么是否可以重新定义一下购物车的核心数据与非核心数据？核心数据保持一个比较稳定的数据量级以及复杂度，非核心数据来完成业务的增长；对于购物车场景来说，区别是否核心应当是两个维度，第一，数据量级的维度，即购物车列表，按照顺序排列后是否每一个坑位对于用户进入购物车都是核心数据（不止是分页）？第二，信息丰富度，例如购物车商品基本数据和营销数据，或者说下单需要的数据和利益表达的数据；购物车分页渲染场景与全局内容感知这一诉求之间的矛盾1. 即如何在购物车分页渲染（用户主动翻页驱动）的前提下，提前感知、聚合用户购物车全部商品的信息进行某些氛围的表达，一直以来购物车的很多诉求都与之相关：第一版惊喜券飘条透出、筛选入口透出逻辑、tab提示等等；这里对全局商品的感知诉求又包含两个层次，基础商品标志（id等）、商品IC基本信息（商品标签等）、复杂商品信息（具有购物车场景语义的优惠、失效等）；不同层次对购物车的依赖不同；4.1.3 技术突破带来的业务升级? 购物车筛选能力