编辑导语：优惠券的本质是以让利的方式，吸引更多用户去购买商品，是非常重要的一个促销手段。本文作者结合自己的业务经历，整理出了优惠券系统的搭建过程，希望能给你带来帮助。
优惠券在发放前要进行基础属性的配置，而合理的优惠券发放系统不仅仅只是配置张数和金额即可，还需要设置很多相关的参数。我们接下来看下都有哪些属性。如下图：
三种不同类型的属性对应在不同场景进行使用。比如生产属性主要负责生产优惠券时使用。领取属性主要在用户领取发放时做判断使用，而消费属性主要是用户在下单消费时判断使用。当然有一些属性可能属于多种类型，在不同场景下都会重复使用。
上文我们讲到了优惠券的种类，优惠券的种类是多种属性的集合，通过种类可以判断出具体如何使用，按照不同的维度有若干种分类方法。
按优惠方式分为：
按使用范围分为：
按平台分：
按用户属性分：
不同维度的类型在实际使用中是叠加出现的，比如自营商品的直减券可以按照订单维度设置条件使用。
想要了解优惠券系统首先要明白发放优惠券的整个运营过程。在每次发放优惠券的过程中都要经历几个步骤。如图：
将流程细化后，我们可以归纳出几个模块。如图：
预算管控主要有两个部分：预算的分配和消耗管理。在每个财年或者季度开始前需要将各个部门的预算确定后分配到对应部门的账户账户中，同时可以进行预算消耗的情况进行监控。原则上优惠券的预算属于用户补贴范畴即将现金补贴给用户，在计算时也按照折算的补贴金额扣减预余额。预算对应的内容主要包括：
营销方案的确定是优惠券投放的关键，如何生产优惠券依赖于方案制定的内容。我们在讲具体模块之前先讲解一下优惠券生产的过程。优惠券的生产方式通常是按照批次进行的，每个批次对应着创建的活动。而所有的营销方案制定都是落在活动上进行管理的。通过对批次的优惠券进行跟踪来判断当前活动执行的效果。同一批次下的优惠券的优惠券类型是一致的。而根据不同的制定的活动方案系统可以根据实际业务场景的需要进行自动或手动的方式生产优惠券。处理的流程如下图：
这里需要说明的是规则判定和业务策略，这两个模块主要用来规范发券的有效性和合理性，起到合规的作用。我们先来看下规则判定，规则判定是指对发券过程中和完成后的校验和规范。所有的规则和规范也都是基于券种进行的。由于用户在进行一次购买时可以同时使用优惠券、促销等多种优惠行为，考虑到成本和用户体验的问题一般对于不同种类的优惠行为会进行互斥和共享的规范约定，避免出现毛利低或为负的情况。原则上同一笔订单只允许使用一张优惠券，一旦选定后则无法使用其他优惠券（包括所有类型）。而使用优惠券和促销之间则是共享的关系，互相不冲突。
其次是有效期，所有发放出去的优惠券都有固定的有效期。有效期包括两个：一个是发放领取的有效期即用户什么时间可以领取优惠券，这个时间是运营人员在后台设置的，原则上不应该过长一般不大于90天。另一个则是优惠券的使用有效期即在什么时间用户消费时可以使用该优惠券，也是可以在后台设置，一般不大于7天或固定的促销周期（如双十一期间）。
最后优惠券在交易时等同于平台铺贴，是的的确确的真金白银，所以对于恶意套现的行为要进行严格的把控和限制。在后台设置优惠券减免金额时要对毛利进行判断，避免出现减免为0元或者负毛利的优惠券。配置领取时用户需要遵循限量的规则，包括同一批次的券限领几张或者每人每天限领几张。
相比规则判定业务策略则更偏向业务运营时的考量。业务策略主要是补贴策略和赔付策略。
补贴策略主要指为了向用户让利相关方提供金额补贴最终确定优惠力度的方案。补贴出资方包括平台、商家、代理商等。补贴的好与坏决定毛利、GMV等诸多核心指标。电商公司大多是由代理商或者商家进行补贴发券或者促销活动，而020则由于行业特性会出现较多平台自身提供补助的情况。目前很多平台都支持营销托管，所以如何合理制定补贴也是营销成败的一个关键因素。
补贴策略核心就是提高营收，我们以新客补贴为例看下策略的逻辑。新客补贴目的是为了拉新，主要手段就是新客优惠券。拉新的目的是为了让新用户带来整体平台的收入流水增加。而收入流水的计算公式是：
由此我们可以看到提高整体平台的新客收入主要是三个方面：人数、频次、消费能力，而补贴也是从这三个指标判断是否合理。
人数主要是看来访的UV基数是否足够，这个环节可以通过提高曝光率来进行调整修正。而频次则代表购买的频率，包括单日购买人次和单人复购频次，即转化率和复购率。消费能力则是单个用户平均购买金额即客单价。
转化率指新客下单的转化率，转化率越高则新用户对于营收的贡献越高，低转化率的商品或者商家则无法带来高营收的基础。转化率的公式是：
而复购率则代表质的变化，活跃用户持续下单产生复购以确认新客完成拉新后可以持续提供营收支撑。僵尸新客是不能够提供持续回报的。复购率的公式是：
客单价则代表用户的平均消费能力，用户消费能力越强则贡献流水越多。客单价的公式是：
我们设定一个固定的补贴范围[a,b]，所有补贴金额不可以超出当前范围。而上述三项指标高的商户或者商品则应该享受更多补贴力度，依照指标高低进行打分并按照分数计算补贴金额。我们用Xi表示实际补贴金额，Yi表示指标集合按照权重计算出的商家或商品的分值，通过计算的分值来算出应该比最低补贴金额a多出的金额数且该金额不能高于b。整理后公式如下：
实际补贴金额Xi =a + Yit(b-a)，而Yi=N1M1+N2M2…，其中N是各项指标因子的权重值，M是根据指标计算的分值（分值可以用排名、金额等方式进行计算，分值应该在[0,1]区间内）。而t是代表一个变量因子来确保曲线的倾斜率，该因子越大曲线应该向下越深。而头部享受高补贴的商家或商品越少，这样可以有效的控制总补贴费用确保不会出现超标的情况。具体Yi中包含多少因子可以根据实际情况进行增加或减少。本书讲到的策略逻辑是基本逻辑，更深入的探讨则需要对机器学习的算法有进一步的优化这里就不做详述了，大家如果有兴趣可以自行去了解下。
赔付策略的原理同补贴策略相似，不过没有这么复杂的计算。赔付的目的是为了消除用户的厌恶情绪提高用户体验。但同时也要避免恶意索赔的情况，所以赔付的原则也是在给定的区间范围内进行赔付金额和数量的设定。同时当达到某些条件时（如赔付优惠券总数量超限、赔付总金额超限、单个优惠券金额过大、同一订单重复赔付等）需要进行人工过审，确认后方可进行优惠券赔付。赔付的优惠券会直接放入对应用户的账户内不需要单独领取。
制定完营销方案后我们就需要按照渠道进行投放，投放渠道的不同优惠券也有所区别。渠道重要分为五类，如下图：
所有红包都需要记录投放的来源以便后续统计评估效果时候使用。同一渠道下多次领取同一类型优惠券时也要考虑金额的处理。比如拼手气红包在用户第二次第三次领取的时候要根据新老客、领取次数等条件对红包金额进行衰减，确保补贴能够利用最大化。
确定所有的方案和投放渠道后，就需要根据设定的规则和信息批量生产优惠券。前面我们讲到所有的优惠券是按照批次生产的，每个批次的优惠券会绑定到一次活动上，活动的创建会进行审批，审批通过后会按照要求自动生产优惠券批次，后续在评估效果时可以按活动维度进行统计。如下图：
投放出去的优惠券需要根据效果进行监控，同时确保投放过程的“健康”程度。为此需要搭建监控平台。监控平台除了要对预算使用产生效果进行监控、评估，还需要对异常情况如券库存不足、部门预算不足和投放效能过低等行为进行预警确保投放质量。所以总结来看主要做两个功能：监控、预警。
监控的维度是按照部门或者区域来划分预算的，每个部门或区域投放的补贴金额对应产生的GMV就是投放的最终效果。查看的指标包括预算分配预算总额、预算余额、已使用预算金额、设定指标、已产生GMV、未完成GMV。这里说的预算都是平台补贴预算，对于商家自身的补贴不在此范畴内。
预警主要是针对预算使用进行预警，包括：
关于低效能的预警判断时一般会比对实施补贴的同未实施补贴的商户或商品GMV增速的关系，如果实施补贴后依然为能达到或超过未实施补贴的商品或商品GMV增速，则可以初步判断为低效能补贴行为。此类情况应该汇总后推送预警。
高晖，微信号公众号：产品老高，人人都是产品经理专栏作家。10余年IT经验，互联网老兵。多年电商公司经历，曾参与过B2B/B2C/O2O等多个方向的电商项目，熟悉电商全流程产品线情况。
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