用戶在店鋪首頁或者平臺上看到優惠券，主動進行領??；用戶在線下看到宣傳推廣；朋友圈優惠券分享鏈接等等。

這種發放方式需要一定的運營成本，需要打動用戶，產生興趣進行主動領取，這種方式需要做好防作弊機制，真正獲取到的用戶價值較高。

被動領取：

系統主動給用戶發送相應的優惠券，但是這種大面積分發的方式，用戶精準度低，轉化率較低，只能很少促進客單量。

系統發放優惠券場景有很多種：1.用戶注冊；2.大促活動；3.還有客服發券，主要是售后補償（平臺責任導致售后，發券補償客戶），或者好評返現。

除了以上的方式，還有許多平臺電商的一項業務：大客戶團購，主要是給一些單位提供的福利卡，例如京東卡?？梢酝ㄟ^優惠券（平臺幣）的形式實現，生成相應的卡密（或兌換碼），制作實物卡售賣給一些公司發福利、送禮。用戶輸入卡密兌換之后，兌換成平臺的交易幣（相當于給購物卡充值），可以用來抵扣訂單金額。

發送優惠券雖然在前端頁面只是簡單的一個交互，但是后端有大量的邏輯需要處理。

校驗用戶登錄狀態 → 優惠券信息讀取（是否在有效期、是否可發放、剩余數量） → 優惠券綁定用戶

2.3優惠券核銷

在用戶下單時，肯定是需要系統從其賬戶中的優惠券選擇合適的優惠券推薦給其使用的。我思考的推薦算法應該分三步：

a.從用戶優惠券列表中選擇出當前訂單可用的優惠券（包括通用券和相應產品優惠券），主要是從有效期、商品范圍等條件判斷

b.若有多種可用優惠券，但是金額不同，默認選擇可抵扣最高的優惠券。

c.如果金額相同，先匹配同類優惠券的優惠券，但當優惠券的額度（現金券）大于支付額度彈出提醒框，確認是否使用。

注：在用戶的優惠券列表中，優惠券是否失效也是實時拉取的（失效過長應清除此優惠券），下單時優惠券選擇應僅顯示用戶可用優惠券。

2.4優惠券統計

主要統計優惠券的發送張數、使用張數。深度數據挖掘可以統計優惠券對應的客單價、復購率等等。

3.優惠券的前端展示

優惠券的前端露出窗口主要有五處：用戶優惠券列表、訂單提交頁、購物車、商品詳情頁、領券中心（或優惠券分享鏈接）。

前端展示的難點在于商品詳情頁和購物車中展示可用優惠券。

需要高效率的算法來計算匹配商品對應的優惠券，主要有兩點好處：1.優惠券來促進用戶消費；2.在用戶消費時幫助用戶省錢。告知用戶有優惠可以享受，避免用戶下單之后看到相關優惠沒有享受到產生不平衡心理。

優惠券（京東）的前端透出

4.優惠券在訂單中的處理

下單時優惠券的匹配在前面已經敘述過，主要是分為三步，詳見2.3優惠券的核銷。本節重點講解優惠券的逆向流程。

在訂單完成售后（退款或退貨）時，優惠券應有一定的返還機制。

統一設置成不可返還，用了之后就不退。

訂單中全部退款時，優惠券全部退還。

訂單中部分退款時，普通優惠券不返還，現金券按金額比例退還。

優惠券有著一套很成熟的產品設計方案，介紹之后，再提一個目前絕大部門產品難以解決的問題：基于日常優惠券的使用情況，運營人員如何平衡發放優惠券所帶來的成本增長，商品銷量增長和單品毛利下降之間的矛盾？在申請促銷活動經費時，怎樣的數據更具說服力？