带你读《2022技术人的百宝黑皮书》——淘宝购物车5年技术升级与沉淀(7)

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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。

 

 

 

image.png解决了什么问题

image.pngimage.png快速找到购物车内满足统一档位的满减商品进行凑单; 提高购物车内凑单效率;

 

image.png存在的问题

image.png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;

image.png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。

 

image.png【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

image.png


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。

 

 

 

image.png解决了什么问题

image.pngimage.png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; 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

 

image.png存在的问题

image.png路径还是相对较深;

image.png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):

image.png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;

image.png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:

 

image.png

 

 

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