这期商佑小编为您大致分析下支撑商城前端运营和管理的运营后台系统功能模块。
大概流程如下图：
一、导购
1. 前台分类导航
电商平台分类导航通常分为两种，前台分类和后台分类，都是树状。后台分类面对的是管理人员，将产品进行分类，当品类多的时分，后台分类层级结构会比较深，如图。
（上海商佑商城系统商家后台分类）
而前台分类面对的是运营人员和用户，将前台分类变浅一方面方便用户查找，另一方面运营可以针对性的达到导购优化的意图，比方依据时节、大促节日、运用场景、热搜词或许产品品类成交数据归类、高亮或调整前台分类的方位，达到优化导购、更精准的定位用户需求、进步点击率和转化的意图。
如下图：
（图一：上海商佑商城系统端前前台分类）
后台分类树的节点可以加挂到一个或者多个前端分类树的叶子节点（叶子节点即分类树的最末层）上，从而前后台分类树产生关联。
2. 内容管理
上海商佑商城系统可直接对接用户数据中心，经过提取用户标签、匹配素材库展示“千人千面”的前端页面。
刚成立的电商平台可由运营人员经过自定义页面可视化操作，手动装备、发布首页、专题页、频道页等。经过一次性的开发各种组件，比方产品
组件、拼团组件、公告组建、倒计时组件、优惠券组件等，到达灵敏配置运营的目的。
下图以上海商佑商城体系小程序首页配置为例，左面是组件库，拖动到可视化区域完成楼层建立，右边组件样式和组件数据可对楼层样式和数据进行自定义。
3. 评论管理
优质的评论可以为产品销量带来巨大的增加。平台型电商体系中一般只有产品等级的点评，包含点评等级、点评内容、点评图片和追评，运营可加强优质谈论的露出，一起需要回复谈论以及对灵敏文字、灵敏图片和歹意差评的筛查。
上海商佑商城系统的评价体系中还引入了店铺动态评分，分别为描述相符、物流相符和服务态度相符。评分数据可用作渠道对商家服务的考核目标以及分配资源的依据。
4. 搜索
当平台商品量级体量大了之后就需要查找功能帮助用户快速定位产品。根据用户输入的查找词做切词，建立索引，匹配文本相关性和分类树从产品的候选会集选出权重较高的成果，让用户快速的找到自己的心仪产品然后提高点击和转化。
查找成果页不仅包括产品列表，还包括分类树、筛选项以及产品推荐等元素。对于前端来说一个简单的输入+点击查找按钮的操作，在后台有复杂的查询、相关、筛选排序的过程。
二、交易
1. 购物车
购物车最大的作用就是能让用户凑单、实现兼并支付。购物车最主要的功用有加入购物车（商品分组、排序、店铺分组），商品编辑（挑选商品、加减库存）、促销引导和结算。
2. 库存管理
库存信息主要面对前端用户。
· “销售中”- 即前台页面展示的库存，当库存大于0时用户可下单。
· “订单占用库存”- 用户下单后冻结，支付后释放，规定时间内未支付订单取消，订单占用库存归还。
· “活动库存”- 在做某档活动的时候运营可从可售库存中划分一定数量的库存给相应活动，活动结束后剩余活动库存归还至可售库存。
三、营销
营销是电商网站非常重要的运营方法，获客、提高转化率、客单量、打造爆款引流都与营促销手法严密相关。
主要可分为活动和优惠券：
活动包含满减、满赠、砍价、拼团、分销等。
新建活动需求设置活动信息和商品信息，活动信息包括活动类型、活动称号、开端时刻、完毕时刻、根据不同活动类型设置活动规则，比方如果是拼团活动，则需求设置拼团持续时间、拼团人数等。
商品信息包括商品的活动称号，活动图片，活动库存以及活动价格。可生成相应的活动推行链接，方便其他渠道和场景跳转至活动页。
优惠券有满减卷、现金券等。
新建优惠券需求设置优惠券信息和推行信息。优惠券信息包括称号、类型、面值、运用条件、运用渠道、有效期、发行量。推行信息包括收取方式是主动收取还是被迫收取，是否限领，领券时间、领券门槛。
四、消息推送
信息推送是产品触达、唤醒沉睡用户、做活动推广的一种很直接的运营手段，好的推送能够增加用户活跃度、提高用户粘性和留存；可是它是一把双刃剑——没有把握好度也容易引起用户的恶感，导致卸载率升高和粉丝的流失。
上海商佑商城系统目前信息推送有小程序、公众号、站内信和短信，消息类型分为IM类、通知类、和营销类。
· IM类消息即会话消息，比如商佑IM免登陆客服系统。
· 通知类消息通常使用小程序和公众号的模板消息，比如用户支付成功通知、订单发货通知、退款成功通知等。模板消息只在能用户主动发送消息给公众号48小时内推送。
· 商佑营销类消息可以利用公众号的图文消息、站内信和短信推送。短信推送相对来说成本比较高，大部分只在关键步骤时使用，比如获取登录验证码。站内信可以强唤醒用户打开商城，但是推送的节点、频率和文案上需要有所把握。
在这个信息爆炸的时代，推广对没有需求的用户会成为一种打扰，只要更专业、更精准的营销才干吸引用户的眼球。如何能依据用户模型，使用大数据做好定向推送才是重中之重。
五、用户
1. 用户信息
基本信息（注册时间、用户昵称、手机号、性别等个人信息）、优惠券信息（优惠券明细及使用状况）、会员等级及权益。
合理的会员等级划分以及生长机制可以有效地促进用户的活跃度和持续消费，类似于现在的淘宝的淘气值，不同淘气值享受不同的优惠权益，而淘气值的计算需求综合用户购买、分享、信誉等多方面因素。
2. 用户行为
收集用户行为数据，为分析用户群、界说用户画像以及用户标签做数据根底。这个数据无论是对销量仍是后期风风投融资都是重要砝码！
包括但不限于注册、浏览、查找产品、拜访产品详情页、分享产品、收取优惠券、保藏、参加购物车、拜访订单确认页、提交订单、评论产品、退款退货等一系列行为。
3. 用户画像
依据以上用户的基本信息、用户行为通过机器学习、自然语言处理等技术手段总结分析用户的社会属性（性别、年纪、工作、地域）、生活习惯（活泼程度、购物类型、通勤）、兴趣爱好（品牌偏好、颜色偏好）和消费行为（消费金额、消费频次），进而笼统出具体的用户模型，在日常的活动推行、广告投进和功能拓展中精细化定位方针用户，从而提高点击和交易转化。
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