訂單狀態
1.代付款:用戶剛提交訂單,還沒有付款,等待用戶支付。因爲待付款狀態會鎖定庫存,因此通常會設置超時自動取消
2.待發貨:用戶付款以後,等待商家發貨
3.待收貨:商家已發貨,等待用戶收貨
4.交易成功:用戶確認收貨以後,訂單已完成交易
5.已取消:付款以前取消訂單。超時未付款或用戶取消訂單都會產生這種狀態。
6.售後中:用戶在付款後發貨前申請退款,或商家發貨後用戶申請退,換貨。
7.交易關閉:當售後完成後的訂單狀態。"已取消"的訂單狀態能夠合併到"交易關閉"中
訂單售後狀態
1.待審覈:用戶提交退貨,退款申請以後,等待審覈的狀態。用戶已付款待發貨狀態下,訂單未推送至倉庫或者在倉庫攔截髮貨成功,系統可直接審覈經過。
2.待退貨入庫:退貨申請審覈經過,等待用戶退貨入庫。
3.待退款:退貨入庫成功後,等待退款給用戶。
4.待換貨入庫:換貨申請審覈經過,等待用戶換貨入庫。
5.換貨出庫中:換貨入庫以後,生成換貨出庫單,訂單出庫。
6.售後成功:當退貨,退款成功或換貨成功以後,流轉至"售後成功"狀態。退貨,退款的售後成功在主流程下屬於"交易關閉"
下單流程:
1.在訂單過程當中進行安全校驗,主要是檢測用戶是否在黑名單上,用戶購買行爲是否正常等,當檢測不正常時,終止下單。
2.從商品中心獲取商品信息(SKU,規格,價格等)
3.從營銷中心獲取商品,訂單促銷信息(優惠券,促銷活動),判斷是否知足優惠條件,計算出優惠金額。
4.在會員中心獲取會員權益,例如平臺抵扣積分,折扣條件等。
5.在調度中心校驗銷售層庫存,按照調度規則鎖定區域庫存。
6.根據拆單規則(商家,倉庫,訂單類型等)將訂單查;拆分紅若干個子訂單,根據運費模板計算運費,根據商品金額,運費,優惠金額計算應付金額(實付款)
訂單信息
用戶信息:用戶帳號,用戶等級
訂單基礎信息:父訂單與子訂單,訂單編號,訂單狀態
收貨信息:收貨地址,收貨人姓名,聯繫電話,郵編
商品信息:SKU信息,規格,商品數量,價格,商品圖片,商家(店鋪)
優惠信息:優惠券,促銷活動,虛擬幣抵扣金額
支付信息:支付方式,支付訂單,商品總金額,實付金額,運費,虛擬幣抵扣金額,優惠券優惠金額,總優惠金額。
物流信息:物流公司,物流單號,物流狀態
其餘信息:發票信息,下單平臺,分銷渠道。
父訂單與子訂單
購買三家店鋪中的商品,拆分紅三個店鋪的訂單,總體購買行爲記錄在父訂單下,當系統首次提交訂單結算時,會合並子訂單,針對父訂單進行結算。以後更新訂單狀態,物流追蹤時,針對的就是子訂單。
優惠分攤
訂單實付金額=商品金額(SKU金額合計) + 運費 - 總優惠金額
總優惠金額 = 促銷活動優惠金額 + 優惠券金額 + 虛擬幣抵扣金額
訂單拆單
兩種狀況
1.用戶提交訂單後,支付以前拆單,此次拆分的是訂單
爲了區分平臺商家,方便財務結算
2.用戶下單後,商家發貨以前,去拆分發貨單(SKU層面)
爲了按照最後的發貨包裹進行拆單,如不一樣倉庫,不一樣運輸要求的SKU,包裹重量體積限制等因素
拆單影響因素
1.店鋪商家
不一樣的商家,涉及財務結算和發貨的問題。
2.倉庫
因爲發貨倉庫不一樣,按照商品歸屬的倉庫進行拆單。
3.品類
因爲商品屬性和價值不一樣,一樣會產生拆單需求
4.物流因素
須要根據sku的毛重和體積計算包裹總重量和體積,超出物流公司限制的也須要拆單
5.商品價值
主要是跨境海淘商品
拆單流程
提交訂單支付前
用戶下單
商家分類
不一樣店鋪,代發供應商,拆
倉庫
根據sku發貨的倉庫(按照庫存和時效選擇)不一樣,拆!
支付後發貨前
品類
不能存放在一塊兒的品類,拆!
物流元素
超過物流運輸限制(重量,體積),拆!
訂單價值
超過2000的,拆!
拆單結束
訂單售後(退貨退款)
待付款取消訂單
提交訂單後主動取消訂單或者用戶超時未支付時,訂單狀態變動爲"已取消",不須要通過客服審覈
待發貨取消訂單
1.暫停訂單出庫
查詢訂單是否推送至倉庫
未推送:中止推送
已推送:去wms攔截髮貨,暫停出庫流程。
暫停失敗:則拒絕"取消訂單",申請,恢復緣由"訂單已出庫"
暫停成功,"取消訂單"申請經過,進入退款流程。同時通知調度中心該訂單取消,定點杆進入反庫流程。
待收貨/交易成功退貨
解釋退貨緣由
訂單數據統計
交易分析(從訂單層面)
1.統計週期內的訂單銷售額(統計週期能夠是日,周,月或自定義)。
2.訂單量:統計週期內的訂單量
3.客單價:統計週期內,已支付的訂單評價金額
4.下單用戶數與支付用戶數
下單用戶數:統計時間內,提交訂單的去重買家人數
支付用戶數:統計時間內,提交訂單並支付的去重買家人數
5.支付新用戶數與支付老用戶數
6.訂單金額分佈
價位分佈
7.地域分佈
商品分析(從商品層面)
1.被下單商品數
2.被支付商品數
3.被訪問商品數
4.商品收藏次數
5.商品銷售統計
6.加購件數
訂單來源分析
1.統計每一個訂單的來源,包括訂單的來源媒體(站外廣告渠道),用戶端(app,h5商城,pc端)
2.記錄每一個訂單的產生流程,包括在訂單建立以前的商品瀏覽,加入購物車,提交購物車等關鍵步驟的數據分析
3.追蹤訂單來源,包括來源的媒介,來源關鍵詞,來源網站等