一、套餐组合销售系统设计目标
1. 提升客单价：通过组合销售提高用户单次购买金额
2. 优化库存管理：将滞销品与畅销品组合销售
3. 增强用户体验：提供便捷的一站式购买解决方案
4. 促进营销活动：支持节日促销、主题套餐等营销场景
二、核心功能模块设计
1. 套餐管理模块
- 套餐创建：支持自定义套餐名称、描述、图片
- 商品组合：灵活添加/删除套餐内商品，设置商品数量
- 价格策略：
- 固定套餐价（低于单独购买总和）
- 动态折扣（满减、百分比折扣）
- 买赠模式（主商品+赠品）
- 库存联动：套餐库存与组件商品库存实时同步
2. 用户界面设计
- 套餐展示专区：首页推荐、分类页特殊标识
- 组合可视化：展示套餐包含商品及节省金额
- 智能推荐：基于用户购买历史推荐相关套餐
- 一键购买：简化购买流程，减少操作步骤
3. 后端系统实现
数据库设计
```sql
-- 套餐主表
CREATE TABLE combo_packages (
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
name VARCHAR(100) NOT NULL,
description TEXT,
original_price DECIMAL(10,2),
discount_price DECIMAL(10,2),
start_time DATETIME,
end_time DATETIME,
status TINYINT DEFAULT 1 COMMENT 1-上架 0-下架,
create_time DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
-- 套餐商品关联表
CREATE TABLE combo_items (
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
combo_id INT NOT NULL,
product_id INT NOT NULL,
quantity INT NOT NULL DEFAULT 1,
FOREIGN KEY (combo_id) REFERENCES combo_packages(id),
FOREIGN KEY (product_id) REFERENCES products(id)
);
```
核心业务逻辑
```python
class ComboService:
def calculate_combo_price(self, combo_id):
获取套餐信息
combo = ComboPackage.query.get(combo_id)
if not combo or combo.status == 0:
raise Exception("套餐不存在或已下架")
获取套餐内商品及价格
items = ComboItem.query.filter_by(combo_id=combo_id).all()
original_total = sum(item.quantity * Product.query.get(item.product_id).price
for item in items)
返回套餐价和节省金额
return {
combo_price: combo.discount_price,
original_price: original_total,
saved: original_total - combo.discount_price
}
def validate_combo_inventory(self, combo_id, quantity=1):
检查套餐内所有商品库存是否充足
items = ComboItem.query.filter_by(combo_id=combo_id).all()
for item in items:
product = Product.query.get(item.product_id)
if product.stock < item.quantity * quantity:
raise Exception(f"{product.name}库存不足")
return True
```
4. 订单处理流程
1. 用户选择套餐 → 系统验证库存
2. 生成订单时拆分套餐为单独商品项（保留套餐标识）
3. 扣减各组件商品库存
4. 记录套餐销售数据用于分析
三、技术实现要点
1. 高并发处理：
- 套餐库存采用Redis缓存+数据库两级结构
- 实施乐观锁机制防止超卖
2. 推荐算法：
```python
def recommend_combos(user_id):
获取用户历史购买记录
history = Order.query.filter_by(user_id=user_id).all()
frequent_categories = get_frequent_categories(history)
推荐包含高频品类的套餐
combos = ComboPackage.query.filter(
ComboPackage.status == 1,
ComboPackage.end_time > datetime.now()
).all()
scored_combos = []
for combo in combos:
items = ComboItem.query.filter_by(combo_id=combo.id).all()
match_score = sum(1 for item in items
if Product.query.get(item.product_id).category in frequent_categories)
scored_combos.append((combo, match_score))
按匹配度排序返回
return sorted(scored_combos, key=lambda x: x[1], reverse=True)[:5]
```
3. 数据分析看板：
- 套餐销售占比分析
- 组合商品关联度分析
- 用户偏好分析
四、运营支持功能
1. AB测试模块：
- 支持不同套餐展示策略测试
- 价格敏感度测试
2. 动态定价引擎：
- 根据库存、时间、用户画像动态调整套餐价格
3. 库存预警系统：
- 当套餐组件库存低于阈值时自动下架或替换商品
五、实施路线图
1. MVP版本（1个月）：
- 实现基础套餐创建和购买功能
- 支持固定套餐销售
2. 迭代优化（2-3个月）：
- 添加智能推荐算法
- 完善数据分析功能
- 优化高并发场景性能
3. 高级功能（3-6个月）：
- 实现动态定价
- 添加用户自定义套餐功能
- 开发跨平台套餐同步
六、风险与应对
1. 库存不一致风险：
- 解决方案：实施事务处理，失败时自动回滚
2. 价格计算错误：
- 解决方案：添加多级价格校验机制
3. 用户体验问题：
- 解决方案：A/B测试不同展示方案，持续优化
通过以上方案，叮咚买菜可以实现灵活高效的套餐组合销售系统，既提升运营效率，又增强用户体验，最终实现业务增长目标。
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