淘宝购物车5年技术升级与沉淀

本文将从业务发展以及技术沉淀两个方面来总结淘宝购物车的产品升级之路。

前言

从入职以来到如今已有四年多的时间，非常幸运的是，短短职业生涯能有90%的时间都能参与或负责淘宝购物车业务域的开发，这几年来和购物车一起成长，从思考购物车与收藏夹的区别到逐步开始有了对购物车较清晰的定位，从被动接需求到开始主动思考购物车业务正确合理的业务方向，从仅仅完成淘宝业务诉求到提供可复用业务能力。和购物车一起经历5个大促，经历或大或小的产品升级、以及carts2开发方式变革，为极致的用户体验尝试过，为平台增量的提升探索过，利用技术升级帮助淘宝购物车完成业务迭代的同时，也一路沉淀了些通用的能力支撑其他业务快速迭代，也不断完善一套开发知识库帮助越来越多的购物车开发同学。那么是时候来写一些文字画一些图记录这些年，淘宝购物车的pd与开发到底做了哪些探索与沉淀，淘宝购物车到底完成了哪些产品升级，那些与你日常购物息息相关好用的功能是如何逐步迭代上线的。

这篇文章主要从业务发展以及技术沉淀两个方面来总结淘宝购物车的产品升级之路。

P.S.这里，我把入职到现在为止经历过的购物车分享给大家，无论是从产品样式、交互、以及业务功能都发生了比较大的改变，图上也能看出，从21年开始购物车的变化尤其明显与大胆。

我如何理解购物车

介绍淘宝购物车业务之前，先简单说下我对于购物车这个业务场景的理解，关于他的定位、定义、以及职责。

▐ 基础功能

相信没有深入了解过的大多数人对于购物车的理解，都是对用户加购商品最基本的「增、删、改、查」操作，那么db内一条购物车记录到底存储了什么内容呢，如下图所示：

但实际上随着购物车基础功能不断强大，这四个字已经不足以概括购物车的职责了，那我就暂且以个人理解把购物车的基础功能归纳为下面四个字：加、改、算、凑

加（&查）：购物车的核心围绕db中存储的用户购物车商品数据，由于是用户私域，商品数据基本来自于用户主动加购，加购来源包括：详情、会场、订单等复购链路、猫超首页等。但为了进一步缩短用户复购路径，手淘购物车在21年迭代上线「常购」功能，利用算法计算用户高购买意愿的复购商品并通过离线手段自动加入到用户「常购」购物车（不占用户购物车容量且下单不删除），是手淘购物车为缩短复购路径提高购买效率的新的尝试。
改：用户将商品加入到购物车后，由于商品是实时动态变化的，变为失效、涨价、购物车容量不够等等用户都可以进入购物车对商品进行单个或者批量操作。实际上购物车的很多功能上线都在不断提高用户使用购物车的效率，例如失效更精细化到sku维度、用户加购提示容量已满可一件清理并加购等；
算：所谓「算」是指购物车商品价格的计算。「算」这件事情其实在购物车有不同程度的展现，【1】.用户进入购物车可在商品卡片立刻看到商品维度单品优惠后的价格；【2】.用户勾选多个商品进入下单前，可在购物车底部看到最终结算价格，并在单个商品上可以看到分摊后的商品优惠价；【3】.开辟优惠明细浮层，将整个价格优惠计算的过程和结果清晰的呈现在用户眼前。购物车在不断追求价格计算的正确性以及清晰度。
凑：我认为，购物车的数据核心是用户购物车商品，那么核心功能便是凑单，或者说合并结算。实际上目前为止在手淘大部分场景中，绝大多数的合并结算来自于购物车，这也就是为何每逢大促，订单有70%左右流量来源于购物车。「凑」主要体现在两点：【1】用户在购物车可勾选多个商品合并下单，同时也支持业务定制，分组结算；【2】用户在购物车不断挑选、勾选商品的过程中，满减凑单的进度在不断更新，并提供筛选、推荐、引导凑单等功能提高用户凑单结算的效率。近两年，围绕「凑单」这个命题，购物车在转化和体验上都在不断尝试。

▐ 定位与职责

以上是购物车场景的基础功能，接下来我们视角再往外走一走，思考一下购物车在整个购物过程节点中的位置，或者在在淘宝基础链路的位置。我们把购物环节分为三个节点，即购前、购中、购后。如下图所示，购物车作为下单结算前的”临门一脚“，是「购前」环节中重要一环。

购物车承载着购前购中承上启下的职责。在购前环节中促成购买：对于下单犹豫的用户，用营销等手段提升用户决策效率，对于转化确定性较高的用户，精准的推荐让他买的更多；在购中环节提供流畅的交易体验：优惠计算的准确性和过程的清晰度以及各种业务形态商品的凑单合并结算等。

▐ 定义

基于上述对购物车基础功能以及职责的描述，以及我自身对购物车的理解，我将购物车定义为：一个提供商品管理、凑单结算等能力，帮助消费者进行下单决策的合并结算工具；

▐ 老生常谈

最后我们再来探讨一个老生常谈的问题：购物车与收藏夹的区别？这个问题应该是每一个开发过购物车的同学都会面临的灵魂拷问。我第一次被问是在刚入职大约一两个月的一个新人培训上，第二次是在转正答辩上。我当时的回答基本纯粹是基于自身日常手淘的使用体验，主要围绕一个点：购买意愿强烈程度的区别；做购物车几年了，会有啥新的体会么？先来列一下当前两个产品的主要区别

业务场景	容量	价格表达	营销表达	算价能力	结算能力	商品修改能力	商品搜索查找、分类筛选能力
购物车	120	商品卡片上为单品优惠后价格	各种营销氛围表达、服务氛围表达	动态计算，支持多个商品多种优惠（单品优惠、店铺优惠、跨店优惠）价格计算。	分组、合并结算能力	支持商品sku切换、数量修改	目前支持商品搜索、以及特定商品的筛选（例如跨店满减、降价等）。
收藏夹	3000	商品卡片上为券后价	基本不表达营销信息	单品券后价的渲染表达，不支持多个商品合并算价。	不支持商品结算	不支持；在收藏夹中没有sku、数量的概念	有完善、丰富的商品筛选查找能力。

我认为对于一个用户来说，购买一个商品需要进行以下几个过程的决策，随着购买过程逐步接近尾声，用户的购买意愿以及确定性也是在不断增强的过程。不同的环节需要不同的工具来帮助用户完成。

因此总结两者之间几个比较重要的区别点：

收藏夹关注于对商品的存储管理、搜索查找。购物车更关注于商品的营销表达、算价、凑单结算；
购物车离下单更近，用户加入购物车的商品相对购买意愿更强；

虽然两个场景侧重点不同，但实际上目前收藏夹很多产品功能都值得购物车来借鉴，例如对于商品查找的高效率，包括分类、筛选、搜索等，对于购物车深度使用者来说，都是一个更好的使用体验提升。与此同时，我们思考下，购物车和收藏夹一定是完全无关的两个业务场景吗？是否存在某些关联功能可以互相弥补两个产品在使用体验上的短板？例如（纯属yy）：

加购满的时候提供用户加入收藏夹的选择；
购物车清理提醒的同时，推荐引导用户加购收藏夹内购买意愿较强的商品；
购物车的的搜索发现，除了搜索出购物车内商品推荐出收藏夹内有关联且由高购买意愿的商品；
收藏夹提供高效加购路径；
......

淘宝购物车的业务发展

▐ 目标与策略

业务发展目标

作为业务团队，以业务先赢为目标，以技术突破为手段，赋能购物车业务高效发展应当是我们的核心目标，那么购物车这个场景的业务发展目标又是什么？其实业务如何发展，首先要思考的是，这个域场景以及作为该场景的平台方面对的角色都有哪些？这些角色目前对应的痛点与诉求是什么？对于购物车业务发展，总的来说当下面对三种角色：消费者、商家与平台、业务方。

【消费者角色】：即需要使用淘宝购物车来完成购买过程的用户；对于消费者来说，购物车产品基础功能使用体验差、购买决策效率低是最大的痛点；
【商家与平台角色】：购物车作为用户私域，给商家营销、运营提供较小的空间，对于如何促转化、提高用户购买意愿，从而获得增量是该类角色面临的最大痛点；
【业务方】：业务玩法愈的发复杂，导致业务逻辑也变的复杂，严重阻碍研发效率及业务发展迭代；

因此，面对购物车域的这些产品痛点与诉求，我们将购物车的业务发展目标总结为三个方向：

方向一：体验

购物车产品的使用体验体现在哪些方面？作为一个下单链路的基础产品，购物车管理的“物”为商品、首先面对的“角色”是消费者，那么我们思考人与商品的关系，在整个产品使用中，人（即消费者）对物（即购物车商品）存在以下行动动线：存储、浏览、管理、决策、结算。那么在以上几个环节中消费者操作是否高效则定义为购物车产品良好的使用体验。

方向二：转化

购物车作为一个基础产品，是否具备转化的空间？是否能为商家自运营营销提供可能，并最终给平台带来增量？这是我们在购物车业务发展中思考和数据挖掘的方向。数据分析与挖掘带给我们的结论：淘宝购物车中存在大量用户加购但没有被转化的存量商品，这些存量商品转化率随着加购时间越久，转化率越低，加购前两个小时成交占比60%左右。因此购物车实际上有巨大的空间去获得新的增量；如何增强货品的吸引力以及重新唤醒用户需求是购物车转化提升的两个方向，除此之外实际上从21年我们逐步开始寻找购物车外场景的增量，结合算法手段精准推荐让用户买的更多、更划算；

方向三：效率

无论是体验还是转化，业务的发展离不开快速的试错与迭代，最终离不开高效的研发效率。而研发效率又面对恶劣的业务现状和开发环境：业务上多端多平台，需求繁多复杂；开发上，需求响应慢、沟通协调多，重度依赖客户端发版。以上几点都严重阻碍业务迭代速度。需要依靠技术改造来改变研发模式，提高研发效率；

业务发展策略

基于购物车业务发展的三个方向，我们拆解为两个主要的实施策略：消费者侧产品升级&研发提效。

【策略一】消费者侧产品升级：购物车产品升级主要体现在两个方面：（1）基于购物车的工具属性进行体验优化；（2）基于购物车的场景特征促转化得增量；

【策略二】研发提效：购物车研发效率的提升体现在两个方面：（1）技术的改造提升研发效率；（2）业务的闭环提升业务迭代的效率；

最后，我以我的理解将近两年购物车的发展（业务+开发提效）总结为一张大图（其中部分内容后面章节会详细介绍）：

▐ 当我们在说购物车体验时我们在说什么

作为一个基础工具产品，无论KPI导向是GMV还是体验，我始终认为提升用户在日常以及大促的使用体验才是产品升级的核心，那么，当我们在说购物车体验时我们在说什么？我们又做了什么呢？

淘宝购物车产品使用现状

既然要提升用户的体验，那第一步需要了解用户的诉求与痛点，以21年初一份手淘购物车体验调研报告为例，从购物车使用人群分布、使用场景、使用痛点三个方面来看：

【人群分布】：高购买力人群是购物车的主要使用群体；
【使用场景】:（21年初统计的数据）：除收藏商品、购物车结算等基础功能外，用户使用购物车的主要场景依次为为凑单、对比商品价格，对比商品属性。可以看出用户对购物车使用诉求主要总结为：商品管理与发现、算价与下单、凑单；
【使用痛点】：（21年初统计的数据）：总结下来，用户对购物车的使用痛点来自于几个方面：（1）大促期间跨店凑单效率低；（2）价格体验：包括预热期无法透出大促价、动态计算结果与下单不能完全一致等；（3）购物车商品的快速发现：查找、分类筛选等；

当我们在说购物车体验时我们在说什么

购物车是一个提供商品管理、凑单合并结算能力的基础工具，围绕两个核心：「人」和「商品」，人与商品的关系总结为两个，即人对商品的管理以及人对商品的购买结算。那么购物车产品使用体验也围绕这两个点展开。整体如下图所示：

商品管理

即用户按照当下购买意愿强烈程度对商品进行查找、增删改查等。影响用户进行商品管理体验的因素包括：（1）购物车容量问题导致的加购卡点；（2）商品查找与发现的效率；（3）商品管理即各种增删改查的操作路线是否简单高效；

商品购买

即用户在购物车不断选择商品、算价、凑单、再算价最终完成下单结算的购买过程，也是不断做下单决策的过程。影响用户下单决策效率我认为有三件主要的事情：（1）商品上信息的高效表达；（2）不断选择商品的过程中价格的准确性以及优惠计算的清晰表达；（3）不断选择商品过程中高效的凑单引导（包括凑单进度的实时更新、同档位凑单商品的筛选、可凑单商品的推荐以及不中断的凑单体验）；

当我们明确购物车使用体验的目标后，策略及具体落地的事情便围绕展开。

重点体验项目介绍

凑单体验专项

什么是凑单

所谓凑单，顾名思义指用户为了达成某个门槛获取某种优惠从而购买多件商品的过程。线上线下都是如此。实际上这是卖家常用促销手法：对于线下/线上商家店铺，为了让用户买的更多会让利推出多种店铺内的满减/满折/满送优惠，消费者为了达到某个门槛，会在该店铺内继续选择商品凑单；那么对于平台侧（或者对于线下商场）来说为了获取促销活动更高的成交额，会在全网/全商城范围（已报名满减活动）内推出满减活动，例如天猫大促占比最高的营销手段，跨店满减以及品类券，均为跨店铺凑单玩法。

一些客观数据

从天猫双十一期间，使用跨店满减且来源为购物车的相关订单数据统计来看，购物车的合并结算功能天然成为消费者大促凑单工具，也就几乎是手淘唯一的凑单场地。而手淘购物车不断发展的凑单功能（例如满减商品氛围表达、凑单引导、满减筛选等）也成为用户购物利器。

用户对凑单的诉求有哪几类

实际上购物车凑单功能的迭代也是随着用户诉求的变化而演进，当然也是由于平台营销规划一年比一年复杂导致。营销规则及玩法的复杂化不断提高用户凑单的难度。根据21年用研提供的用户对于购物车凑单类的相关诉求总结来说，一直以来用户对于购物车的凑单使用痛点主要在于：

满足不同跨店满减规则的商品不能归类
不能快速找到相同门槛商品进行凑单（购物车内or购物车外）；
大促预热期购物车不显示活动价，不方便凑单；

购物车的凑单功能发展历程

凑单是购物车大促期间的核心体验之一，凑单相关的优化迭代也是近两年购物车业务发展的重要命题，这里一并总结针对用户的痛点和诉求购物车凑单的四个阶段以及每个阶段解决的核心问题。首先如下图来看下目前为止用户在淘宝购物车凑单效率逐步提高的过程：

【阶段一：凑单进度实时更新】

能力介绍

解决了什么问题：让用户不再「盲凑」
- 在用户挑选商品的过程中，实时帮用户计算当前已减金额，以及距离下一个档位仍旧需求购买的金额；
- 提供用户凑单入口，帮助用户快速发现购物车外同档位商品，更快达到门槛，提高凑单效率；

存在的问题
- 凑单入口跳到承接页，加购后返回购物车页面刷新，整个凑单链路是断层的；
- 无法帮助用户快速找到购物车内同档位的满减品，毕竟购物车内商品购买意愿还是相对较高的；

【阶段二：同一档位满减商品筛选】

能力介绍

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。

解决了什么问题

- 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；

存在的问题

- 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；
- 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；