写在前面

我之前说过，没有做过电商系统的程序员的技术生涯是不完整的，因为电商有着非常多的领域概念，如果可以很好消化这些概念，对于后续业务建模是非常有帮助的。而且电商与交易相关，涉及着资金流、信息流的处理，所以高并发场景下的数据一致性处理也具有非常大的挑战。

线上电商与线下门店有何不同

电商本质上属于零售中的一种，而阿里提出了“新零售”，京东提出了“无界零售”，所以做电商相关技术的同学，如果不了解点零售相关的概念，总感觉说不过去，今天我们就简单聊聊新零售的概念和对应的技术。

新零售本身是对老零售的一个升级。

老零售一般指的是线下的传统品牌的门店，这些门店没有完成数字化升级。

线上电商更多的考虑的是转化、效率，目的是上消费者快速的选到想要的东西，提高转化。而线下门店强调的是店内的体验，这涉及到体感与服务，同时线下门店具有非常强的LBS属性，新零售中经常提到的一个概念是“仓店一体”，门店可以被看做具有一种履约的能力。

线下门店数字化挑战

线下零售门店有非常多的挑战，比如投入租金及人力成本比较大，而且线下客流越来越少，门店的会员不能很好的运营起来，会员与门店的联系会越来越弱。

基于此，智慧门店可以围绕于C端体验优化、B端效率提升展开，在“人、货、场”三要素上，做到可识别、可分析、可触达、泛内容化等帮助品牌数字化升级。

我们可以将线下门店的实体与数据信息，比如交易、商品、营销、会员等进行数字化，这些数据只有经过计算才有价值。

对于消费者可以采用远场营销与近场营销的形式，线上的云店可以作为线下门店的内容载体，线下门店主要负责服务于体验。

线上云店的数据经过沉淀与平台计算，可以进一步赋能给品牌，品牌基于这些交易对消费者进行二次运营，还可以做到媒体的精准投放与营销。

传统电商渠道里，基于流量的运营，本质上是在运营消费者点击和其数字化动线，通过很多手段让他转化到最高的承接页。线下门店同样希望影响消费者的消费动线。

远场营销关注的是能不能在线上完成交易，同时通过营销手段将消费者引流到店内完成现场交易。

近场营销关注的是怎么大概率的让消费者进入到智慧门店。

通过兑换券方式帮助商家引流到店，兑换券的核销成本非常低，只需要扫码即可完成核销。

阿里可以基于高德导航告诉消费者去到这个门店的路线，一旦消费者进店就有可能产生二次消费。

既然是服务于线下门店的兑换券，那么这个券包设计就非常重要，券可以看做是权益的集合体，且具有非常强的LBS属性。

比如商圈券包，到达一个商圈后，可以收到一个专属券包，涵盖了这个商圈中智慧门店的权益，可以实现引发消费者改变消费动线的效果。在远场，可以领到一个线下门店的券包，结合高德导航，去近场消费。

还有一种券包权益，可以看做是行业券包，就是由非常多线下行业的权益联盟组成，比如家装行业，通过算法组合成电子券包，涵盖装修、马桶、地板等组合方案，当消费者有类似需求时，可以引导消费者去这些门店。

什么是云店

云店是实体门店在线上的一个商业载体，包括了商品、权益、优惠、图文信息的数字化形式。

通过数字化形式让这个门店售卖不仅限于店内库存的东西，这样就打破了线下门店的物理限制。同时解决了线下门店与消费者的断连问题，消费者可以通过线上不断触达这个门店，以推送等形式不断建立联系，影响消费者。同时可以做到线上的活动传播，且内容丰富，图文、视频等形式。

一个数字化的新零售全景图

新零售技术实现

聊了这么多新零售的概念，技术如何实现呢？

其实技术实现与传统电商差异不大，涉及到的概念主要还是传统电商的一些东西，比如下面这些。

SPU

Standard Product Unit 即标准产品单位，SPU描述一个产品的各种特性。

什么时候需要使用SPU呢？

当我们在电商平台搜索ipad的时候，平台先去产品表搜id，再去商品表关联数据。产品表SPU的数量远远小于商品表的数量。

SKU

Stock Keeping Unit 即库存进出计量单位，SKU是物理上不可分割的最小库存单位。

品类与SKU关联起来

是1对多的数据结构：

商品采购入库过程

表结构设计

品类表

参数表

品牌表

商品分类表

分类与品牌关联中间表

产品表

商品表

零售店与库存、商品之间的对应关系

仓库与商品中间表

零售店与商品中间表

会员等级表

客户表

客户收货表

优惠券表与客户优惠券关系表

订单表

订单详情表

快递表

退货表

商品评价表

供应商数据表、供应商商品管理表

采购表、入库表、采购入库关联表

订单号、流水号生成设计

商品信息修改历史

智能拆单

解决就近返货问题。

由于是自建仓库，如果本地仓库没货/顾客城市没仓库，那就需要从外地仓库发货，需要计算哪个仓库距离客户距离最短

通过高德地图API获取客户地理位置信息，利用MySql计算两个坐标点之间的距离。

st_distance函数可以计算两个坐标之间的相差度数：

进而查询出与收货坐标点最近的仓库信息：

判断仓库是否有库存：