“前台一小步，后台一大步”，电商产品的核心在后台。本文对电商产品后台设计做了相关总结，希望能够对你有所启发。

聊这个话题前，先打个岔，经常有朋友会一起探讨什么样的产品算是个好产品，什么样的产品经理算是不错的产品经理。

其实这类问题就跟问哪种社会制度是地表最棒一样，不同商业对这些的定义都不同，不要太纠结。保持初心就好了，好产品应该是对用户有价值且可体现商业价值，对于产品经理，其实现在这个岗位也在不断演变，有按前后端、按模块、按业务划分的，但作为产品经理，始终应该更有远见，了解全局业务，全局产品，对技术不陌生，对运营有思路，保持对学习的饥渴度，总结出一碗鸡汤就是“成长是你自己的事”。

言归正传，电商应该是互联网这些年被验证的最淋漓尽致的商业模式了，而且仍在不断激发新的模式探索，看看阿猫阿狗还有大大小小数不清的各类电商公司，就会发现，电商市场的鱼塘很大，鱼塘很挤，逐渐开始精细化发展。电商模式也有很多，啥土B啊土C啊的，这里就主要聊聊B2C，其实其他模式也大差不差，纯个人笔记，欢迎拍砖交流。

私认为做产品要有比较清晰的思路：对业务有足够理解，能够很清晰的将业务描绘成产品方案，对产品做拆解，理清关键流程及核心模块，把控好产品落地节奏并不断打磨。

电商产品包括前台产品和后台产品，“前台一小步，后台一大步”，电商产品的核心其实在后台，本文（上）就先梳理下后台产品，下集需要看心情和天气了。

电商平台的核心模块划分

电商始终围绕着商品、人、交易来进行，其他的均可以理解成电商的支撑子系统。如果说细了可出本书了，因此本文中只是简单讲讲几个核心系统，供参考。

一、商品系统

商品管理是电商的重中之重，商品系统的核心诉求主要包括：

1. 使用户能快速的发现商品,充分满足搜索型和闲逛型的需求

主要依赖于搜索以及商品列表页的筛选、前台分类的运营、促销活动的结构化以及精准化推荐等，这方面就要求商品管理模块能提供结构化的特征属性

2. 使用户得到尽可能多的决策必须的信息

便于用户做购买决策，提高交易转化。如品牌、名称、规格参数、文描和价格等

3.提升运营效率，便捷的维护商品信息、管理商品生命周期、结构化的管理商品库

尽可能的简化维护步骤，使需要维护的信息尽可能的简洁而又完备

从创建，审核，上架，下架和回收等实现整个商品生命周期的管理

随着SKU扩充，商品需要分门别类，从品牌，基础分类等多个维度结构化的管理商品库

商品管理主要包括：商品基础类目管理、前台类目管理、品牌管理、属性管理以及商品维护管理几大块。

商品类目包括后台基础类目、前台类目，后台基础类目在于定义一个商品是什么类别，有什么属性；前台类目是和消费者的认知及消费热点相关，可以通过基础类目、品牌等维度筛选商品聚合既可

后台基础类目树：

一个电商平台只能有一颗基础类目树，任何一个商品只能属于该类目树上的一个基础类目（粒度到叶子类目），以属性维度构建不耦合的类目树，串联所有商品

品牌管理：

1. 一个品牌可以维护多个品牌别名，维护别名方便用户前台搜索；
2. 只有“启用”的品牌，才能是商品编辑的时候被选中；
3. 删除品牌时，只有当前品牌没有被商品关联选中，且品牌状态为已停用，才能删除。

二、订单系统

订单系统是整个电商系统中的生命线，电商产品系统应该以交易为核心，订单系统贯穿了整个业务的全部流程

1.系统设计及订单数据

订单系统作为电商系统中最核心的系统，对系统的高性能、高可用等要求较高。

存储层：

将订单相关数据独立存储，并通过主从库、redis方式提升存储性能，对不同维度的数据区别存储，按需通过订单ID及接口服务来提取相关数据，远期通过分库分表、ES搜索实现高可用及可扩展。

服务层：

将主交易系统、查询系统拆解，避免业务相互影响，支持业务迭代及性能提升。

运维层：

实现运维智能化、自动化。事前做定期压测、全链路关键日志等；事中对系统运行中的业务及接口服务指标实时监控并做处理。

2.订单流程

3.订单状态机及订单推送

订单状态应从其存在价值去理解背后的设计机制，根据不同系统（角色）的维度定义，颗粒度也跟随业务需要去细化，主流程关键性状态基本通用。

订单/支付/物流三系统主流程应有独立的状态（包括过程态、节点态），避免耦合在一起，否则随着业务发展，状态越来越复杂，降低效率和扩展性。

4.订单管理

三、会员/用户系统

会员系统聚合了用户信息的出口，满足所有关联系统对用户数据及服务的需求。核心诉求：

• 建立、管理、充分利用用户数据
• 通过用户运营提高用户满意度和忠诚度
• 通过数据分析负反馈（转化低、流失等），更好的改善产品及运营策略

对于其他子系统，笔者实在是要花很多时间整理，特别碰到天气不好，下次再分享给大家吧，最后浅浅的讲一下电商系统性能跟安全的话题（真的很浅，跟阿猫阿狗那系统不能比）：

四、系统容量、性能及安全

系统容量（流量）:

关乎系统在特定压力下的稳定性，影响电商流量峰值的主要因素是抢购、促销和恶意攻击，举个栗子，平台注册用户量达到1000万，按照通用的电商平台数据测算规则：

响应时间：

关乎系统性能，对用户体验造成更直观的影响

• 通过一系列系统优化提升请求响应时间，如前端负载均衡、合并HTTP链接请求、缓存策略等
• 着重对前端影响用户体验的请求响应时间、核心流程请求的响应时间做优化，非核心业务流程可采用异步处理方式，降低系统运算开销

常见电商平台安全隐患:

• 数据泄露，造成对公司数据损失，用户隐私受到伤害
• 黄牛薅羊毛，主要是在促销活动中（如满减、满赠等），活动主要目的是获取新用户、激活老用户，黄牛党破坏平台初衷
• 恶意攻击，a)恶意占用库存；b)DDOS暴力攻击，异常流量瘫痪网站；c)CC业务攻击，暴力并发请求
• 其他，如虚假注册、套现、劫持、欺诈、盗号（常见于预存账户）

写在最后：

要把很大的一个工程讲清楚，靠写真的有点乱，所以省略了很多，有些东西讲起来比较方便，有些地方写的粗，有不了解的或者想深入交流的，可以微信聊哈。

好歹辛辛苦苦写了半天，未经许可，请勿转载，后续如果天气好，会分享更多。

作者：老水牛，曾经HWer，创过业，挖过坑，10年产品，对电商、支付、O2O比较熟悉，带过技术团队的产品。

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