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一种基于电子商务平台的购买系统及其方法

阅读:1029发布:2020-06-29

专利汇可以提供一种基于电子商务平台的购买系统及其方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 提供了一种基于 电子 商务平台的购买系统及其方法,其中购买系统包括: 购物车 数据收集模 块 ,提取用户放入购物车内商品对应的商品信息;优惠信息收集模块,将当前 电子商务 平台的优惠信息进行汇总;智能分析模块,所述智能分析模块将用户选择的商品对应的商品信息与电子商务平台的所有优惠信息进行整合,对应给出至少1组以上的购买方案。本发明根据优惠信息的特性,当购物车的多个商品达到某 阀 值,系统按照一定的策略优化组合商品拆单,使其充分利用优惠条件,提高用户体验。,下面是一种基于电子商务平台的购买系统及其方法专利的具体信息内容。

1.一种基于电子商务平台的购买系统,其特征在于,包括:
购物车数据收集模,提取用户放入购物车内商品对应的商品信息;
优惠信息收集模块,将当前电子商务平台的优惠信息进行汇总;
智能分析模块,所述智能分析模块将用户选择的商品对应的商品信息与电子商务平台的所有优惠信息进行整合,对应给出至少1组以上的购买方案。
2.根据权利要求1所述的一种基于电子商务平台的购买系统,其特征在于,所述购买方案中的至少一组为优惠额最多的方案。
3.根据权利要求1所述的一种基于电子商务平台的购买系统,其特征在于,所述优惠信息至少包括满减信息。
4.根据权利要求3所述的一种基于电子商务平台的购买系统,其特征在于,所述优惠信息还包括优惠券数量、优惠时间、商品重量要求、商品数量要求中的一个或多个。
5.根据权利要求1-4之一所述的一种基于电子商务平台的购买系统,其特征在于,还包括拆单模块,将购物车内的商品分配成不同的子订单,不同的子订单享用相应的优惠信息。
6.根据权利要求5所述的一种基于电子商务平台的购买系统,其特征在于,所述智能分析模块将用户放入购物车内但未选择的商品进行整合,合理利用当前电子商务平台的优惠信息,并筛选出多组购买方案。
7.根据权利要求4所述的一种基于电子商务平台的购买系统,其特征在于,所述智能分析模块整合优惠信息中涵盖的信息,并依据信息进行重要性排序,依次为:优惠额最多的策略,及其他策略。
8.根据权利要求7所述的一种基于电子商务平台的购买系统,其特征在于,所述其他策略包括优惠额相同的情况下优惠时间临近优选的策略,优惠额相同的情况下优惠信息适用范围限制的策略。
9.一种基于电子商务平台的购买方法,其特征在于,包括:
当前电子商务平台的优惠信息进行汇总并存储;
选中待购买商品;
将待购买商品与优惠信息进行排列组合形成若干购物方案,并输出优惠额最多的购物方案。
10.根据权利要求9所述的一种基于电子商务平台的购买方法,其特征在于,将待购买商品拆分成不同的子订单,不同的子订单享用相应的优惠信息。

说明书全文

一种基于电子商务平台的购买系统及其方法

技术领域

[0001] 本发明属于电子商务领域,具体地说,涉及一种基于电子商务平台的购买系统及其方法。

背景技术

[0002] 用户进行网上购物时,经常收到多张各种优惠券。用户将需要的商品逐个添加到购物车,当挑选完后一键购买,往往只能享受一张优惠券的活动,但是消费的金额完全能够拆单享受多张优惠券。有的用户只能手动将物品挑出来一个订单提交后再重新一订单的使用优惠券,操作过程比较繁琐,特别是有些商品需要抢购的时候,从购物车挑出来的过程中就别其他用户抢走了,又或者由于没有分配好最后一个订单凑不够。所以一些用户嫌麻烦不手动拆单,就导致不能享受到全部的优惠,购物体验不好。
[0003] 电子商务平台优惠的营销方式不够精准、智能,所以如何充分使用优惠信息来提高用户体验,增加用户的粘性在网络购物的红海中,就显得尤为重要。
[0004] 现有技术中CN201710050988.6的专利提案《一种电子商务平台打包促销的方法及系统》公开了一种电子商务平台打包促销的方法及系统,方法包括:预先设置活动商品的优惠阶梯,预先设置优惠阶梯的优惠循环,预先设置优惠度R,优惠度R以初始优惠度R0为基础值依据优惠循环的次数均匀增加;获取购物车中活动商品件数,获取用户I D的初始优惠度R0;计算用户的初始优惠金额,计算用户优惠度R,依据初始优惠金额和用户优惠度R计算用户优惠金额。
[0005] 缺点:该方案可以根据活动目的,使不同用户的初始优惠度R0和优惠度R不一样。但是没有解决享用多个优惠券的场景使用的。

发明内容

[0006] 为了解决现有技术存在的不足,提供一种基于电子商务平台的购买系统及其方法,根据优惠信息的特性,当购物车的多个商品达到某值,系统按照一定的策略优化组合商品拆单,使其充分利用优惠条件,提高用户体验。
[0007] 为实现上述目的,本发明提供了一种基于电子商务平台的购买系统,包括:购物车数据收集模,提取用户放入购物车内商品对应的商品信息;优惠信息收集模块,将当前电子商务平台的优惠信息进行汇总;
智能分析模块,所述智能分析模块将用户选择的商品对应的商品信息与电子商务平台的所有优惠信息进行整合,对应给出至少1组以上的购买方案。
[0008] 若购买方案为1组,则该方案为优惠额最多的方案。优惠额最多即用户花费同样的费用,享受优惠(折扣)最大。
[0009] 若购买方案为2组,则其中1组为优惠额最多的方案;另外1组为客户可能倾向于更想购买的商品;例如,客户选择的商品中既包括食品,也包括电子产品等,满减原则中,有电子产品+食品叠加的优惠信息,但是电子产品+食品满足满100-50,但是电子产品+大米符合100,但是电子产品+青菜不符合100的情况,但是用户可能更倾向于青菜,故给出至少两种购买方案。
[0010] 在本发明的一个优选实施例中,所述购买方案中的至少一组为优惠额最多的方案。
[0011] 在本发明的一个优选实施例中,所述优惠信息至少包括满减信息。满减信息一般属于优惠信息常用的优惠信息,且满减信息一般优惠额较大。
[0012] 在本发明的一个优选实施例中,所述优惠信息还包括优惠券数量、优惠时间、商品重量要求、商品数量要求中的一个或多个。
[0013] 在本发明的一个优选实施例中,还包括拆单模块,将购物车内的商品分配成不同的子订单,不同的子订单享用相应的优惠信息。
[0014] 在本发明的一个优选实施例中,所述智能分析模块将用户放入购物车内但未选择的商品进行整合,合理利用当前电子商务平台的优惠信息,并筛选出多组购买方案。
[0015] 在本发明的一个优选实施例中,所述智能分析模块整合优惠信息中涵盖的信息,并依据信息进行重要性排序,依次为:优惠额最多的策略,及其他策略。
[0016] 在本发明的一个优选实施例中,所述其他策略包括优惠额相同的情况下优惠时间临近优选的策略,优惠额相同的情况下优惠信息适用范围限制的策略。
[0017] 一种基于电子商务平台的购买方法,包括:当前电子商务平台的优惠信息进行汇总并存储;选中待购买商品;将待购买商品与优惠信息进行排列组合形成若干购物方案,并输出优惠额最多的购物方案。
[0018] 进一步地,将待购买商品拆分成不同的子订单,不同的子订单享用相应的优惠信息。
[0019] 与现有技术相比,本发明的有益效果是:本发明根据优惠信息的特性,当购物车的多个商品达到某阀值,系统按照一定的策略优化组合商品拆单,使其充分利用优惠条件,提高用户体验。
附图说明
[0020] 图1为本发明的实施例1的原理框图
[0021] 图2为本发明的实施例3的工作流程图

具体实施方式

[0022] 下面结合附图所示的各实施方式对本发明进行详细说明,但应当说明的是,这些实施方式并非对本发明的限制,本领域普通技术人员根据这些实施方式所作的功能、方法、或者结构上的等效变换或替代,均属于本发明的保护范围之内。
[0023] 实施例1:请参图1所示,图1为本发明的结构原理框图,本实施方式中,一种基于电子商务平台的购买系统,包括:
购物车数据收集模块,提取用户放入购物车内商品对应的商品信息;每当有商品加入购物车时,将商品的数据记录下来,数据包含不限于:价格、重量、是否参加活动等。数据根据商品的信息实时更新,数据可以来源与离线的本地数据库服务器
[0024] 优惠信息收集模块,将当前电子商务平台的优惠信息进行汇总;智能分析模块,所述智能分析模块将用户选择的商品对应的商品信息与电子商务平台的所有优惠信息进行整合,对应给出至少1组以上的购买方案。
[0025] 若购买方案为1组,则该方案为优惠额最多的方案。优惠额最多即用户花费同样的费用,享受优惠(折扣)最大。
[0026] 若购买方案为2组,则其中1组为优惠额最多的方案;另外1组为客户可能倾向于更想购买的商品;例如,客户选择的商品中既包括食品,也包括电子产品等,满减原则中,有电子产品+食品叠加的优惠信息,但是电子产品+食品满足满100-50,但是电子产品+大米符合100,但是电子产品+青菜不符合100的情况,但是用户可能更倾向于青菜,故给出至少两种购买方案。
[0027] 上述所述购买方案中的至少一组为优惠额最多的方案。进一步地,优惠信息至少包括满减信息。满减信息一般属于优惠信息常用的优惠信息,且满减信息一般优惠额较大。其中所述优惠信息还包括优惠券数量、优惠时间、商品重量要求、商品数量要求中的一个或多个。
[0028] 另外,本发明的购物系统还包括拆单模块,将购物车内的商品分配成不同的子订单,不同的子订单享用相应的优惠信息。
[0029] 具体地将上述优惠信息以优惠券的形式进行描述:优惠券对应几个属性值 :优惠策略(100-50)、适用范围(全场通用或手机卷或某品牌卷),有效期(2019.1.1之前),免运费范围(30K以下免运费)等。相应的商品添加到购物车就会被提取出相应的数据属性,例如:手机加入沟通车就提取出价格1000元,总量100g,标签为电子产品等,将多个商品叠加进行匹配。
[0030] 由于商品整体不可分割性的特点,即购买商品的时候不能保证商品的总价值刚好等于优惠券的阀值,即有可能多一点,所以当同时满足N张优惠券时,将按照最优的方式,即保证满足能享受最大优惠的情况下,N-1个子订单使用超出金额是最少的,以便最后一个订单多出的金额无法再满足剩余优惠券的条件。
[0031] 智能分析模块根据规则,产生相应的价格、重量、数量等多个维度的阀值。
[0032] 当购物车商品满足可以使用N>=2张优惠券的情况时,系统将商品的特性与优惠券的特征阀值进行适配。这里以价格维度的阀值为例说明。当系统发现购物车的商品总价值达到阀值A,即满足拆单(子订单)的条件,可以使用优惠券甲和优惠券乙,系统按照商品的价格分别组合形成子订单1和2。如下表所示:当购物车商品继续增加时,总价值达到阀值B,可以使用优惠券甲、优惠券丙,和优惠券丁(丙和丁的优惠度大于乙)继续拆单。系统按照商品的价格分别组合形成子订单3、4、和
5。如果继续添加商品又满足菜单条件,则继续进行优惠券的重选择和商品的重分配组合。
如下表所示:
综上所述,根据优惠信息的特性,当购物车的多个商品达到某阀值,系统按照一定的策略优化组合商品拆单,使其充分利用优惠条件,提高用户体验。
[0033] 举例说明:利用某app领取了“满40减12”和“满30减6”两张购物优惠券,用户将12元的商品A,19元的商品B,7元的商品C,9元的商品D,10元的商品E、13元的商品F加入购物车。点击购买时,自动分成两单A+B+D=40元的订单1使用“满40减12”,C+E+F的订单2使用“满30减6”。即避免了一次全部添加购物车70元只能使用一张优惠券的情况,又免去用户手动分开凑单的繁琐操作。
[0034]实施例2:
除了上述用于选择购买的商品外,可能购物车内还放置有未购买的商品,即所述智能分析模块将用户放入购物车内但未选择的商品进行整合,合理利用当前电子商务平台的优惠信息,并筛选出多组购买方案,该多组购买方案的推送也满足上述实施例1的相关优惠券的使用规则。
[0035] 实施例3:与实施例1,实施例2 保护的技术方案以优惠策略的实现方案为基础,本实施例中具体展开优惠策略的优先级策略。
[0036] 智能分析模块整合优惠信息中涵盖的信息,并依据信息进行重要性排序,依次为:优惠额最多的策略,及其他策略。
[0037] 上述其他策略包括优惠额相同的情况下优惠时间临近优选的策略,优惠额相同的情况下优惠信息适用范围限制的策略。
[0038] 综上所述,优惠策略权重最大,综合折扣最大的优先,优惠策略相同的情况下看有效期,有效期越接近当前购买时间的先用,在优惠策略和有效期相同的情况下,用卷适用范围限制越严格的先用,例如:买手机就会用“仅电子产品1000-100”的卷A,而不用”全场通用1000-100“的卷B。
[0039] 实施例4:基于实施例1,实施例2以及实施例3保护的购物系统的基础上,本发明还保护了一种基于电子商务平台的购买方法,包括:当前电子商务平台的优惠信息进行汇总并存储;选中待购买商品;将待购买商品与优惠信息进行排列组合形成若干购物方案,并输出优惠额最多的购物方案。
[0040] 进一步地,将待购买商品拆分成不同的子订单,不同的子订单享用相应的优惠信息。
[0041] 具体参照图2所述,给出了详细的购物流程:步骤一:选中商品加入购物车;
步骤二:购物车中商品的价格是否大于或等于N张(N大于等于2)优惠卷的条件,是则转向步骤三,否则转向步骤二;
步骤三:将商品的按照优惠卷的特性进行优化组合,达到完全使用N张优惠卷的收益最大化的目的;
步骤四:点击一键购物,将拆分成N个购物单,完成购物 ;
步骤五:结束
上文所列出的一系列的详细说明仅仅是针对本发明的可行性实施方式的具体说明,它们并非用以限制本发明的保护范围,凡未脱离本发明技艺精神所作的等效实施方式或变更均应包含在本发明的保护范围之内。
[0042] 对于本领域技术人员而言,显然本发明不限于上述示范性实施例的细节,而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下,能够以其他的具体形式实现本发明。因此,无论从哪一点来看,均应将实施例看作是示范性的,而且是非限制性的,本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定,因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
[0043] 此外,应当理解,虽然本说明书按照实施方式加以描述,但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案,说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见,本领域技术人员应当将说明书作为一个整体,各实施例中的技术方案也可以经适当组合,形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
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