电商的本质是零售，电商营销是一个典型的市场营销行为，营销专业的通用理论和模型，以及一些常见的用户心理学等知识，都可以应用在电商营销活动中。
1.营销模型
在营销领域有一些经典的营销模型，比如4P’s。
4P’s营销理论，即产品（Product）、价格（Price）、渠道（Place）、宣传（Promotion），再加上策略（Strategy），简称为“4P’s”
4p模型很好理解，如果你要发起一场综合性的营销活动，需要明确参与活动的商品范围，活动促销的价格，活动曝光的渠道，以及如何触达到消费者，还有参与活动的规则（Strategy）。
4P模型是一个高度抽象的理论，在4P模型之外，还有4C模型。
4C包括消费者的需求与欲望（Consumerneedswants）、消费者愿意付出的成本（Cost）、购买商品的便利（Convenience）、沟通（Communication）
4c模型更多的是从消费者的角度来去设计营销活动，由于聚焦用户，所以4C模型更适用于细分市场。
除此之外，其他一些理论，比如阿里妈妈推出的几个营销模型，PDCA循环，AISAS消费行为模式等，都可以帮助理解电商营销活动的设计。
2.消费心理学
举个例子，每年双十一商家都会提前发放一些大额优惠券，就是利用消费者预设心理账户，以及损失厌恶的心理，刺激用户购买，让原本犹豫甚至没有意愿的消费者，也来购买商品。
很多营销玩法都可以从消费心理学角度进行分析，类似的操作还有很多：
二、运营
电商营销是一个强运营的领域，绝对的运营导向，一方面营销玩法越来越多，另一方面越来越偏向精细化运营。
1.玩法越来越多
不知道大家有没有感受到，最近几年，各大电商平台营销活动的花样越来越多了。
不仅出现了各种大型的促销活动，比如双十一，618，聚划算，以及拼多多的百亿补贴。日常的营销活动也越来与复杂，比如优惠券，满减，秒杀，套餐，红包，抽奖，拍卖，团购，拼团，分销，一元购，心愿单，多买多送，低价买券，众筹平台，积分抵现，新人专享等等。
为什么要有这么多玩法，烦不烦？
自古深情留不住，唯有套路得人心。
对于综合型平台电商来说，电商营销的趋势就是玩法越来越多。
大部分围绕定价衍生的优惠策略，比如优惠券，红包等，本质都可以认为是价格歧视，越来越复杂的促销策略，让价格体系变得越来越复杂，理解成本越来越高。从这个角度上说，最完美的电商促销工具，可能是让每个人最终购买的价格都是不一样的，也就是「大数据杀熟」。
如何发掘长尾产品的潜力？就可以通过花样繁多的营销活动来进行，比如各类专场可用的优惠券。
2.精细化运营越来越多的玩法，对应的就是电商运营的精细化。
随着电商网站的进一步发展，电商促销的意义也越来越不只于刺激消费者下单和提高GMV，也是平台实现用户增长，拉新促活的重要手段。
再比如拼多多的多多果园，可以看做是一种特殊的领券活动，只不过这个优惠券需要你坚持去种树和浇水才能领到，用券直接兑换实物商品，作为游戏化设计里的激励机制。
三、产品
业务侧的各种玩法，需要一个产品来承载，这个产品系统长什么样，怎么设计，就是产品同学需要解决的问题。
对于一个平台型电商来说，促销业务变化比较多，电商营销产品侧的设计很难用一套系统去承载。
一般来说，一个综合电商的营销中心需要包括给B端商家使用的营销工具、促销活动配置，给平台运营使用的活动选品工具、数据指标分析平台等。特别的，一些比较独立的产品可以作为单独的产品线，成为独立的产品系统，比如京东的试用中心，众筹平台。
1.产品模型
从产品模型上来说，可以参考上面的4P模型，结合不同的营销工具特点，抽象对应的产品结构。
以优惠券为例，可以进行下面的拆解：
营销中心的主体是促销活动（Promotion），例如创建一个促销活动，标题是”1024程序员特卖节”，参与活动的商品范围包括机械键盘，数码外设等，并且针对这部分商品，设置平台优惠券（Coupon），满减活动（Activity），优惠券满100-20，平台直接减5元（Promotion-Rule），报名活动的商家（Range），也可以设置商家层面的优惠券。活动的推广渠道，可以通过外部H5页面进行宣传，比如设计一个单独的落地页（Landing-Page），也可以在线下渠道（Channel）进行推广，比如地铁里的易拉宝和招贴画。
产品模型的设计另一个重点是促销规则的设计。
考虑这样一个场景，当一个商品可用的优惠同时有多种，包括商家优惠券，平台优惠券，类目专享活动，新人专享活动等，不同的营销工具如何组合，使用了商家券，还可以用平台券吗？参加了新人专享活动，还能否使用满减呢？
如果单纯依靠枚举来实现，就会发现分支情况越来越多。
比较好的是统一建立促销规则，通过规则类型和规则组，限制不同规则之间的组合情况。
2.与其他领域的交互还记不记得，那些年你薅过的羊毛？
营销产品侧的设计，还有一个重要部分，就是营销体系与其他业务领域的交互，特别是订单交易、风控和数据算法。
1）营销和订单
营销工具影响价格，直接影响订单交易，举个例子，在一类电商中，有一个模块至关重要，就是购物车。
如果把购物车看作一个容器，那么其中承载的，就是商品信息以及对应的优惠信息。购物车是营销活动，重要的透出入口。
进一步，优惠券状态和使用范围的判断、券核销以后的记录，以及优惠价格的计算，券合法性的校验等，都发生在与购物车和订单的调用中。
营销和订单交易的交互，还有一个重要的模块，就是逆向流程。在订单交易中，逆向流程的设计非常重要，比如用户退货退款后，优惠券/红包是否返还，都是需要考虑的点。
2）营销和风控
营销与风控相辅相成，一体两面，因为营销活动配置不合理导致的资产损失，经常有报道。
类似的例子，在淘宝的早期也遇到过，下面来自《淘宝技术这十年》：
拼多多的这次失误，很明显就是优惠券设置不合理：平台优惠券没有限制使用类目，可以在虚拟类目下使用；领取数量没有限制，从C端看没有优惠券库存的限制。
各种营销工具，在创建时就需要考虑风控和可能造成资损：
3）营销和数据
电商营销活动就是通过营销手段获取利润最大化，调整价格势必会影响收入，需要考虑投入产出比。
在进行系统设计时，各类埋点特别关键，也要给运营提供支持。除此之外，在进行营销活动时，通常需要进行一个ABTest，通过MVP验证营销效果，并且根据实时的数据反馈，及时调整营销策略。
四、技术
之前参与过商品体系建设，对于平台型电商来说，万物皆可商品，商品管理主要的复杂度体现在不同行业不同类目的上单流程区别、商品属性差异，由此带来的标准化治理问题，以及类目属性体系的沉淀。
一言以蔽之，商品、仓储等领域的复杂度主要在B端，C端业务场景相对简单，而营销不同，主要的业务变化在C端，复杂度来自于不断变化的营销形态。
技术为业务服务，那么面对营销这样一个形态多变的业务，应该如何去进行系统设计呢？
下面从模型、性能以及选型进行展开。
1.模型杀一个程序员不用枪，改三次需求就好了。
这句话当然是一个段子，不过也说明了，大部分工程师不太喜欢「频繁改需求」这件事情。
但是，大部分互联网业务，改需求这件事情是非常合理的，特别是电商营销的场景里，需要及时反馈，及时调整营销策略，「改需求」几乎是必然的。
有经验的工程师都知道，工程开发里底层模型的稳定性非常重要，良好的底层数据结构，可以预留扩展空间，好像杠杆一样，支持更多的业务发展。
如果不能用一个相对稳定可扩展的模型去承接上层业务，开发很容易就陷入到无尽的需求调整中去。
那么在底层模型上，就需要进行一定的抽象，对于优惠券、活动等的数据模型设计，可以从以下方面展开：
各类营销工具的实体，是否需要落地数据模型？各类促销规则，是否可以全部枚举出来？不同的促销规则，规则之间的关系如何处理？
这里要避免一个误区，就是过度抽象和设计。
电商领域设计里，有一个抽象程度特别高的模块，就是风控。
在进行风控系统设计时，要考虑各类交易属性，对应触发的阈值，以及风控动作。但是营销和风控有一个很大的区别：
风控策略是由平台管理，而营销工具的使用者是商家。
也就是说，营销工具，不可能做成像风控一样，是字段和规则的自由组合。B端产品的功能设计，就是营销模型抽象的一个边界，在设计数据结构时，要考虑到营销工具给商家操作时的易用性。
2.性能
营销系统的另外一个技术挑战是性能，例如各类促销活动的实时结算，秒杀系统的性能优化。
目前一类电商的营销玩法越来越复杂，特别是大促活动期间同一个商品可能叠加了七八个不同的营销。这些都需要在购物车里进行实时的计算，对整体的性能、并发量都有非常高的要求。
电商营销中秒杀系统的设计，是一个经典的高并发工程设计范例，各种极致优化手段基本上都应用上了。
3.选型最后盘一下，营销侧开发需要哪些技术组件？
完成了模型的拆解，以及对性能指标的要求，就可以进行具体的技术选型。
Web框架，RPC中间件，以及关系型数据库等组价，普适性比较高，这里就不展开了，说一些比较特殊的。
五、总结
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