优惠券是电商平台常用的一种促销运营手段，在运营的拉新，促活，转化、留存等多个运营场景中都可以派上用场。因此，优惠券是电商后台的一个非常重要的营销工具，并且优惠券的运用涉及到其后的订单结算和订单退款的流程，其设计的逻辑具有一定的复杂程度。
本文就优惠券的生成——分发——消失的流程来阐明电商后台优惠券的设计逻辑以及如何控制在此过程中涉及到的平台风险。
一、优惠券的生成
优惠券的生成需要以下3个部分的信息才能完成优惠券的生成流程：优惠券的基本信息、优惠券的使用规则、优惠券关联商品和优惠券的推广。
1. 优惠券基本信息
优惠券名称、优惠券类型（现金券、满减券、折扣券）、优惠券领取时间、优惠券有效时间（绝对时间和相对时间）、发放数量、使用说明；
2. 优惠券使用规则
使用门槛、优惠金额；
3. 优惠券关联商品
生成优惠券后，要确定优惠券能够在那些商品中进行使用，即将优惠券关联商品。因此，优惠券可以是全场券、单品券、品类券；
4. 优惠券的推广
优惠券的推广平台、推广范围、推广方式（平台发放或用户领取）、领取用户类型、每人限领次数；
以上4个部分的信息为生成优惠券所需建立的基本信息，此外，创建好优惠券的基本信息后，一般会通过审核的流程，运营部门内部的审核和财务部门的审核来来确保优惠券的重要信息（优惠金额和优惠门槛）的准确性。
二、优惠券的分发
优惠券生成并且通过审核之后，就需要分发到用户的账户中，由优惠的的推广方式可知，用户可通过平台发放和用户领取的方式来获得优惠券。这两种方式的后台处理逻辑如下：
1. 用户主动领取
若用户可主动领取优惠券，则优惠券在前端必须露出让用户能够获得领取的机会，一般优惠券的前端露出口为：商品详情页、领券中心、购物车、订单结算中心、用户中心。
后台逻辑处理：检查用户登录状态——检查优惠券的剩余数量， 有效期——优惠券绑定用户
2. 平台发放
后台逻辑处理：检查用户的领取资格——平台发放优惠券给用户——优惠券绑定用户
三、优惠券的核销
优惠券的核销有两种方式，第一种方式是优惠券过期，无法使用；第二种是用户使用优惠券核销订单。因此，在此处就涉及到订单核销时后台如何选择优惠券以及当用户退货退款时，如何计算退款金额以及优惠券退还。
(一) 订单结算时使用优惠券
当一个商品同时参与其他的营销活动和可使用优惠券时，一般先按照其他活动的计价后再使用优惠券来核算订单的最终价格。用户在支付的时候时，系统需要在用户所拥有的优惠券中推荐优惠金额最大的优惠券给用户抵消金额。因此，推荐的逻辑如下：
a.从用户所拥有的优惠券中选择可用的优惠券，选择的条件是：优惠券未过期，优惠券关联商品，优惠券使用门槛；
b.从选择的优惠券中挑选出抵扣金额最高的优惠券
c.当优惠额度相同时，使用顺序为：单品券——品类券——全场券
d.一张订单只能使用一张优惠券/现金券
（二）订单退货时退款金额和优惠券的退还
1.订单退款金额
买家一个订单里有多件商品，并且订单使用了优惠券/现金券，如果发起其中一件商品的退款，退款金额计算如下：
最大可退金额=需退款商品原价-订单中优惠的金额*（需退款商品原价/订单原价）；
例：订单总价100元，其中使用20元店铺优惠券，交易成功后，要退其中原价为30元的商品，则可退金额为：30-20*（30/100）=24元
即每件商品会按比例享受到优惠券的优惠，若其中几件商品退款，未退款的商品同样按比例享受到优惠。
2. 优惠券的退还
优惠券是否退还给用户需要分不同的情况进行讨论：
（1）订单未支付
若用户在已经生成了订单，并且使用优惠券来进行结算，那么当用户取消订单时，可将优惠券退回给用户；
（2）订单已支付
若用户已经支付了订单，则满减券和折扣券不会退回给用户，现金券则按照一定的比例来进行部分退还。
例：如果您购买了价格100元的商品A，和价格50元的商品B，使用现金券为30元。
A商品退货时，退回现金券=30*100/（100+50）=20元
B商品退货时，退回现金券=30*50/（100+50）=10元
四、风险机制
优惠券和现金券是电商平台的运营促销方式，特别是现金券的发放，用户可以无门槛的使用现金券来购买商品，因为整个活动的运营会影响到平台的GMV和平台的成本，就正如拼多多的100元无门槛优惠券，因为整个活动的流程等方面的问题，造成平台的损失。因此必须建立相关的风险防范机制，尽可能预防操作的失误从而造成损失。
1. 建立审核流程
为了防范人为的操作错误，建立一定的审核机制是必要。例如，初级的运营人员可以创建优惠券的活动，创建活动后可以通过多级的审核流程去对活动的重要信息点（比如优惠的门槛，优惠的尺度等）进行审核，通过审核的活动才能上线。但是，电商的运营必须具有时效性，多级的审核流程必然造成效率的低下，因此，在建立审核流程的时候，必须根据优惠等级的不同，推广范围等多个方面来确认到底需要经过多少个审核的流程。
2. 在小规模的用户群中进行测试
在活动上线的时候，可以先选定一个时间用户量较少的时候，在小范围的用户群中进行测试，检查是否出现异常的情况。比如，在深夜的时候上线活动，小范围的测试活动是否正常，在做大范围的活动推广。
3. 通过数据平台建立预警机制
通过数据平台来监控异常情况的发生，可以根据以前的运营数据来预测活动正常数据的范围，建立多个数据的阈值。例如，系统发出报警提示的阈值，活动失效的阈值和熔断机制启动的阈值。一旦数据出现异常波动，能够马上做出反应来降低损失。
4. 反欺诈策略的建立
有许多的羊毛党通过获取平台的优惠券来获利，因此，后台的必须建立相关的反欺诈策略来监控这些羊毛党大量领取优惠券给平台带来的损失。例如对于给新用户发放优惠券时，通过检验是否用户是否第一次下载APP，是否为新的注册账号进行注册，以及需填写更多的信息等方式来验证是否为真实有效的新用户；优惠券发放过程中，限制同一设备、同一IP地址只能领取一次；在使用优惠券付款时，限制同一设备或者IP地址在使用同类优惠券时只能使用一次，或者同一收货地址、支付账户、收货人只能使用一次。
