九两酒产品系统

一、立项原因与核心解决问题​
立足酒业数字化转型浪潮与即时零售爆发机遇，针对传统酒类消费的核心痛点立项：传统经销体系层级冗长导致库存积压（2024 年 A 股白酒企业平均存货周转天数达 867.85 天），线下门店时空受限无法满足深夜微醺、临时聚会等即时需求，远场电商物流周期长适配不了碎片化场景，且多工具运营导致数据割裂、私域留客难。小程序聚焦 “供需精准匹配” 与 “全链路效率提升”，核心解决三大问题：一是打破渠道壁垒，实现 30 分钟即时配送，覆盖居家独酌、露营野餐等多元场景；二是整合库存与运力，破解超卖、缺货困境，降低商家运营成本；三是搭建私域闭环，沉淀会员数据，解决传统模式复购率低、用户流失严重的痛点。​
二、行业场景与业务背景​
当前酒类消费正经历代际更迭与场景革命：18-35 岁年轻群体贡献 68% 销量，其中 62% 为女性消费者，“微醺文化” 取代传统豪饮，消费场景从商务宴请延伸至居家放松、闺蜜小聚、深夜慰藉等碎片化场景，60% 用户倾向 “即时触发式消费”。同时，行业面临结构性变革，传统渠道库存高企、价格倒挂，而即时零售赛道呈现爆发式增长（美团闪购酒类年增速超 60%），低度酒、精酿等品类年增速最高达 210%。在此背景下，小程序以 “本地化供给 + 即时配送 + 私域运营” 为核心，衔接品牌直供、区域门店与消费者，构建 “选品 - 下单 - 履约 - 复购” 全链路服务，既满足年轻人 “想喝就喝” 的即时需求，又为商家提供数字化工具，适配 “万物到家” 趋势下的酒业渠道变革，成为连接供需两端的高效桥梁。

一、核心功能模块​
小程序涵盖六大核心功能模块，分别为：智能选品推荐模块、即时配送履约模块、多维度营销运营模块、库存智能管理模块、会员私域沉淀模块、数据可视化分析模块，覆盖从用户触达到复购留存、从商家运营到履约管控的全链路场景。​
二、主要功能描述​
1.智能选品推荐模块：基于用户画像（年龄、消费偏好、场景标签）与实时消费数据，精准推送适配场景的酒类产品，如 “深夜微醺” 专题推荐低度果酒、“露营野餐” 组合推荐便携精酿，同时提供酒品详情（产地、口感、搭配建议）、用户评价及关联商品推荐，助力快速决策。​
2.即时配送履约模块：接入本地运力资源，支持 30 分钟达极速配送服务，用户下单后实时显示订单进度（接单、备货、配送中、待签收），提供订单轨迹查询、超时赔付保障；商家端可一键调度运力，同步显示骑手位置与配送时效，解决即时履约痛点。​
3.多维度营销运营模块：内置优惠券（满减、折扣、新人专享）、拼团秒杀、限时特价、积分兑换等营销工具，支持自定义节日活动（如中秋礼盒预售、跨年微醺专场），同时设置 “酒友圈” 内容社区，用户可分享品鉴笔记、场景穿搭，联动营销提升转化。​
4.库存智能管理模块：商家端实时同步库存数据，自动预警缺货商品、滞销商品，支持批量上架 / 下架、库存调拨与盘点，结合销售数据生成补货建议，避免超卖、积压问题，同时对接品牌直供渠道，实现库存一键对接与快速补货。​
5.会员私域沉淀模块：搭建会员等级体系（普通会员、银卡会员、金卡会员），依据消费金额累积积分与成长值，提供专属权益（会员价、生日礼、优先购）；自动记录消费习惯，定向推送个性化活动与新品通知，支持一对一客服咨询，提升用户粘性与复购率。​
6.数据可视化分析模块：为商家提供多维度数据报表，包括销售趋势（日 / 周 / 月）、热门品类排行、用户画像分析、营销活动效果复盘等，数据实时更新且以图表形式直观呈现，助

一、个人负责的具体任务​
作为项目核心开发负责人，全程主导小程序从需求落地到上线运维的全流程，具体职责包括：1. 需求拆解与技术方案设计，结合酒类消费场景特性，将六大功能模块转化为可落地的技术需求，输出详细架构设计文档与接口规范；2. 核心功能模块开发，重点负责智能选品推荐算法搭建、即时配送履约链路开发及数据可视化分析模块实现，独立完成用户画像建模与订单实时追踪功能编码；3. 技术难点攻坚，针对高并发下单、库存实时同步等关键问题制定解决方案，主导运力调度逻辑优化；4. 联调测试与上线运维，对接前端、运维团队完成全链路联调，负责线上环境部署、性能监控及 bug 紧急修复，保障小程序稳定运行。​
二、技术栈、架构及实现亮点与难点​
1. 技术栈与架构选型​
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技术栈：前端采用微信原生小程序 + Vue3+Vant Weapp 组件库，保障页面流畅度与跨端适配性；后端使用 Node.js（Express 框架）+MySQL 主数据库 + Redis 缓存，支撑高并发场景数据处理；算法层引入协同过滤算法实现智能推荐，接入第三方地图 SDK（高德地图）完成配送轨迹追踪，搭配 Jenkins 实现自动化部署。​
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架构设计：采用微服务架构，将选品推荐、履约配送、库存管理等模块拆分为独立服务，通过 API 网关实现服务路由与权限控制；数据层采用 “主从分离” 架构，MySQL 主库负责写入订单、库存等核心数据，从库承担查询请求，Redis 缓存热点数据（如商品列表、用户会话），提升响应速度。​
2. 实现亮点​
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智能推荐精准化：基于用户历史消费数据与场景标签，采用 “协同过滤 + 内容推荐” 混合算法，实现场景化精准推送，推荐准确率较基础算法提升 40%，有效提升用户下单转化率；​
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履约链路可视化：通过 WebSocket 技术实现订单状态实时推送，结合高德地图 SDK 生成