Overview
“产品组合特价定价引擎”自动计算并应用预定义的产品的组合折扣。它确保在不同销售渠道之间保持一致性，同时维护利润的完整性。
Implementation Steps
定义包配置
创建主数据记录，指定产品 ID、每个捆绑类型所需的数量，以及折扣策略（百分比或固定货币）。
与目录服务集成
建立 API 接口，用于获取所有潜在组合商品中涉及的产品的实时库存水平和基础价格。
实现比例计算逻辑
开发算法，以计算当客户订购的商品数量少于配置中定义的完整套装时，可获得的折扣。
配置边距保护
设置最小边距阈值，以防止系统在出现亏损的情况下应用捆绑价，自动覆盖折扣规则。
路线图侧重于提高推荐准确率和通过支持多种货币来扩大全球适用性。
Primary
这个模块识别符合条件的商品组合，计算基本价格总和，应用配置的组合折扣百分比或固定金额，并生成最终的交易价格。它通过按业务规则进行折扣分摊来处理部分订单的情况（例如，仅订购三件商品组合中的一件）。
动态折扣计算
自动根据实时库存可用性和当前基本价格进行调整，无需人工干预。
部分捆包支持
允许客户购买捆包的一部分（例如，购买捆包中的2件商品），同时也能获得相应的折扣。
边际保护
强制执行严格的盈利限制，如果由此产生的毛利率低于定义的阈值，则阻止折扣申请。
统一的入场流程
将所有订单来源整合到一个统一的 OMS（订单管理系统）入口流程中。
模式规范化
将针对特定渠道的负载转换为一致的运营模型。
目标：购物车价值增加超过15%，且包含捆绑商品
捆绑销售转化率
99.9% 价格计算准确率
折扣准确性
<2% 的偏差，相对于捆绑订单的预定毛利率
边际变异
System Roadmap Architecture
掌握“捆包定价”的旅程始于对当前产品关系和客户购买历史的全面审计，从而建立清晰的数据基准。在短期内，我们将实施自动化规则，以创建动态捆包，从而提高平均订单价值，同时保持健康的利润率，并通过精确的成本建模来实现。这一阶段侧重于利用现有分析工具快速部署，以针对特定组合进行测试，并与对照组进行比较。在中期，策略将演变为预测算法，这些算法可以实时预测需求弹性，从而使我们能够在发布之前，而不是之后，调整价格和产品组合。我们将将这些洞察力整合到我们的CRM系统中，以便在客户意图出现时，提供个性化的捆包推荐。在长期内，目标是建立一个完全自主的定价引擎，该引擎能够同时优化全球库存水平和区域市场条件。这一最终愿景将“捆包定价”从一个静态的折扣机制转变为一个战略资产，从而驱动可持续增长、最大化客户终身价值，并为整个组织创造一个强大的竞争优势，通过持续的数据驱动的适应。
基于人工智能的套餐推荐
将机器学习模型集成到系统中，以便根据历史购买行为和利润数据，推荐最佳的产品组合。
多币种折扣处理
扩展功能，以处理不同货币下的包价，并采用动态汇率调整。
实时库存锁定
在选择套餐时立即进行库存预订，以防止在高峰时段发生超售。
Strategic Use Cases
季节性产品套装
15% 折扣在特定的日历窗口期间，自动将深度折扣应用于预先包装的季节性商品（例如，开学礼包）。
交叉销售优化
> 平均订单价值增加12%鼓励顾客在购物车中添加具有高利润率的互补商品，通过提供对组合总价的 небольшой折扣来实现。
权限管理
< 15% 的坏账率暂时将滞销商品与畅销商品捆绑销售，以加快库存周转，同时最大限度地减少损失。