因此，为了提升营销效果引入机器学习定义潜在客户、建模管理用户群（比如最常用的RFM模型）、启用防优惠券骚扰机制，是产品和运营逐渐成熟后，需要进一步思考的方向。

　　用户自主领取

　　“得不到的永远在骚动，被偏爱的永远有恃无恐”大概是这样消费心理吧，用户自主领取的优惠券使用率往往会高于自动发放的。自主领取还可以和抽奖功能结合，增强趣味性和参与感。

　　设置自动领取

　　上面的脑图里对于如何设置领取条件以及说的挺详细的了，下图是如何设置优惠券抽奖。

　　生成领取链接

　　针对不同活动生成不同的领取链接，可以嵌入任意产品页面中，使用时统一调取已封装好的领取逻辑，包括计算抽中概率、返回抽中结果以及向用户账户中发放抽中的优惠券。

　　以前运营MM经常会在活动里让用户抽奖领券，开发GG类似的逻辑要写好几次，一接到这样的需求就唉声叹气，现在就无需这样的顾虑了。

　　三、用户使用优惠券

　　使用的场景基本就是这两种：用户手动输入优惠码，或是优惠券已在账户中。

　　这里主要要做的是以下几件事：

　　校验：校验用户此订单是否有使用这张优惠券的权限，这个涉及到上面生成优惠券时提到的一系列限制逻辑。

　　优惠计算：用户选择使用后，将优惠纳入订单金额计算。

　　记录使用&金额分摊：订单提交后将优惠金额分摊到每个商品上，以便于财务计算销售成本费用，以及当用户申请部分退款时能够清楚知道应退多少。

　　例如，某订单购买了A（50元）B（30元）C（30元）三个商品，使用了一张满100减10的优惠券，订单生成时不单单要记录使用的优惠券码是多少，还要能够将10元的优惠分摊到ABC三个商品上，分摊方法是：

　　A优惠＝10*50/（50+30+30）；

　　B优惠＝10*30/（50+30+30）；

　　C优惠＝10-A优惠－B优惠。

　　四、效果统计

　　上面费功夫做了这么一堆事，最后就是看成效的时刻了。

　　单一批次效果

　　在时间维度上对使用情况和带来的销售额进行统计。

　　使用情况包含优惠券的投放数量、领取数量、使用数量、使用率、购买产品的分布情况。

　　销售额统计包含成交金额、订单数、客单价等。

　　（下图是截取了一部分图表展示）

　　多批次对比效果

　　某个月针对不同用户发了好几批券，一定想要知道哪批效果最出众。所以统计不同批次的效果对比，发现原因、总结经验，也很重要。

　　总结，以上是经历了多个优惠券产品后的经验总结。不同的产品使用场景也略有不同，只要掌握了最基础的设计思路，必能以不变应万变。