主用例说明：活动与优惠运营

背景概述

PowerX 电商平台需要为企业提供完整的活动与优惠运营能力，支撑限时秒杀、满减促销、优惠券叠加等复杂营销活动。随着促销常态化、用户对优惠敏感度提升，平台必须在保证利润的同时，实现活动规则灵活配置、优惠精准计算、库存智能分配。本主用例聚焦"活动与优惠运营"全流程，覆盖活动创建与配置、优惠券管理与叠加、限时活动库存管理、数据分析与优化四大核心场景，确保活动效果最大化、用户体验良好、运营成本可控。

目标与价值

• 灵活活动配置：支持限时秒杀、满减、满折、优惠券等多种活动形式，满足不同营销需求。
• 优惠智能叠加：支持优惠叠加规则计算，避免优惠过度让利。
• 活动库存管理：活动商品库存独立管理，售罄后智能切换状态。
• 数据分析驱动：实时监控活动数据，AI 分析优化促销策略。
• 用户体验优化：优惠信息透明展示，结算时实时计算可见。

参与角色

• 营销活动运营：策划促销活动、配置活动规则、监控活动效果。
• 企业终端用户：参与促销活动、使用优惠券、享受优惠价格。
• 库存管理团队：监控活动库存、处理补货、协调活动商品供应。
• 数据分析团队：分析活动数据、识别爆款商品、建议优化策略。
• 系统自动化任务：负责活动定时启停、优惠计算、库存扣减、券码发放。

主场景 User Story

作为 营销活动运营，我希望 平台提供强大的活动与优惠运营工具，从而 在吸引用户参与的同时，实现销售额增长并提升用户购买体验。

子场景详解

子场景 A：营销人员创建限时秒杀活动

• 角色与触发：618 大促来临，运营需要创建限时秒杀活动吸引客流。
• 主要流程：
  1. 运营在后台创建"618 限时秒杀"活动，配置活动主题与页面样式。
  2. 添加参与商品：iPhone 15 Pro 秒杀价 ￥5999（原价￥7999），限量 100 台。
  3. 设置活动时间：2024-06-18 00:00:00-23:59:59，秒杀时段：10:00-12:00、20:00-22:00。
  4. 配置限购规则：每人限购 1 台，手机号/账号校验。
  5. 设置活动库存与扣减策略：先到先得，抢完即止。
  6. 活动开始前预热 3 天，前端展示预告页与倒计时。
• 成功标准：活动按时上线；商品价格正确切换；库存扣减准确。
• 异常与风控：并发抢购超卖保护；恶意下单拦截；活动库存独立管理。
• 指标建议：秒杀转化率、库存售罄速度、并发处理能力、用户投诉率。

子场景 B：用户叠加优惠券与实时价格计算

• 角色与触发：用户在下单时使用优惠券，需要系统实时计算叠加优惠后价格。
• 主要流程：
  1. 用户在商城购物车添加商品：iPhone 15 Pro、MateBook、AirPods Pro。
  2. 结算时，用户选择可用的优惠券：
     • 新用户券：满 5000 减 300
     • 品类券：电脑类满 3000 减 200
     • 平台通用券：满 10000 减 500
  3. 系统智能计算优惠叠加：先品类券，再新用户券（避免叠加冲突）。
  4. 结算页实时显示：原价、优惠明细、应付金额。
  5. 用户确认后下单，系统锁定优惠码并扣减相应优惠预算。
• 成功标准：优惠叠加规则正确；价格计算准确；结算页信息清晰。
• 异常与风控：优惠码使用状态校验；已使用优惠码防重复；优惠叠加上限控制。
• 指标建议：优惠券使用率、优惠计算准确率、订单转化率、让利成本。

子场景 C：活动库存售罄后状态转换

• 角色与触发：秒杀活动火爆，商品库存快速售罄，需要切换状态并引导用户。
• 主要流程：
  1. 系统实时监控活动库存，iPhone 15 Pro 从 100 台快速减少至 0。
  2. 库存归零后，活动商品状态自动切换为"已抢完"。
  3. 前端页面显示"已抢完"状态，提供"等待补货"与"相似商品推荐"。
  4. 运营收到库存告警，可选择补货（增加 50 台）或结束活动。
  5. 用户看到补货倒计时，激励再次访问。
  6. 活动结束后，库存恢复为普通库存，不影响正常销售。
• 成功标准：库存扣减实时准确；状态切换及时；用户体验流畅。
• 异常与风控：库存超卖保护；补货后价格策略；活动库存与普通库存隔离。
• 指标建议：活动库存准确率、售罄响应速度、补货转化率、状态切换准确率。

子场景 D：AI 分析活动数据并建议优化策略

• 角色与触发：活动结束后，AI 分析活动数据，为下次促销提供优化建议。
• 主要流程：
  1. 系统收集活动全量数据：参与人数、订单数、GMV、各时段销量、转化漏斗。
  2. AI 分析核心指标：
     • 峰值时段：20:00-22:00 销量最高（占比 35%）。
     • 爆款商品：iPhone 15 Pro 转化率 12%，AirPods Pro 8%。
     • 用户画像：25-35 岁用户占比 68%，女性用户占 52%。
     • 优惠效果：使用优惠券用户转化率比未使用高 25%。
  3. AI 生成优化建议：
     • 下次活动时间：重点关注晚间时段，延长秒杀时段。
     • 商品策略：增加 iPhone 15 Pro 备货至 200 台，AirPods Pro 降价 50 元。
     • 优惠策略：优化满减门槛，提高客单价。
     • 人群定向：针对 25-35 岁女性用户推送专属活动。
• 成功标准：数据分析全面准确；优化建议具体可行；策略建议命中率。
• 异常与风控：数据质量检测；建议合理性审核；A/B 测试验证效果。
• 指标建议：分析准确率、建议采纳率、活动效果提升、优化 ROI。

子场景 E：活动异常监控与自动止损

• 角色与触发：活动进行中发现异常情况（如优惠力度过大），系统需自动预警。
• 主要流程：
  1. 系统实时监控活动核心指标：订单量、客单价、毛利率、异常订单比例。
  2. 检测到异常：iPhone 15 Pro 毛利率降至 -5%（让利过多，超出预算）。
  3. 系统立即发送告警给运营与财务：活动让利超出预算 20%，建议调整。
  4. 自动启动保护机制：
     • 暂停发放新优惠券（避免进一步让利）。
     • 调整优惠叠加规则（限制部分优惠券同时使用）。
     • 建议运营调整商品价格或库存。
  5. 运营确认后执行调整，系统继续监控直至活动结束。
• 成功标准：异常检测及时；保护机制有效；止损动作准确。
• 异常与风控：误报率控制；保护机制不阻断正常用户；人工干预通道。
• 指标建议：异常检测准确率、自动止损响应时间、损失避免金额、告警及时率。

功能边界 & 不目标场景

• 不涉及价格策略的长期调整（价格策略管理主用例处理）。
• 不覆盖会员等级权益、积分兑换等会员体系。
• 不处理退款退货对优惠的影响计算。
• 不涉及供应商促销费用分摊等财务结算。

依赖与接口

• 活动管理引擎：创建促销活动、配置规则、设置时间与参与商品。
• 优惠券管理系统：管理券码发放、使用状态、叠加规则、预算控制。
• 库存管理系统：活动库存独立管理、实时扣减、售罄检测、状态切换。
• 价格计算引擎：实时计算优惠叠加、应付金额、让利明细。
• 数据分析平台：收集活动数据、AI 分析、生成优化建议。
• 监控告警系统：实时监控活动指标、异常检测、自动保护机制。

验收要点

1. 支持创建多种促销活动（秒杀、满减、满折、优惠券），规则配置灵活准确。
2. 优惠券叠加计算准确，支持冲突检测，结算页实时显示优惠明细。
3. 活动库存独立管理，库存扣减实时准确，售罄状态切换<3 秒。
4. AI 分析活动数据，提供具体可行的优化建议，建议采纳率≥60%。
5. 异常活动自动告警，告警响应时间<30 秒，保护机制有效。

场景级测试用例示例

测试准备：搭建沙箱环境，配置活动管理、优惠券、库存、价格计算系统。预置商品 50 个，优惠券类型 5 种。准备测试用户 100 名，模拟高并发抢购场景。

用例 A-1：创建限时秒杀活动并添加商品（正向）

• 前置条件：618 活动策划完成，需要配置秒杀商品。
• 操作步骤：
  1. 创建活动"618 限时秒杀"，设置主题风格。
  2. 添加商品：iPhone 15 Pro，秒杀价￥5999，限量 100 台。
  3. 设置活动时间：2024-06-18 00:00-23:59，秒杀时段：10:00-12:00。
  4. 配置限购规则：每人限购 1 台。
• 预期结果：
  • 活动创建成功，显示参与商品清单。
  • 活动页面展示倒计时与秒杀价。
  • 库存数量显示：剩余 100 台。
  • 限购规则生效，防止批量购买。

用例 A-2：活动预热期展示预告（正向）

• 前置条件：秒杀活动配置完成，距离开始还有 3 天。
• 操作步骤：
  1. 等待活动预热期。
• 预期结果：
  • 前端展示活动预告页。
  • 显示"距离活动开始还有 3 天"。
  • 商品列表展示"即将开抢"状态。
  • 倒计时实时更新，吸引用户关注。
  • 提供"提醒我"功能，开抢前 30 分钟通知用户。

用例 A-3：秒杀时间未到禁止购买（逆向）

• 前置条件：活动配置完成，时间未到开始时间。
• 操作步骤：
  1. 用户提前尝试购买秒杀商品。
• 预期结果：
  • 按钮显示"活动未开始"，不可点击。
  • 提示"距离活动开始还有 XX 小时 XX 分钟"。
  • 价格显示原价（非秒杀价）。
  • 引导用户等待活动开始。

用例 B-1：用户选择并使用优惠券（正向）

• 前置条件：用户购物车商品总价￥8000，持有 3 张优惠券。
• 操作步骤：
  1. 进入结算页，选择优惠券：
     • 新用户券：满 5000 减 300
     • 平台通用券：满 10000 减 500（不满足条件）
     • 品类券：电脑类满 3000 减 200
  2. 系统计算最优优惠组合。
• 预期结果：
  • 自动推荐最优惠方案：新用户券 + 品类券。
  • 计算过程：8000 - 300 - 200 = ￥7500。
  • 结算页清晰展示优惠明细：
    • 商品原价：￥8000
    • 新用户券：-￥300
    • 品类券：-￥200
    • 应付金额：￥7500
  • 节省￥500，节省率 6.25%。

用例 B-2：优惠叠加冲突处理（逆向）

• 前置条件：用户尝试叠加两个不可同时使用的优惠券。
• 操作步骤：
  1. 同时选择两张折扣券：9 折券、95 折券。
• 预期结果：
  • 系统提示"优惠券互斥，不可叠加使用"。
  • 只能选择其中一张使用。
  • 提供系统推荐：自动选择优惠力度更大的 9 折券。
  • 结算时准确应用单张优惠券。

用例 B-3：优惠码使用状态校验（逆向）

• 前置条件：用户 A 已经使用了一张"新用户券"，用户 B 尝试使用同一张券码。
• 操作步骤：
  1. 用户 B 输入券码 "NEWUSER300"。
• 预期结果：
  • 系统检测券码状态：已使用。
  • 提示"优惠券已被使用或已过期"。
  • 拒绝使用该券码。
  • 引导用户查看可用优惠券列表。

用例 C-1：活动库存售罄后状态切换（正向）

• 前置条件：iPhone 15 Pro 秒杀库存 100 台，用户抢购激烈。
• 操作步骤：
  1. 模拟库存从 100 台快速减少至 0。
• 预期结果：
  • 库存归零后，页面状态立即变为"已抢完"。
  • 按钮从"立即抢购"变为"已抢完"（灰色不可点击）。
  • 显示"等待补货"入口，用户可订阅补货通知。
  • 提供相似商品推荐：iPhone 14 Pro、Mate 60 Pro。
  • 运营收到库存告警："iPhone 15 Pro 已售罄，建议补货"。

用例 C-2：补货后活动库存恢复（正向）

• 前置条件：iPhone 15 Pro 活动库存售罄，运营决定补货 50 台。
• 操作步骤：
  1. 运营手动补货：增加活动库存 50 台。
• 预期结果：
  • 活动页面库存更新：剩余 50 台。
  • 按钮恢复为"立即抢购"。
  • 显示补货倒计时："刚刚补货，速来抢购！"。
  • 补货操作记录写入审计日志。
  • 用户收到补货通知提醒（订阅用户）。

用例 C-3：活动库存与普通库存隔离（逆向）

• 前置条件：iPhone 15 Pro 普通库存 200 台，活动库存 100 台。
• 操作步骤：
  1. 活动库存售罄后，用户尝试通过普通渠道购买。
• 预期结果：
  • 活动页显示"已抢完"。
  • 普通商品页仍可购买，价格为原价￥7999。
  • 活动库存与普通库存独立计算，互不影响。
  • 避免用户通过普通渠道购买活动价商品。

用例 D-1：AI 分析活动数据生成优化建议（正向）

• 前置条件：618 活动结束，收集到完整活动数据。
• 操作步骤：
  1. 系统自动分析活动数据：
     • 总参与人数：50,000 人
     • 下单人数：8,500 人
     • 转化率：17%
     • GMV：￥68,000,000
     • 峰值时段：20:00-22:00（销量占比 40%）
     • 爆款商品：iPhone 15 Pro 售出 2800 台，转化率 15%
     • 优惠使用率：65%
• 预期结果：
  • AI 生成分析报告：
    1. 转化率 17% 高于行业平均 12%，活动效果好。
    2. 建议：晚间时段（20-22 点）增加库存与客服人手。
    3. 建议：iPhone 15 Pro 表现优异，下次活动增加到货量 4000 台。
    4. 建议：优化优惠策略，优惠券使用率 65%，可适当降低门槛提升转化。
  • 提供可视化报表：趋势图、对比图、用户画像。
  • 建议可直接创建为下次活动配置模板。

用例 D-2：数据分析维度完整性检查（正向）

• 前置条件：活动期间系统采集了多维度数据。
• 操作步骤：
  1. 导出活动全量数据进行分析。
• 预期结果：
  • 数据维度完整：
    • 时间维度：按小时、按天统计。
    • 商品维度：销量、转化率、毛利率。
    • 用户维度：新老客、年龄、性别、地域。
    • 渠道维度：PC 端、移动端、各渠道占比。
  • 数据准确性验证：GMV = 销量 × 单价的总和。
  • 支持钻取分析：从整体到细分，逐层深入。

用例 E-1：毛利率过低自动告警（正向）

• 前置条件：活动期间实时监控毛利率，设定告警阈值为 10%。
• 操作步骤：
  1. 系统检测到 iPhone 15 Pro 毛利率降至 5%。
• 预期结果：
  • 立即发送告警：运营经理、财务总监。
  • 告警内容："iPhone 15 Pro 毛利率 5%，低于阈值 10%，当前让利￥200/台"。
  • 提供建议：暂停该商品优惠、调整价格、限制使用优惠券。
  • 自动执行保护机制：暂停发放新优惠券。
  • 运营可选择立即执行建议或忽略告警（需填写原因）。

用例 E-2：异常订单拦截（逆向）

• 前置条件：活动期间发现大量异常订单（同一 IP 多次下单）。
• 操作步骤：
  1. 系统检测到某 IP 在 1 小时内下单 20 笔（疑似刷单）。
• 预期结果：
  • 自动拦截该 IP 的新订单。
  • 生成异常订单清单，推送风控团队。
  • 异常订单标记为"待审核"，暂不发货。
  • 提供客服处理建议：联系用户确认购买意图。
  • 记录异常事件，用于黑名单管理。

用例 F-1：活动效果 A/B 测试（正向）

• 前置条件：运营想测试不同的优惠策略效果。
• 操作步骤：
  1. 创建 A/B 测试：方案 A 满 5000 减 300，方案 B 满 5000 打 95 折。
  2. 随机分配 50% 用户看到方案 A，50% 看到方案 B。
• 预期结果：
  • 系统记录两个方案的完整数据：
    • 方案 A：转化率 18%，客单价￥5200，让利￥300/单。
    • 方案 B：转化率 16%，客单价￥5100，让利￥255/单。
  • AI 分析结论：方案 A 转化率更高但让利更大，建议优化方案 B 折扣力度。
  • A/B 测试报告支持下次活动决策。

用例 F-2：活动页面性能测试（正向）

• 前置条件：618 活动预计高并发（10 万用户同时在线）。
• 操作步骤：
  1. 进行压力测试，模拟 10 万 QPS。
• 预期结果：
  • 页面加载时间<2 秒（95% 用户）。
  • 并发抢购无崩溃、无卡死。
  • 库存扣减准确，无超卖。
  • 数据库连接池无耗尽。
  • 缓存命中率≥90%（Redis）。
  • 提供性能测试报告，包含瓶颈分析与优化建议。