创作立场声明:文内的所有商品都是随机选的符合应用场景案例要求的商品,优惠券具有时效性,填写的地址是测试编写的。
计算方法非官方说明,经各次退换货、价格保护、第三方的系统价格列表、系统自动拆单,燃尽反向推导出的计算过程,已知情况均符合,供各位参考。
追加修改(2020-01-16 18:58:03):
不好意思各位,我又仔细看了一下adidas的那张sku单据,以及翻了翻电子发票,发现在结算环节每个商品用了多少优惠券和我给出的方式不一致,这样京东可以避免商品负价格的出现。 大家在思考每一个商品价格对比的时候可以按照我列的方式思考,但实际在后台计算价格的时候,优惠券使用时的满减分摊到每个商品的权重,是依赖于每个商品的待支付价格计算的,而不是购物车的标价,也就是先要在购物车里面计算出待支付价格再代入过来,数学模式相对更复杂一些。 因为追加修改无法上图,所以下一篇找一节更正一下这部分的内容。
编写理由
大家对于前几篇关于京东的优惠券和优惠活动模式的介绍反响还不错,燃尽如约继续该系列的一些分享,把我尝试过的和试验过的关于京东的一些价格/优惠模式尽量通过数据化呈现出来,让大家实现买的明白。
通常我们在京东买一些零散的商品时,一单里都会包括很多种类商品,而且如果大家掌握了凑单的技巧,或者说即便没有悉知这些原理但是一单里面也有不止一种的优惠在里面,那么一个订单中每一个商品我们究竟花了多少钱呢?
有人可能会说了“我们知道总共花了多少钱就行了呗”,但是如果你需要保价呢?你想要或者被迫拆单退货退多少钱呢?你想把订单的每个商品的优惠都做到更优化呢?总归好过于一单里面赚了个芝麻,但是西瓜赔惨了。
这一篇只是对于各种情形公式化和数据化的介绍我们订单里每个商品的实付金额是多少,下一篇会配合这一篇以及应用前几篇的一些交叉内容做延伸,说一说如何充分利用多重的叠加优惠,欢迎关注燃尽跟踪!
本篇对于前两篇的购物车优惠模式、优惠券的应用模式有着比较多的延伸,如果有不清楚的内容欢迎阅读前两篇:
网购技巧 篇七:京东购物车优化调整攻略——默认的不一定是最优的?标价越高,支付越少?编写理由开篇直接放“标价越高,支付越少”的一组图,燃尽不做标题党哈!这种事情有些值友可能也遇到过,同样的活动,同样的优惠券,买134.50元的实际支付为24.82元,买141