被吓了一跳，算一算优惠券的利润账！

优惠券起源于上个世纪20年代，是一个让买家和卖家双赢的产物。买家通过优惠券可以以便宜的价格买到心仪的东西。卖家通过优惠券促销增加的订单转化，卖出更多的商品，赚的更多的利润。

我们来看个例子，商家是如何利用优惠券挣更多的钱？

一件衣服，网上售价是1000元，A是公司高管，月收入4W，所以这个价格对于他来讲，一点压力没有，完全可以接受；B是一个高级白领，月收入2W元，会觉的价格有点贵，如果能降到800元，会考虑剁手。C只是个普通工薪阶层，月收入在10000左右，如果能降到600元才会匹配自己的消费能力。当然这件衣服的实际成本在300元。

在不考虑库存、品牌价值等客观因素影响的情况下，我们算下网店的利润：

1、if 定价 1000元，只有A会购买。利润=1000-300=700

2、if 定价 800元，A和B都会购买，利润=（800-300）*2=1000

3、if 定价600元，A、B和C都会购买，利润=（600-300）*3=900

即使没有学过数学的人也知道，定价800最合适，售量不是最多，但利润最高，毕竟经商的人都是为了挣钱。但有没有更好的方式呢？假如我们给B发一张200的优惠券，给C发一张400的优惠券，有会出现什么样的结果？

A、B、C三个人都能达到消费能力，都会购买，我们再来算下利润：

A利润=1000-300=700

B利润=800（优惠券抵了200）-300=500

C利润=600（优惠券低了400）-300=300

最终商家的总利润=700+500+300=1500

卧槽，还可以这么玩，着实被惊着了！！！

总结：优惠券其实是商家的一种“价格歧视”策略。价格歧视，是商家在为不同的消费者提供相同的商品或服务时，实行不同的收费标准。

为什么可以这么搞？因为每个消费者心中都有一杆秤，正如1000个人眼中有1000个哈姆雷特，对于同样的商品或服务，每个消费者的心理预期价格也不一样。

这种看人下菜碟的骚操作，在另一个领域也被玩的风生水起，那就是大数据杀熟，2018年的滴滴打车事件被曝光后，曾一度成为网络热点事件，引发广大吃瓜群众的激烈讨论和猛烈抨击。

就如图所示，同样的出发点，同样的目的地，价格不一样，换谁谁受得了。正如孔子在《季氏将伐颛臾》里写的“不患寡而患不均，不患贫而患不安。”

大数据杀熟我们确实不提倡，于情于理都不合适，我们作为一个新时代商人，诚信是我们的底线。但我们确实又想多挣点钱怎么办？我们可以考虑换种玩法，给用户发优惠券（不同的人发不同规格的优惠券），其中有一种优惠券叫消费返券，每个人看到的商品原价是一样的，但用户使用优惠券优惠后付的钱却不一样。而优惠券的发放规则由平台方定义，用户根本无法感知，只能被动接受。

当然给不用的用户发不同规格的优惠券还是基于大数据用户画像，通过大数据引擎分析用户的业务数据，抽取用户的特征，比如用户的消费水平、购买喜好等，结合这些特征有选择的给用户发适合他的优惠券，从而也能提高券的核销率。

挑战：消费者并不会告诉商家他心里期待的价格到底是多少，能精准命中消费者的预期，合理派发优惠券是对商家运营功力的挑战。

除了大数据外，市面也有一些电商流量APP，每个APP都有自己的人群定位，像返利网人群消费能力一般偏低，对商品价格敏感，所以返利网进入淘宝购买商品一般比直接淘宝入口购买要便宜些。

使用优惠券后的金额分摊计算问题

交易订单有正向操作，也有逆向操作，当一笔订单申请了部分退款时，如何将优惠券的金额有效分摊？

举例说明：顾客购买了1个A商品50元，1个B商品60元，1个C商品70元。下单时使用了满100减20的券。则一共支付了50+60+70-20=160元，优惠金额共20元。则采取以上算法后，分摊到每个商品上的优惠金额为：

• 商品A的优惠金额=50/（50+60+70）*20=5.56元；

• 商品B的优惠金额=60/（50+60+70）*20=6.67元；

• 商品C的优惠金额=20-5.56-6.67=7.77元。

所以，当商品A申请退款时，退的金额=50-5.56=44.44元

当商品A和商品B都申请退款是，退的金额=（50-5.56）+（60-6.67）=97.77

最后，从心理学角度做个总结，“人需要的不是占便宜，而是占便宜的感觉”。人人都能得到的优惠，就不是优惠。

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