前面大致说到了后台，接下来说的是小程序。
针对于小程序这块，大部分的都是一些数据的呈现，当然需要考虑到高并发的问题，因此在针对于数据库上面的操作，尽量的谨慎一些，也尽量的减少数据库的访问次数，其中耗时最高的一块就是购买流程，在购买流程中，下单时需要预先判断库存的充足性，下单了以后，在减少库存，同时还存在一个取消支付去还原库存，还需要在服务器中设置一个定时器，定时器的作用主要就是设置一个取消支付还原库存的概念，在这里由于做的项目是针对多个商家的，但是考虑到支付的金额能直接到达指定商家的账户，这边做了一个微信特约商支付的功能，这样用户支付的金额就能直接到达对应商家的账户上。在整个小程序中，需要做一个埋点，那就是记录用户的每一个操作，至于如何操作，我的处理就是在核心模块加入mongo用来做日志系统，每次用户请求的数据，请求的接口，都获取到，然后存放到mongo中。
针对于AI名片这块，用户通过浏览名片二维码来进行无感绑定名片，其中最大的一个亮点就是获取用户轨迹，我定义为：AI雷达无轨迹追踪，通过mongo中记录的日志，可以很直观的获取到在某时某刻，用户做了什么，看了什么商品，买了什么东西。这样的功能一方面的为了了解用户针对于这个产品的操作，其次也为了了解用户需要的是什么，举个例子：如果一个用户在该商铺中不断反复的在看同一款式的衣服或者包包，通过雷达追踪，可以了解到，现在用户可能有很大意向需要购买这款式的商品，那售前人员可以联系客户，帮她进行筛选或者帮她进行讲解，这样更加体现出了产品的服务型。在名片后台中，可以创建标签，通过标签来给用户进行分类，还有记录跟进功能，用来不断的记录员工对用户的跟进状态，同时还有用户和ai名片之间的留言功能。还有对商家商品，活动等等进行分享。
说到名片，再次说到后台的统计功能，针对于名片这块，后台也做了名片的，可以根据时间段来统计出AI名片下员工的工作量，比如他的客户量，客户订单量，分享数，分享后的点击量，能很直观的展现出一个员工的工作状态，可以很高效的了解到员工的工作努力程度。
除此之外，说到一点统计的功能，也许看着这仅仅是个统计，但是一旦用户多了，数据量大了，就可以做到为用户针对性的推荐产品，这样能更人性化的服务。
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