对于纯服务订单，当提交订单付款之后，系统生成核销码，如二维码或者一串字母数字组合。当用户到店接受服务之后，店铺进行核销，核销码失效，订单交易成功。当订单在“待付款”状态时，取消订单或超时未支付，订单关闭;当订单在“待服务”状态时，申请取消订单，判断核销码是否使用，作废核销码之后进行退款;当“交易成功“后用户申请售后，就需要客服介入，当确认申诉属实时，进行退款。
对于商品服务订单。商品发货之后将服务核销码发送给用户，当商品到货后，提醒用户进行商品附加服务。服务核销之后，交易流程才算结束。在系统中，可以将服务当作一种特殊类型的SKU来处理。例如购买了轮胎，赠送轮胎安装服务。将安装服务绑定到轮胎上，类似赠品。这类商品与服务之间的关系，可在商品中心进行维护。当购买此类商品后，订单进入商品服务订单流程。在下单时客户可选择服务门店（进行安装轮胎服务），也可以不选，后期通过人工客服指定门店。当选择门店之后，可选择送货到家或直接送到门店，当商品到货后，进行商品服务。商品服务订单流程不同于一般商品的流程在于:当实物商品发生售后时，服务核销仍有效。服务商提供服务后，还涉及相应服务的结算，为避免服务商刷单，应提供相应核销码作废功能。
O2O社区小程序开发程序关于线下服务订单的处理方案之订单数据统计
作为电商企业，除了关注产品本身之外，还应注重订单数据中的信息，从数据出发，有目的性地去改善产品和指导运营。订单数据统计分为常规统计和流量分析统计。
常规统计倾向于财务统计，主要包括销售额、毛利、成本、纯利润、客单价等。流量分析统计更多是为了指导电商平台运营工作，分析用户行为、订单流量等，如访客数、浏览量、支付转化率等。在订单流量分析中又分为三个维度，分别从订单交易纬度、商品纬度、订单来源等三方面来分析。
【O2O社区小程序开发程序关于线下服务订单的处理方案之交易分析（从订单层面)】
交易维度分析需要统计以下几个数据。
(1）统计周期内的订单销售额（统计周期可以是日、周、月或自定义）。
(2）订单量:统计周期内的订单量。
(3）客单价:统计周期内，已支付的订单平均金额。
(4）下单用户数与支付用户数。
下单用户数:统计时间内，提交订单的去重买家人数，一个人购买多件或多笔，只算一个人。支付用户数:统计时间内，提交订单并支付的去重买家人数，一个人支付多件或多笔，只算一个人。
(5）支付新用户数与支付老用户数。
支付新用户数:统计时间内支付一次且在最近365天内首次支付的用户去重人数。可能会存在以前有下单未支付而统计时间段内来支付的用户。
支付老用户数:统计时间内支付多次（>1次），或最近365天内有过支付且统计时间内再次支付的用户去重人数。
(6）订单金额分布:订单金额在各价位之间的占比，如订单金额在100元以内的订单占比30%、在100~200元以内的占比40%、在200~350元以内的占比20%、在350元以上的占比10%。可以更加清楚知道店铺用户的购买力价值分布，可以针对性地提高用户客单价。
(7）地域分布:分析各区域的购买转化率及订单量、客单价，有针对性地进行营销。
【O2O社区小程序开发程序关于线下服务订单的处理方案之商品分析（从商品层面)】
商品维度分析需要统计以下数据。
(1）被下单商品数:统计周期内，被下单数≥0的上架商品数总和。
(2）被支付商品数:统计周期内，被支付订单数>0的上架商品数总和。
(3）被访商品数:统计周期内，被访问UV数≥0的上架商品数总和。
(4）商品收藏次数:统计周期内，商品被来访者收藏的次数。
(5）商品销量统计:统计周期内，按单一商品纬度统计上架商品的销售数量，按品类统计销售额、销量。
(6）加购件数:统计周期内，买家加入购物车商品件数之和。
【O2O社区小程序开发程序关于线下服务订单的处理方案之订单来源分析】
订单来源分析需要统计以下数据。
(1）统计出每个订单的来源，包括订单的来源媒介（站外广告渠道)、用户端(APP、H5商城、PC端等）。
(2）记录每个订单的产生流程，包括在订单创建之前的商品浏览、加入购物车、提交购物车等关键步骤的数据分析。
(3）追踪订单来源，包括来源的媒介、来源关键词、来源网站等。好了，
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