为什么需要积分系统
随着互联网的发展，特别是大厂纷纷平台化之后，会员服务渐渐成为各个平台非常重要的组成部分。针对会员进行运营，不论是面向现有会员的精细化运营还是潜在会员的定向运营，都需要非常有针对性的进行设计。这也就意味着面对会员的运营系统的业务会极其的复杂，而在此之下，也就对支撑其的运营系统提出了非常高的要求。但是仔细分析不难发现，会员运营的核心其实是围绕积分进行展开的：通过利用积分，对会员在平台的活动行为和消费行为进行激励与引导，可以带来以下的效果：
- 提高潜在会员的转化率和现有会员的重复下单率；
- 培养会员的使用习惯和依赖性；
- 提升会员的活跃度；
- 增加会员对平台活动参与的积极性；
总的来说，积分系统实现了以下方面的作用：
- 对会员行为进行强化。这其中包括了
- 对潜在会员的导入，比如注册送积分可以快速提升平台的访问量；
- 激励现有会员的特定行为，比如消费后评价送积分，会强化会员的评论行为；或者消费积分享折扣，能提高会员的转化率；
- 增加会员粘性，比如完成日常任务送积分，以提升会员对平台的依赖性。
- 对会员行为进行弱化。比如对发布违规信息扣减积分，可以阻止会员发布违规信息。
从上述例子不难看出，对于会员而言，一共有三类积分行为：积分获取，积分消费，积分扣减。
积分获取
会员通过在平台进行活动，特别是消费活动后，系统会根据积分获取规则自动将积分发放到会员的积分账户。不过需要注意的是，消费活动需要完成支付且不存在退换货的情况下才可以获得积分。积分获取一般有以下几类：
- 行为积分获取。包括注册，评级，登录，使用特定支付渠道支付等行为。
- 等级积分获取。通过将会员按照等级区分，使不同等级会员拥有不同的权限，在积分获取时使高等级会员获得更多积分，激励会员提升自我等级。
- 消费积分获取。会员通过在平台的消费行为将是会员获取积分的主要途径，而这其中一般又会划分为三类
- 普通消费积分获取。根据消费的金额，获得一定比例的奖励积分，刺激会员进行消费。
- 满额积分获取。消费达到一定数额或者数量，获得一定奖励积分，刺激会员单次消费金额。
- 促销积分获取。针对不同日期或者商品的消费，获得额外积分，刺激会员在特定日期或者对特定商品进行消费。
这些积分获取不仅可以单独出现，也可以通过组合累加，设计出非常复杂的各种规则。如，指定时间指定商品双倍积分，VIP 会员万元以上消费双倍积分，新会员首次下单双倍积分，等等规则。
积分消费
会员在获取积分后需要通过消费积分获取各种权益，既引导了会员的行为，又增加了会员的粘性。享受积分带来的好处，还可以刺激会员更多的获取积分。常见的积分消费形式有以下几类
- 积分和现金消费。在指定的时间购买指定商品时，可以按照系统设计的规则，将积分按照一定比例一定上限抵扣部分现金使用。
- 兑换商品消费。设立商品兑换区，将兑换商品所需积分设定好，会员消费积分直接兑换商品即可，无需再额外支付现金。
- 兑换优惠券消费。会员按照规则将积分兑换成优惠券，在之后的消费中再使用。这其中又包括抵扣券和折扣券。
- 积分赠送。会员可以选择将自己的积分赠予其他会员。
积分扣减
通过积分扣减对会员行为进行惩罚，影响会员的行为。常见的扣分行为有长时间未登录，提供虚假注册资料，发布违规信息，发布恶意评价，刷单等等。
积分系统的特点
通过对于积分系统的分类，我们会发现积分系统拥有以下这些特点
- 不需要太复杂的结构。积分规则再业务上都能很简单进行描述，即使是复杂规则也可以通过多个简单规则组合得到，所以并不需要太复杂的结构。
- 不能通过浅显的算法解决业务问题。虽然单一规则，即使是很复杂的那种，在现实上也可以很简单，通过 if else 的组合完全可以满足需求。但是考虑到需要支撑所有业务，这种实现方式将会变得无比繁杂。
- 业务逻辑经常变化。除了一些常用规则外，大量规则都是随着运营的需求而随时改变的，因此软件的发布频率，即使使用敏捷开发，也完全不可能跟上需求变动的频率。
- 领域专家可以提供支持但是没有技术背景。熟悉业务逻辑和流程的领域专家通常没有技术背景，对于业务需求很可能无法使用技术语言来进行描述。
基于这些特点，在设计积分系统时应该将积分规则进行解耦，使其按照一定数据结构在运行时注入系统。然后对其设计一个运行时解释器，使其能够在系统中生效。通常我们将这个解释器称作规则引擎，而规则引擎就是积分系统的核心。
规则引擎的特点
- 申明式。规则引擎应该让我们申明做什么而不是怎么做。通过申明，将复杂的业务逻辑简化为逻辑表述，并对其进行验证。相对于编码，逻辑表述具有更好的可阅读性。
- 业务逻辑与数据分离。将数据放在业务对象中，而业务逻辑放在规则中。这样使得几乎不变的业务数据结构和随时都可能改变的业务逻辑解耦开来，方便进行维护。
- 可理解的规则。通过对规则建模并配合文档，使其接近自然语言。这样可以使得没有技术背景的领域专家通过规则模型描述业务问题。
- 业务知识集中化。将已有规则集中管理，依赖其高可理解性，创建出一个业务知识库，可以起到业务文档的作用。
- 解释能力。引擎应该能够解释根据规则做出决策的依据是什么。
- 快速。规则引擎应该通过算法，高效地对规则进行匹配。
作为积分系统的核心，实现一个满足以上特点的规则引擎开销会非常的大。不过市面上有大量开源和商用的规则引擎已经存在，在能力不足以实现一个规则引擎，而又要快速上线一个积分系统的时候，选择开源规则引擎或者购买商业规则引擎可能是一个更好的选择。
