ई-कॉमर्स डेवलपमेंट में असल में क्या-क्या आता है
पाँच लोगों से पूछिए कि ई-कॉमर्स डेवलपमेंट क्या है, पाँच जवाब मिलेंगे और अधिकतर डिज़ाइन के बारे में होंगे। वही हिस्सा दिखता है, और वही आम तौर पर सबसे छोटा है।
स्टोर एक लेन-देन वाला सिस्टम है जिसका मुखपृष्ठ सुंदर होता है। जिस काम पर सफलता टिकी है वह बाहर से लगभग अदृश्य है, और सिर्फ़ दिखने वाले हिस्से का बजट बनाना सबसे आम योजना-भूल है।
स्टोर की चार परतें#
| परत | वहाँ क्या रहता है | कौन कम आँकता है |
|---|---|---|
| स्टोरफ़्रंट | टेम्पलेट, प्रोडक्ट पेज, नेविगेशन | कोई नहीं — इसी का बजट बनता है |
| कॉमर्स लॉजिक | वेरिएंट, स्टॉक, क़ीमत नियम, कर, शिपिंग | लगभग सब |
| चेकआउट और भुगतान | प्रदाता, विफलताएँ, रिफ़ंड, धोखाधड़ी नियम | लगभग सब |
| संचालन | ऑर्डर प्रवाह, स्टॉक सिंक, वापसी, सहायता | हर कोई, हर बार |
प्रोजेक्ट असल में कहाँ बिगड़ते हैं#
- प्रोडक्ट डेटा जो असली वेरिएंट मॉडल से टकराते ही असंगत निकलता है।
- देश-वार कर और शिपिंग नियम, जो डिज़ाइन मंज़ूर होने के बाद पता चलते हैं।
- भुगतान प्रदाता की तीन हफ़्ते लंबी ऑनबोर्डिंग जिसका किसी ने हिसाब नहीं रखा।
- स्टॉक जो स्प्रेडशीट में रहता है और भरोसे से सिंक नहीं हो सकता।
- लॉन्च के बाद स्टोर का मालिक कौन है, इस पर कोई फ़ैसला नहीं।
पहले जवाब देने लायक एकमात्र सवाल#
कुछ भी चुनने से पहले लिखिए कि एक ऑर्डर सही होने के लिए क्या-क्या सच होना चाहिए: कौन-सी क़ीमत लागू है, कौन-सा स्टॉक रोका जाता है, कौन-सा कर लगता है, ग्राहक को कब क्या बताया जाता है। अगर आपकी टीम यह एक पन्ने में नहीं बता सकती, तो कोई प्लेटफ़ॉर्म आपके लिए नहीं बताएगा।
जो टीमें यह पन्ना पहले लिखती हैं वे चेकआउट दोबारा बनाने से लगभग हमेशा बच जाती हैं।
लॉन्च पर अच्छा कैसा दिखता है#
एक कैटलॉग, एक बाज़ार, एक चलता हुआ भुगतान तरीक़ा, और ऐसा ऑर्डर जो गोदाम तक ऐसे रूप में पहुँचे कि कोई बिना सवाल पूछे उसे तैयार कर सके। बाक़ी सब दूसरे महीने आ सकता है, और अधिकतर आना भी चाहिए।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या यह वेब डिज़ाइन जैसा ही है?
नहीं। डिज़ाइन एक परत है; उसके पीछे की कॉमर्स लॉजिक, चेकआउट और संचालन ही मेहनत और जोखिम उठाते हैं।
पहले स्टोर के लिए डेवलपर चाहिए?
हमेशा नहीं। मानक थीम वाला होस्टेड प्लेटफ़ॉर्म साधारण कैटलॉग सँभाल लेता है; डेवलपर तब चाहिए जब आपके नियम न बैठें।
देरी की सबसे आम वजह?
प्रोडक्ट डेटा। असली वेरिएंट मॉडल से टकराते ही यह लगभग हमेशा उम्मीद से गंदा निकलता है।
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