跨店满减从双11消失，大家不用再凑单了

国庆长假刚刚结束，双11的氛围就已经开始酝酿，但按照部分电商卖家的说法，今年将迎来一个截然不同的双11。在淘天、京东、抖音公布的招商页中，不约而同地少了一个大家都很熟悉的东西，诸如“满200减20”这样的跨店凑单玩法在各平台同步消失，换成了统一的“官方立减”“官方直降”。

没错，过去十年大家已经习以为常的跨店满减正式退场，此次双11大促的主角变成了“官方立减”。在以往这样的大促中，通常是电商平台出题、消费者做题，类似“乱七八糟一堆凑单券，让大伙云里雾里多花钱”“淘宝我求求你停止搞这些数学题吧，你的消费者不是华罗庚也不是阿基米德”这样的吐槽，几乎成为了每年电商大促的保留节目。

在相当长的一段时间里，各大电商平台虽然嘴上喊着简化规则，可消费者在大促节点依然要面对“跨店满减”“淘金币”“88VIP优惠券”“红包雨”“品类券”“店铺券”等各式各样的优惠，逼得大家往购物车里塞不少不想买的凑数商品。那么问题就来了，为什么大促的优惠就非得弄得云山雾绕呢？

事实上，大促规则是在国内电商平台的激烈市场竞争中逐渐变得复杂的，最初双11的优惠规则简单到可以用“全场5折，全国包邮”这八个字来概括。然而，当双11发展成整个行业都参与的大促节点后，各平台间的价格战快速升温，利润也随之被吞噬。为了摆脱单纯的价格比拼，同时又能促使消费者在冲动期下单，平台就开始设计更复杂的玩法。

跨店满减这样的规则实际上是各大平台的共谋，他们希望将大促期间的购物变成数学题，这是因为用户追逐最优解的行为，在无形中就完成了价格歧视。而看人下菜碟，把每一位消费者口袋里的钱都“掏空”，无疑是各家电商平台梦寐以求的结果。

以往，电商平台可以通过大数据知晓不同类型的消费者对特定商品的购买意愿，但随着“大数据杀熟”成为违法行为，电商平台继续实施价格歧视的难度也就与日俱增。“跨店满减”“凑单”作为用户福利，反过来成了平台区分用户的工具，只要将“购物搞成数学竞赛”，不同类型的用户瞬间就变得泾渭分明。

其中，不差钱的消费者根本不会绞尽脑汁找到最优解，只要有比平时更低的价格就满意了，而价格敏感型用户则愿意花时间算出最低价。虽然用大数据等技术手段搞价格歧视不合规，但是用优惠、福利当胡萝卜，却能驱使用户主动完成分层。

不仅如此，跨店满减还能促使消费者花计划外的钱。相信参与过双11这类大促的朋友都有同样的体验，那就是为了能用上优惠券，会被迫买一堆纯粹凑数的商品。因此在相当长的一段时间里，以跨店满减为代表的复杂玩法也是电商平台乐见其成的。

那么，为什么现在各大电商平台又回心转意了呢？当然是因为跨店满减带来的负面影响，已经大于正面收益。别的不谈，为了跨店满减而凑单的结果，往往就是消费者批量选择大促后集中退货，客服、物流、二次销售的成本全堆在了商家身上，GMV里也掺进不少水分。

而且长期以来消费者对于满减、拼团、抢购各种玩法，乃至先提再降的“价格戏法”，已经失去耐心了。

电商平台各种购物节对于消费者的吸引力下降这件事，早就已经是客观存在的事实。自从2022年起，各大平台基本就不再公布双11等大促节点的GMV数据。换而言之，GMV总量的增长，对于电商平台的实际意义已经不大。

事实上，自去年开始，在“反内卷”的大旗之下，各大电商平台的经营策略正在默默变化，他们不再追求“全局最优”，转而押注更有现实意义的“局部最优”。

早期的双11就是全局最优的典型案例，淘宝将无心插柳的光棍节促销塑造为国民消费现象。然而遗憾的是，当国内网购用户的比例达到全体网民的85%以上，电商的渗透率就已经触碰到天花板，流量红利也成为了过去式。此时继续用大水漫灌的方式将流量和补贴撒向全网，这笔账显然就算不过来了。

现在，淘宝、京东等电商平台的打法变了，他们将有限的资源投向高增长的赛道以及复购概率高的消费者。国信证券在电商研究报告中就指出，电商平台目前的政策导向是限制部分商家用钱砸流量做一次性买卖，转而鼓励打造品牌、能吸引回头客的长期主义商家。

用户为了满足跨店满减优惠拼凑的订单，在淘宝、京东看来是虚假繁荣，并不代表真实和长久的消费力。所以跨店满减取消，统一改为官方立减的好处就是单件商品下单，价格已经摆在了消费者眼前，不需要后者再为优惠额外花费精力。

国家统计局在6月16日公布的数据显示，今年5月社会消费品零售总额（下称“社零”）同比下降0.6%。当然，这不代表大家都在捂紧钱包、不敢消费，而是我国的消费结构正在发生转型，正在从“商品社会”走向“服务社会”，从“交易驱动”走向“体验驱动”。

这也就意味着消费逻辑彻底变了，过去大家优先攒钱囤大件、买日用品，现在则更愿意为快乐、体验、品质买单。而跨店满减无疑就是一个有着糟糕体验的购物过程，以往大家普遍选择捏着鼻子认了，现在不再忍的消费者则是越来越多。

电商平台当然希望利益最大化，只不过现在的市场环境不支持他们再这样做了。

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