从0到1打造电商数据聚合平台:PRD与MRD实战文档公开分享

作者:鲨鱼 | 时间:2025年10月24日
原创文章,首发于优快云,如需转载,请注明出处。


目录

  1. 引言:为什么你需要一份专业的PRD/MRD?
  2. 什么是MRD?什么是PRD?
  3. 项目背景:我们为什么要做这个产品?
  4. MRD核心内容节选(市场与需求分析)
  5. PRD核心内容节选(功能与系统设计)
  6. 关键流程图与原型示意
  7. 技术实现考量
  8. 如何获取完整文档模板?
  9. 总结
  10. 结束语
  11. 作者简介

一、引言:为什么你需要一份专业的PRD/MRD?

在开发任何SaaS产品、数据服务或企业级工具前,清晰的产品定义是成功的第一步。尤其当你需要:

  • 向投资人阐述商业逻辑
  • 与开发团队对齐功能边界
  • 申请电商平台API权限(如淘宝、抖音、小红书)
  • 规范内部协作流程

一份结构严谨的 MRD(市场需求文档)PRD(产品需求文档) 就显得尤为重要。

在过去一年中,我主导设计了一款面向中小商家的“多平台电商数据聚合系统”,并成功通过了淘宝、京东、抖音等平台的API资质审核。今天,我将首次公开核心文档框架与部分内容,并提供可复用的模板,助你少走弯路。


二、什么是MRD?什么是PRD?

文档类型全称目标读者核心目标
MRDMarket Requirements Document
(市场需求文档)
老板、投资人、市场团队回答“为什么做?值不值得做?
PRDProduct Requirements Document
(产品需求文档)
产品经理、开发、测试、UI回答“做什么?怎么做?

✅ 简单说:MRD讲市场,PRD讲功能


三、项目背景:我们为什么要做这个产品?

行业痛点

  • 中小商家普遍在 淘宝、京东、拼多多、抖音、小红书 等多个平台开店
  • 各平台订单、商品、库存数据完全割裂
  • 90%以上商家无法自主申请API权限或缺乏技术能力对接
  • 手动导出Excel、复制粘贴发货,效率低、错误率高

商业机会

  • 市场尚无轻量级、低成本、合规的数据聚合工具
  • 可作为ERP/WMS系统的前置数据层,形成生态合作
  • 符合“降本增效”的数字化趋势

四、MRD核心内容节选(市场与需求分析)

1. 目标用户画像

用户类型特征需求场景
中小品牌商家3-10人团队,多平台经营统一看板、自动打单、销售分析
代运营公司服务多个客户店铺批量管理、数据报表输出
跨境电商卖家使用独立站+国内平台跨平台库存同步、财务对账

2. 市场规模估算

  • 淘宝/天猫活跃商家:超 800万
  • 抖音小店商家:超 500万(2025年数据)
  • 潜在付费用户(愿意为效率工具付费):约 15%-20%

3. 竞品分析

竞品优势劣势
店小秘功能全面,支持多平台价格高,操作复杂
芒果店长轻量易用不支持小红书、视频号小店
自研系统定制化强开发成本高,维护难

💡 我们的定位轻量、极简、专注数据同步,不做冗余功能。


五、PRD核心内容节选(功能与系统设计)

1. 产品愿景

让每一个中小商家都能零代码、低成本、安全合规地打通多平台订单数据。

2. 核心功能模块

模块功能点优先级
店铺授权中心支持淘宝、京东、抖音、小红书一键授权P0
订单聚合看板统一展示各平台待发货订单P0
数据导出Excel/CSV导出,支持定时邮件发送P1
Webhook推送实时推送新订单至客户服务器P1
API对接提供标准RESTful API供ERP调用P2

3. 非功能性需求

  • 安全性:所有token加密存储,符合GDPR/《个人信息保护法》
  • 稳定性:99.9%可用性,失败自动重试
  • 合规性:不存储用户密码,仅通过官方OAuth授权
  • 性能:单次订单拉取 ≤ 2秒,支持100+店铺并发

六、关键流程图与原型示意

1. 授权流程(以抖音为例)

商家 我们的系统 抖音开放平台 点击“绑定抖音店铺” 跳转授权URL 显示登录与授权页面 登录并同意授权 重定向带回code 用code换取access_token 返回token 显示“绑定成功” 商家 我们的系统 抖音开放平台

2. 主界面原型(简化版)

[ 多平台订单看板 ]
-----------------------------------------
| 平台   | 订单号       | 收货人 | 金额 | 状态     |
|--------|--------------|--------|------|----------|
| 抖音   | DY2025102401 | 张三   | 99元 | 待发货   |
| 淘宝   | TB1234567890 | 李四   | 199元| 已发货   |
| 小红书 | XHS2025102402| 王五   | 299元| 待付款   |
-----------------------------------------
[ 批量操作 ] [ 导出Excel ] [ 设置Webhook ]

七、技术实现考量

在PRD中,我们明确要求技术团队遵循以下原则:

  1. 统一授权代理模式:避免每个商家单独申请API权限
  2. 数据隔离:不同商家数据严格隔离,禁止交叉访问
  3. 限流控制:对接各平台QPS限制,避免被封禁
  4. 日志审计:记录所有API调用,便于排查问题

八、如何获取完整文档模板?

为帮助更多开发者和创业者,我已将 MRD & PRD 模板 整理成Markdown格式,包含:

  • MRD模板(含市场分析、用户画像、竞品对比)
  • PRD模板(含功能列表、流程图、非功能需求)
  • 授权流程说明(可用于API资质申请材料)

✅ 支持直接用于淘宝、抖音等平台的API申请材料撰写!


九、总结

一份好的MRD/PRD不仅是产品蓝图,更是沟通桥梁合规凭证。通过本文分享:

✅ 你理解了MRD与PRD的核心差异
✅ 你掌握了电商数据产品的设计逻辑
✅ 你获得了可直接复用的文档模板

无论你是创业者、产品经理还是开发者,希望这些内容能为你节省至少40小时的摸索时间。


十、结束语

产品始于需求,成于细节。愿你在构建自己的SaaS产品时,既有宏大的愿景,也有落地的文档。


十一、作者简介

鲨鱼,全栈开发者,电商系统架构师,优快云博客专家,专注于电商API对接、数据自动化处理、ERP系统开发等领域。主导设计多款电商SaaS工具,累计服务超2000家中小商家。


如需转载,请注明出处,尊重原创,从你我做起!

内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
【EI复现】基于主从博弈的新型城镇配电系统产消者竞价策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于主从博弈理论的新型城镇配电系统中产消者竞价策略的研究,结合IEEE33节点系统进行建模仿真分析,采用Matlab代码实现。研究聚焦于产消者(兼具发电用电能力的主体)在配电系统中的竞价行为,运用主从博弈模型刻画配电公司产消者之间的交互关系,通过优化算法求解均衡策略,实现利益最大化系统运行效率提升。文中详细阐述了模型构建、博弈机制设计、求解算法实现及仿真结果分析,复现了EI期刊级别的研究成果,适用于电力市场机制设计智能配电网优化领域。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力,从事电力市场、智能电网、能源优化等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习主从博弈在电力系统中的建模方法;②掌握产消者参电力竞价的策略优化技术;③复现EI级别论文的仿真流程结果分析;④开展配电网经济调度市场机制设计的相关课题研究。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码,深入理解博弈模型的数学表达程序实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及算法收敛性分析,可进一步拓展至多主体博弈或多时间尺度优化场景。
【BFO-BP】基于鳑鲏鱼优化算法优化BP神经网络的风电功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了基于鳑鲏鱼优化算法(BFO)优化BP神经网络的风电功率预测方法,并提供了相应的Matlab代码实现。通过将生物启发式优化算法传统BP神经网络相结合,利用鳑鲏鱼算法优化BP网络的初始权重和阈值,有效提升了模型的收敛速度预测精度,解决了传统BP神经网络易陷入局部最优、训练效率低等问题。该方法在风电功率预测这一典型非线性时序预测任务中展现出良好的适用性和优越性,有助于提升风电并网的稳定性调度效率。; 适合人群:具备一定机器学习优化算法基础,从事新能源预测、电力系统调度或智能算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电场短期或超短期功率预测,提高电网调度的准确性;②作为智能优化算法神经网络结合的典型案例,用于学习BFO等群智能算法在实际工程问题中的优化机制实现方式;③为类似非线性系统建模预测问题提供可复现的技术路线参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注BFO算法的种群初始化、适应度函数设计、参数更新机制及其BP网络的耦合方式,同时可通过更换数据集或对比其他优化算法(如PSO、GA)进一步验证模型性能。
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