预约上门家政APP开发 | 多门店管理+商家入驻 | 现成源码

一、核心功能架构

用户端功能

服务展示与搜索：支持按服务类型（保洁、月嫂、维修等）、价格区间、服务区域等条件筛选，结合LBS地理围栏技术推荐附近商家。

在线预约与支付：集成支付、支付宝等主流支付方式，支持动态定价（如高峰期溢价、闲时折扣）。

订单管理：实时追踪订单状态（待确认、进行中、已完成），提供评价、投诉、退款等功能。

服务人员展示：展示服务人员资质证书、用户评价、工作经验等信息，增强信任感。

商家端功能

门店管理：多门店商家可统一管理各门店服务人员、订单、库存等，支持门店独立核算。

订单处理：接收用户订单，确认或拒绝预约请求，分配服务人员，支持转单、改期等操作。

服务人员管理：添加/编辑员工信息，设置工作时间、服务区域、技能标签等。

数据统计：查看订单量、收入、用户评价等数据，支持导出报表。

平台管理端功能

商家入驻审核：管理商家资质、服务类别、价格体系等，确保服务质量。

资金管理：处理商家结算、提现申请，支持分账模式（如平台抽成）。

营销工具：提供拼团、砍价、优惠券等营销功能，帮助商家获客。

二、现成源码方案推荐

Taro/Uni-app跨平台框架源码

优势：一次开发，多端适配（/支付宝/百度APP），降低开发成本。

功能覆盖：包含用户预约、商家管理、订单处理等核心模块，支持自定义UI和业务逻辑。

案例参考：CSDN博客、GitHub等平台提供开源家政APP源码，如“NideShop开源商城”可扩展为家政服务场景。

SaaS模板搭建

适用场景：预算有限、需求标准化的小型家政企业或初创团队。

成本：年费约数千元至2万元，支持快速上线。

功能限制：部分模板可能缺乏多门店管理或商家入驻功能，需仔细筛选。

定制化开发源码

AI动态定价：通过LSTM神经网络预测供需关系，自动调整价格。

服务过程质检：利用OpenCV计算机视觉技术对比服务前后场景，生成质量报告。

AR实景预览：展示收纳方案3D效果，提升用户决策信心。

前端：Vue 3.0 + Taro 3.x，提升交互流畅度。

后端：Spring Cloud微服务架构，支持高并发场景。

数据库：MySQL（结构化数据） + MongoDB（非结构化数据，如用户行为日志）。

适用场景：大型家政企业或需深度定制功能的平台。

技术栈：

创新功能：

三、开发成本与周期

成本构成

认证：300元/年。

云服务器：年费数千元至数万元（根据用户量选择配置）。

短信/地图API：按调用量计费。

源码授权费用：开源方案免费，商业源码价格从数千元到数十万元不等。

定制开发费用：根据功能复杂度，中等规模团队开发周期3-6个月，成本约20万-50万元。

第三方服务费用：

降低成本的建议

选择SaaS模板：快速上线，适合预算紧张的团队。

复用现有组件：如使用APP官方组件库或开源UI框架（如WeUI、Vant）。

分阶段开发：优先实现核心功能（预约、支付、订单管理），后续逐步迭代。

四、技术选型与架构设计

前端架构

跨平台框架：Taro 3.x（推荐）或Uni-app，支持多端兼容。

UI设计：采用简洁明了的布局，突出服务分类、用户评价等关键信息。

后端架构

微服务设计：将用户管理、订单处理、智能调度等模块拆分为独立服务，提升系统稳定性。

消息队列：使用Redis或处理高并发订单请求。

数据库设计

MySQL：存储用户、商家、订单等结构化数据。

MongoDB：存储服务过程日志、用户行为等非结构化数据。