专业总结 | 电商平台的数据整理

本文将整理电商平台关心的那些数据指标,并简易阐明每个指标的含义与计算方法。数据整体的组织逻辑正如下图所划分的8个部分,每个部分也会进行更细致的划分与展开 ~ 

文章目录:1)总体运营指标 2)平台流量指标 3)销售转化指标 4)客户价值指标 5)商品类指标 6)市场营销活动指标 7)风控类指标 8)市场竞争指标

一、总体运营指标

总体运营指标,包括流量(用户)、订单(选购流程)、销售、利润4个方面,用于对电商平台最重要的商业指标进行一个总体的了解。

流量类指标

1)独立访客数(UV,Unique Visitor)

对于PC网站,统计系统会在每个访问网站的用户浏览器上“种”一个cookie来标记这个用户,对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。而在移动终端区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用户。

2)页面访问数(PV,Page View)

用户每1次对网站或应用中的每个网页访问均被记录1次。用户对同一页面的多次访问,访问量累计。

3)人均页面访问数

人均页面访问数=\frac{PV}{UV} ,是指在统计周期内,平均每个访客所浏览的页面量,反映的是平台的粘性。

订单产生效率指标

1)总订单数量

“总订单数量”指的是所有的订单数量,包括未付款的、取消的、以及付款的。

“成交订单数”指的是付过款的订单数量。

2)浏览下单的转化率(订单转化率)

订单转化率=\frac{成交订单数}{UV}

转化率越高,说明运营水平越高,是运营的主要考核指标。

总体销售业绩指标

1)成交总额(GMV,Gross Merchandise Volume)

GMV=销售金额+取消订单金额+拒收订单金额+退货订单金额

2)销售金额:即成功成交的金额。

3)客单价(PCT,Per Customer Transaction)

客单价=\frac{销售金额}{成交顾客数},是指每一个顾客平均购买商品的金额。

整体指标

1)销售毛利

销售毛利=销售收入-销售成本

只扣除了商品原始成本,不扣除期间费用(管理费用、财务费用、营业费用)。

2)毛利率

毛利率=[(销售收入-销售成本)/ 销售收入]\times 100%

毛利表示每一元销售收入扣除销售成本后,有多少钱可以用于各项期间费用和形成盈利。

二、平台流量指标

平台流量指标,从流量规模、流量成本、流量质量、以及受流量影响的会员类指标(平台流量→平台用户)这4个方面进行展开,用于全方位的了解平台的流量。

流量规模类指标

1)独立访客数UV(在“一、总体运营指标”部分有详细介绍)

2)页面访问数PV(在“一、总体运营指标”部分有详细介绍)

流量成本类指标

1)访客获取成本

访客获取成本=\frac{广告活动产生的投放费用}{广告活动带来的独立访客数} ,即单位访客获取成本。

访客获取成本最好与平均每个访客带来的收入以及这些访客带来的转化率进行关联分析。若单位访客成本上升,但访客转化率和单位访客收入不变或下降,则很可能流量推广出现问题,尤其要关注渠道推广的作弊问题。

流量质量类指标

1)跳出率(Bounce Rate)

跳出率=\frac{浏览单页即退出的次数}{该页PV}

跳出率只能衡量该页做为着陆页面(LandingPage)的访问。如果花钱做推广,着陆页的跳出率高,很可能是因为推广渠道选择出现失误,推广渠道目标人群和被推广平台目标人群不够匹配,导致大部分访客来了访问一次就离开。

2)页面访问时长

即单个页面被访问的时间。并不是页面访问时长越长越好,要视情况而定。对于电商平台,页面访问时间要结合转化率来看,如果页面访问时间长,但转化率低,则页面体验出现问题的可能性很大。

3)人均页面访问数(在“一、总体运营指标”部分有详细介绍)

会员类指标

1)注册会员数:即一定统计周期内的注册用户的数量。

2)活跃会员数

通常指一定统计周期内登录或使用了平台的用户数(去除重复登录的用户)。常用的指标包括日活跃用户数量(DAU,Daily Active User)、月活跃用户数量(MAU,Monthly Active User)

受统计方式限制,互联网行业使用的“日均活跃用户数”指在统计周期(周/月)内,该平台的每日活跃用户数的平均值。

3)活跃会员率

活跃会员率=\frac{活跃会员数}{注册会员数}

4)会员复购率

会员复购率=\frac{复购用户数}{购物用户总数}

其中“复购用户数”是指,在一定统计周期内,产生二次及二次以上购物行为的用户数量。

5)会员平均购买次数

会员平均购买次数=\frac{总订单数量}{购物用户总数}

即在一定统计周期内,购物用户的平均购买次数,所以“会员复购率高”的电商平台“会员平均购买次数”也高。

6)会员回购率

会员回购率=\frac{回购用户数}{购物用户总数}

其中“购物用户总数”是指,在上一统计周期产生购物行为的用户数量。

其中“回购用户数”是指,以上用户中,在本统计周期仍产生购物行为的用户数量。

示例:在1月份总共有1000名消费用户,其中有300名用户在2月份依然有过消费行为,则会员回购率为30%。

7)会员留存率

会员留存率=\frac{该批用户留存数}{某批用户总数}

其中“某批用户总数”,即指留存的研究对象,可以是平台的某批新用户、某批活跃用户、某批消费用户···

其中“该批用户留存数”,即指在一定统计周期内,研究对象中触发了留存行为的用户数量。留存行为可以根据研究目的自行制定,可以是再次登录、再次消费···

“会员留存率”反映的是电商平台留住会员的能力。

三、销售转化指标

销售转化指标,覆盖了“购物车→订单→支付→退款”整个流程,关注各部分之间的转化率。根据这些数据,有利于我们发现该流程中的异常环节与薄弱环节,用于全面的了解各个环节,并有针对性的改善每个环节,改善整个流程的用户体验。

购物车类指标

1)加入购物车次数、加入购物车买家数、加入购物车商品数

以上3个指标为购物车的基础统计指标,即在一定统计周期内,平台所有用户加入购物车的总次数、其中所涉及的买家人数、以及购物车中的商品总数。

2)购物车支付转化率

购物车支付转化率=\frac{购物车支付买家数}{加入购物车买家数}

下单类指标

1)下单笔数、下单金额、下单买家数

以上3个指标为下单的基础统计指标,即在一定统计周期内,平台的总订单数量(在“一、总体运营指标”部分有详细介绍)、总订单金额、以及订单所涉及的买家人数。

2)浏览下单转化率(在“一、总体运营指标”部分有详细介绍)

支付类指标

1)支付金额、支付买家数、支付商品数

以上3个指标为支付的基础统计指标,即在一定统计周期内,平台总的支付金额、支付过的买家人数、以及支付过的商品总数。

2)【浏览→支付】买家转化率

浏览\cdot支付买家转化率=\frac{支付买家数}{UV}

3)【下单→支付】金额转化率

下单\cdot支付金额转化率=\frac{支付金额}{下单金额}

4)【下单→支付】买家数转化率

下单\cdot支付买家转化率=\frac{支付买家数}{下单买家数}

5)【下单→支付】时长:下单时间到支付时间的差值。

交易类指标

1)交易成功订单数、交易成功金额、交易成功买家数、交易成功商品数

即支付成功的总的订单数量、订单金额、以及其中所涉及的买家人数、商品总数。

2)交易失败订单数、交易失败金额、交易失败买家数、交易失败商品数

即支付失败的总的订单数量、订单金额、以及其中所涉及的买家人数、商品总数。

3)退款总订单量:退款成功的订单总数量。

4)退款金额:退款成功的订单总金额。

5)退款率

退款率=\frac{退款总订单量}{交易成功订单数},一般每个月计算一次。

四、客户价值指标

客户价值指标,主要从客户数量、客户价值、客户消费习惯等关键的指标入手对客户进行研究,并将新客户与老客户区别开来,分别研究获取客户与维护客户两个环节。将客户分类、分阶段,对客户进行精准化营销与数据化管理。

客户指标

1)累计购买客户数:即一定统计周期内,产生购买行为的客户总人数。

2)客单价(在“一、总体运营指标”部分有详细介绍)

新客户指标

1)新客户数量:即一定统计周期内,第一次在平台上产生购买行为的客户人数。

2)新客户获取成本(CAC,Customer Acquisition Cost)

CAC=\frac{市场总花费}{新客户数量}

其中“市场总花费”一般包括推广渠道花费,营销和销售的总费用,甚至包括所有市场,运营人员的人力成本,这里只要把我们付出的成本都算进去就好。

3)新客户客单价

新客户客单价=\frac{新客户交易成功金额}{新客户数量}

影响新客户客单价的因素包括①推广渠道的质量②电商店铺活动以及选品价位。

老客户指标

1)最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)

即RFM模型,该模型通过一个客户的最近一次消费、消费频率、以及消费金额,3项指标来描述该客户的价值状况,是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。

最近一次消费(Recency)

即客户最近一次购买的时间离现在有多远。譬如,在客户距上一次购买时间满1个月之后,在数据库里就成为消费为2个月的客户。反之,同一天,消费为3个月前的客户作了其下一次的购买,他就成为消费为1天前的客户。

理论上,上一次消费时间越近的客户,对提供即时的商品或是服务是最有可能会有反应。

消费频率(Frequency)

即客户在一定统计周期内所购买的次数。我们可以说客户消费频越高,其满意度也就越高。

消费金额(Monetary)

即客户在一定统计周期内总的购买金额。

所以,最近一次购买时间离现在越近,消费频率越高,消费金额越高的客户越有价值。

2)重复购买率

重复购买率可以按照“客户”或者“订单”,2种口径来进行统计。

客户口径

重复购买率=\frac{重复购买客户数}{累计购买客户数}

其中“重复购买客户数”指在一定统计周期内,下单次数在两次及两次以上的客户人数。

订单口径

重复购买率=\frac{重复购买订单数}{交易成功订单数}

其中“重复购买订单数”指在一定统计周期内,重复购买的客户产生的订单总数量。

譬如,某月内一共产生了100笔交易,其中有20个人有了二次购买,这20人中的10个人又有了三次购买。所以,“重复购买客户数”=20,“重复购买订单数”=30。所以,2种口径的重复购买率是不同的。

重复购买率越高,则反应出客户对品牌对平台的忠诚度就越高,反之则越低。

五、商品类指标

商品类指标,主要从商品的数量(SKU、SPU)、商品的独家优势、商品的品牌、商品的状态(上架、在线、首发) 等方面,对平台上架上线上新的商品进行全方位的了解。

产品总数指标

1)SKU数(Stock Keeping Unit)

即库存保有单位,物理上不可分割的最小存货单位。

SKU 的属性会影响到库存和价格,称为销售属性,用于划分“单品”

2)SPU数(Standard Product Unit )

即标准化产品单位,是商品信息聚合的最小单位。是一组可复用、易检索的标准化信息的集合,该集合描述了一个产品的特性。通俗点讲,属性值、特性相同的商品就可以称为一个SPU。

SPU 的属性不会影响到库存和价格, 称为关键属性,用于划分“商品”。

3)在线SPU数:即平台在线商品的SPU数量。

产品优势性指标

1)独家产品的收入占比

独家产品的收入占比=\frac{独家产品销售收入}{总销售收入}

品牌存量

1)品牌数:即平台商品的品牌总数量。

2)在线品牌数:即平台在线商品的品牌总数量。

上架

1)上架商品SKU数:即平台上架的商品中所涉及的SKU数量。

2)上架商品SPU数:即平台上架的商品中所划分的SPU数量。

3)上架在线SPU数:即平台上架的商品中目前处于发布上线状态的SPU数量。

4)上架商品数:即平台上架的商品总数量,完全不去重。

5)上架在线商品数:即平台上架的商品中目前处于发布上线状态的商品总数量。

首发

1)首次上架商品数:即第一次在平台上架的商品总数量,完全不去重。

2)首次上架在线商品数:即第一次在平台上架的商品中,目前处于发布上线状态的,商品总数量。

六、市场营销活动指标

市场营销活动指标,用于对某次市场营销活动进行评估,从新增的访问数量、用户数量、订单数量来评估活动的热度,从浏览下单转化率、投资回报率来评估活动的效果。

1)新增访问人数:即平台环比/同比增加的UV。

2)新增注册人数:即平台在该活动期间的新注册用户数量。

3)总访问次数:即平台在该活动期间总的PV。

4)订单数量:即平台在该活动期间的总订单数量。

5)下单转化率

即平台在该活动期间的“浏览下单转化率”(在“一、总体运营指标”部分有详细介绍),用于评估活动对订单转化的影响,评估活动流量的质量。

6)投资回报率(ROI,Return On Investment)

投资回报率=\frac{交易成功金额}{投放成本金额}

七、风控类指标

风控类指标,主要包括买家评价与买家投诉(申诉)两个方面。从评价参与情况、好评率、差评率、投诉(申诉)数量、投诉率这些指标,来监控用户在使用平台过程中遇到的问题,然后分析原因及时改进。提升用户参与度与用户体验。

买家评价指标

1)买家评价数、买家上传图片评价数

以上2个指标为买家评价的基础统计指标,即在一定统计周期内,平台的买家评价总数量,其中上传图片的评价总数量。

2)买家评价率

买家评价率=\frac{参与评价客户数}{累计购买客户数}

反映了消费用户对评价的参与度,电商平台都在积极引导用户评价,以作为其他买家购物时候的参考。

3)买家好评率

买家好评率=\frac{好评客户数}{累计购买客户数}

4)买家差评率

买家差评率=\frac{差评客户数}{累计购买客户数}

买家差评率是非常值得关注的指标,需要监控起来,一旦发现买家差评率在加速上升,一定要提高警惕,分析引起差评率上升的原因,及时改进。

投诉类指标

1)发起投诉(申诉)数:即平台在一定统计周期内收到的投诉(申诉)的总数量。

2)投诉率

投诉率=\frac{发起投诉(申诉)客户数}{累计购买客户数}

3)撤销投诉(申诉)数:即平台在一定统计周期内撤销投诉(申诉)的总数量。

投诉量和投诉率都需要及时监控,以发现问题,及时优化。

八、市场竞争指标

市场竞争指标,主要包括市场份额与市场排名2个方面,先从市场占有、用户占有、市场增长3个指标来了解本平台的市场发展情况,再根据平台之间的排名来了解同类型平台的竞争情况。

市场份额相关

1)市场占有率

市场占有率=\frac{本平台GMV}{市场总GMV} (限于同类型平台)

2)市场扩大率:即平台的“市场占有率”较上一个统计周期的增长百分比,同比/环比。

3)用户份额

用户份额=\frac{本平台活跃用户量}{市场总活跃用户量} (限于同类型平台)

平台排名

1)交易额排名:即在一定统计周期内,同类型平台之间的GMV排名。

2)流量排名:即在一定统计周期内,同类型平台之间的活跃用户量排名。



如有错误或不合理的地方,欢迎大家斧正~

参考文档:[1] 电商数据分析基础指标体系

THE END~

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 206,378评论 6 481
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 88,356评论 2 382
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 152,702评论 0 342
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 55,259评论 1 279
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 64,263评论 5 371
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,036评论 1 285
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,349评论 3 400
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,979评论 0 259
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 43,469评论 1 300
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,938评论 2 323
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,059评论 1 333
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,703评论 4 323
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,257评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,262评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,485评论 1 262
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,501评论 2 354
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,792评论 2 345

推荐阅读更多精彩内容