数据分析之业务指标（电商）

学习记录，欢迎行业大佬指点补充！！！

参考链接：Ecommerce Metrics Dashboard: 21 KPIs to Track

并非所有指标都有价值，应确定需要跟踪的关键绩效指标（KPI）。

• KPI（Key Performance Indicator）：与业务最相关和最有价值的（可度量的）指标。
• 四大电商业务类别：电商销售、用户体验、用户支持和满意度、营销。

一、电商销售

这些指标侧重于：运营和改进店铺、在线销售和支付、增加收入

1.1 转化率（Conversion Rate，CVR）

完成购买的用户数量与访问网站（店铺）并查看产品的用户数量之比。与收入密切相关。

将其与页面浏览量、平均订单价值、流量来源进行比较，以更敏锐地了解用户的行为。

1.2 毛利率（Gross Profit Margin，GPM）

直接成本包括：物流成本、平台佣金、支付手续费等。

1.3 平均订单价值（Average Order Value，AOV）

 周期内平均订单的货币价值。可以按设备类型（移动端、客户端）、平台（亚马逊、淘宝、京东）、流量来源（自然流量、广告流量）进行细分，由此确定AOV最高的用户来源。

类似指标有：平均放弃订单价值（AAOV），即在购买结账或购物车阶段放弃的订单的平均价值。

1.4 每次获取成本（Cost Per Acquisition，CPA）

特定渠道、活动、广告获取一名新用户的平均成本。帮助了解获得新用户需要的努力与金钱。

应该与其他指标（AOV，流量、客户生命周期价值）进行比较。

1.5 购物车放弃率（Cart Abandonment Rate，CAR）

将产品添加到购物车，然后放弃购买的用户百分比。

帮助了解有多少客户对产品感兴趣但未继续购买。

与其他指标进行比较，可以制定降低放弃率并吸引更多客户进行销售的策略。

1.6 客户生命周期价值（Customer Lifetime Value，CLV）

• 基于历史数据的方法：

1. 计算客户的平均购买值：指单次购买的平均花费总额。平均购买值=总收入/总采购次数。
2. 计算购买频率：客户在一定时间内购买次数的衡量指标。购买频率=总采购次数/客户数量。
3. 计算客户生命周期：客户在与企业互动期间的时间总长。通过分析客户行为数据来确定。
4. 计算CLV：CLV=平均购买值×购买频率×客户生命周期。

• 基于预测数据的方法：

1. 建立预测模型：应用机器学习算法（如线性回归、逻辑回归、随机森林等）建立预测模型。
2. 定义和收集特征变量：这些特征变量可能包括客户的过去购买记录、互动频率、消费模式等
3. 训练和校准模型：使用历史数据来训练模型，并通过交叉验证等技术调整模型的参数，以提高预测的准确性。
4. 预测CLV：应用模型预测客户未来的消费行为，并计算其CLV。

将其与客户获取成本、转化率、流量等直接进行比较，以了解在营销和客户获取活动中的投资回报率。

1.7 投资回报率（Return On Investment，ROI）

二、用户体验

这些指标侧重于：用户如何使用你的产品并与之互动、服务的性能和速度、跨设备类型和平台完善服务以及网站流量。

2.1 设备类型

用户如何访问网站（店铺）对于为他们提供理想的体验非常重要。按设备类型细分，以进一步了解哪些设备被更频繁地使用，并针对每种设备类型定制您网站（店铺）的用户体验。

2.2 用户参与

用户对服务的参与度，通常使用反应、分享和订阅来衡量。可以关注的内容包括：

1. 用户在网站（店铺）页面上的停留时间
2. 用户频繁点击的页面区域
3. 用户再次访问网站（店铺）的可能性
4. 用户将网站（店铺）分享到社交渠道上
5. 用户是否注册为会员

衡量用户对产品体验的活跃程度和沉浸程度，这种活动和兴趣可以转化为忠诚度、拥护度和收入。

2.3 跳出率

仅在访问一个页面后突然离开您的网站（店铺）的用户百分比。这通常表示存在严重的用户体验问题，例如页面加载时间、外观和导航延迟，这些问题会导致用户寻找其他网站（店铺）。这也可能是营销定位不佳的迹象，因为营销带来的用户没有在网站（店铺）或待售产品中找到价值。

使用跳出率来推动网站（店铺）改进。测试和制定策略以降低跳出率、让更多用户对您的产品感兴趣、建立用户忠诚度并引导他们购买。

三、用户支持和满意度

这些指标侧重于：用户需要哪些支持方法、何时将用户连接到客服的最佳实践，以及获取有关的有用反馈。

3.1 用户调查结果和反馈

愿意留下反馈的用户百分比是衡量用户对网站（店铺）和产品的兴趣的良好指标。提供反馈通常是希望服务得到改进。

3.2 用户评论

四、营销

这些指标侧重于：网站（店铺）流量、客户参与方式和品牌曝光度。

4.1 流量来源

确定用户的主要渠道，以帮助改进营销和广告工作。来源包括付费、自然搜索、推荐等。

了解用户来自哪里以及每个来源有多少收入可以帮助利用最佳渠道。

4.2 流量

流量是衡量网站（店铺）上活动的指标，以访客 （用户） 和访问网站的时间 （会话） 来衡量。网站流量可以作为一个整体进行研究，也可以进一步细分为更具体的指标，例如访问页面查看量、页面停留时间、跳出率以及新客户与回头客。

衡量流量峰值和平均值，并将这些数据与电商销售指标结合使用，以得出有关CVR、CAR和ROI的有意义的见解。

五、指标体系

参考链接：【长文干货】一文详解电商数据指标体系

5.1 用户

5.2 流量

5.3 搜索

5.4 商品

5.5 订单

5.6 营销

更多参考：🌸行业维度指标梳理🌸 - 飞书云文档