电商业务指标体系「电子商务数据分析指标」

今天给大家普及一下电商业务指标体系「电子商务数据分析指标」相关知识，最近很多在问电商业务指标体系「电子商务数据分析指标」，希望能帮助到您。

在各大电商平台或电商公司内部，最常见到的就是这种数据监控大屏，用于帮助平台和商家实时了解业务情况。要观测数据，首先就要建立一套完备的数据指标体系，定义清楚我们要看什么，怎么看。

本文将通过电商数据的定义、体系构建、指标详解介绍电商数据指标体系。

一、电商数据的定义

电商数据指用来记录用户行为的数字信息，包括用户的注册、登录、流量、点击、消费、复购等一系列行为习惯的量化数据。

要分析数据，首先得了解电商的业务流程，通过业务流程分析用户的业务路径，每个路径需要关注什么指标，以及需要每个路径可能带来的业务损耗。最终形成一个完善的业务漏斗。

例如，从用户的角度出发，电商的业务流程可包括以下重要节点：

1、注册

用户是从哪些渠道成为电商注册用户的，包括自有的APP，或者是其他投放渠道，包括微信、支付宝、抖音、线下广告等。

这里需要重点观测每个渠道的注册用户数以及每个渠道的获客成本，例如CPA（单个注册成本）。

2、流量

当用户注册完成后，会有电商页面进行承接，也就意味着用户会产生浏览和点击行为，此时可以通过用户的浏览行为，判断用户的喜好兴趣和潜在交易。

这里需要重点观测每个页面的uv、pv、浏览时长、商品点击率等。

需要注意的是，在电商阵地中，搜索是一个非常重要的入口，当用户有明确的购物意向时，更可能通过搜索直接到达商品。因此需重点关注搜索的相关流量，包括搜索uv、pv、有结果率等。

3、转化

当用户到达商品层面后，就会进入下单和交易的转化环节。这是电商的核心黄金流程，也是用户交易的重要路径。

这里需要重点关注下单量、下单人数、下单金额、支付单量、支付人数、支付金额、客单价、毛利率等。

同时需要注意售后订单的情况，但订单因为售后或者其他异常原因关单时，对于平台来说也是一部分流失。所以需要关注售后订单量、关单量、关单率等。

4、复购

对于平台来说，获取一个用户后，当然会希望他尽可能的多复购，多产生GMV，也就是尽可能提高ARPU（Average Revenue Per User），即单用户贡献价值。

所以此处需要关注用户活跃度、复购率、购物车情况等。购物车其实是一个下单工具，但根据用户习惯，加到购物车的商品更可能后续购买或复购，所以在这阶段也可以关注用户购物车的使用率。

除了用户角度，还可以从商品角度、订单角度、店铺角度去搭建业务流程和对应的数据体系。因为用户有生命周期，商品同样有生命周期，从上架、下单、成交、到清空库存。同样可以建立一套商品数据指标体系。

二、电商数据体系

基于以上数据定义和业务流程的讲解，我们可以先建立一套尽可能完善，即覆盖全部业务流程和业务视角的数据指标体系。在这套BI体系中，通过不同维度的指标，层层搭建。

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三、电商数据指标

1、用户

用户是电商“人-货-场”体系的根基，没有人来，再优质的货，再豪华的场，也没有任何意义。把用户运营好，才有可能形成转化。

1）用户基本属性

年龄性别省份城市类型：例如用户的当前身份，为学生、白领等风险等级：在很多涉及金融的分期电商，用户的风险等级是一个重要属性，决定该用户是否可以获取额度并使用分期购物

以上用户的基本属性，主要是帮助平台建立用户画像，分析用户的电商消费喜好。

2）用户交易行为

最近一次成交订单距今天数最近一次成交订单金额历史成交订单数历史成交订单金额

通过前两个指标，可以判断该用户当前的活跃状态，是否需要对齐进行激活或者召回。通过后两个指标，则可以清楚计算得到用户的客单价，也就是该用户的ARPU值，是衡量用户价值的关键。

3）用户生命周期

注册用户数：注册电商平台用户数活跃用户数：登录APP用户数浏览商详用户数：浏览商品详情页用户数新用户数：历史成交订单数为0的用户数老用户数：历史成交订单数大于0的用户数复购用户数：历史成交订单数大于1的用户数沉默用户数：距离上次登录APP大于30天，小于90天的用户数流失用户数：距离上次登录APP大于等于90天的用户数

根据用户的生命周期，对用户进行区分，有利于对用户进行分层精细化运营，针对不同阶段的用户，采取不同的运营策略，例如新用户可通过新人优惠券和push尽快促其完成首单，沉默用户数可通过短信和专属优惠将其召回。

需注意，不同平台对于自身沉默和流失的用户定义不同，有些平台会通过活跃来判断，也有些是通过交易来判断。此次仅做参考，需结合自身平台特点和业务诉求进行制定。

2、流量

用户进来后，最先承接用户的就是各级页面，包括APP的访问、首页、各活动页、商详页以及各页面内元素的点击，这些就是流量统计的关键指标。

1）APP

APP打开人数APP打开次数各tab曝光UV各tab曝光PV各tab点击UV各tab点击PV各tab的UV点击率=各tab点击UV/各tab曝光UV各tab的PV点击率=各tab点击PV/各tab曝光PV

一般情况下，我们定义打开APP为活动人数，所以需要通过统计APP打开人数和次数来衡量活跃情况。

当前的APP多存在多个底部tab，例如淘宝有首页、逛逛、消息、购物车和我的淘宝。每个tab都会有对应的曝光和点击，并可依此计算点击率。

2）活动页

页面曝光UV页面曝光PV页面点击UV页面点击PV页面UV点击率=页面点击UV/页面曝光UV页面PV点击率=页面点击PV/页面曝光PV人均曝光=页面曝光PV/页面曝光UV人均点击=页面点击PV/页面点击UV

活动页包括首页、各级活动页、频道页，对于页面的统计流量，最重要的是曝光和点击，依此可以判断一个活动页面的客流量。也可以参考人均点击、点击率等指标去判断单活动页面对用户的吸引力。

3）活动页元素

元素曝光UV元素曝光PV元素点击UV元素点击PV元素UV点击率=元素点击UV/元素曝光UV元素PV点击率=元素点击PV/元素曝光PV人均曝光=元素曝光PV/元素曝光UV人均点击=元素点击PV/元素点击UV

活动页元素，是指上述页面中的元素，例如包站、banner、icon、feed流、广告位、弹窗和floating等。这是活动页流量监控的重要数据，只有知道每个元素的点击率，才能知道用户对页面中哪些内容更感兴趣，依此指导运营进行页面的设计和调整。

尤其是广告位的投放，很多平台对于广告位投放内容，是需要进行内部竞争的。竞争的主要依据之一就是点击率，如果投放的内容点击率高，说明投放价值相对更高，当然这个还需要结合后续转化来查看。

4）商详

商详页UV商详页PV添加购物车点击UV添加购物车点击PV立即购买点击UV立即购买点击PV

商品详情页是下单支付流程的重要页面，主要记录用户对商品的浏览和跳转下单情况。除了基本的浏览数据、点击加车和购买数据。其实商详页还有许多模块，例如优惠券弹层，用户是否点击查看有哪些优惠券并点击领取等。

在实际的埋点中，所有的弹层浏览和点击都应该有埋点，根据业务需要，可以对页面上相应模块的浏览和点击数据都进行观测。

5）订单页面

确认订单页UV确认订单页PV提交订单点击UV提交订单点击PV

订单确认页同样是下单支付流程的核心页面，用户不管是通过商详页还是购物车页面，要下单支付时，都必须经过订单确认页，确认订单相关信息后，再跳转至支付。

其中，页面浏览数据和点击提交订单数据是最重要的，这是下单流程漏斗的关键数据指标。还有其他的模块也可以适当关注，例如优惠券弹层，用户是否点击查看有哪些优惠券并点击使用；选择收货地址弹层等。

6）支付页面

支付页UV支付页PV支付订单点击UV支付订单点击PV

支付页是下单支付流程的最后一个页面，也是成交的关键，用户只有最终成交了才意味着GMV的提升。支付页面一般也叫收银台页面。

页面浏览数据和点击支付数据是最重要的，这是下单流程漏斗的关键数据指标。很多平台在收银台还会开放其他功能，例如选择不同支付方式，支持选择分期支付并选择不同分期数，可以通过用户的点击去观察用户的支付喜好。

3、搜索

·在电商业务中，搜索是一个非常重要的业务入口，当用户无明确购买目标时，可能会浏览feed流的推荐商品。但是当用户有非常明确的购买目标时，搜索永远是用户的第一大入口。

1）搜索基本情况

搜索曝光UV搜索曝光PV搜索点击PV搜索点击PV搜索UV使用率=搜索点击UV/搜索曝光UV搜索PV使用率=搜索点击PV/搜索曝光PV人均搜索次数=搜索点击PV/搜索点击UV人均搜索词量=（搜索有结果词量 搜索无结果词量）/搜索点击UV

搜索入口会存在于多个页面，一般多在首页，让用户明显能看到，所以需记录其曝光和点击的数据，分析用户对搜索的使用情况。

除此之外，可以观测人均搜索次数和词量。如果用户搜索很多，一方面说明其来到该平台的目的明确，一方面也需要关注是否相关推荐不够精准，导致用户只能频繁使用搜索。

2）搜索有结果

搜索有结果UV搜索有结果PV搜索有结果点击结果UV搜索有结果点击结果PV搜索有结果无点击UV搜索有结果无点击UV占比=搜索有结果无点击UV./搜索有结果UV搜索有结果词量搜索有结果无点击词量搜索有结果无点击词量占比=搜索有结果无点击词量 / 搜索有结果词量

根据搜索结果可分为搜索有结果和搜索无结果，搜索有结果时可以查看其搜索有结果的人数和次数，以及其出结果后是否点击。如果搜索有结果，但无点击占比很高，那可能需要关注搜索结果是否不够准确，搜索出来的商品并不是用户想要的，所以用户不想点击。

3）搜索无结果

搜索无结果UV搜索无结果PV搜索无结果人数占比=搜索无结果UV / 搜索点击UV搜索无结果词量搜索无结果词量占比=搜索无结果词量 /（搜索有结果词量 搜索无结果词量）

相对于搜索有结果，搜索无结果则需要重点关注词量问题。如果搜索无结果词量很多，且占比很高，则意味着当前商品短缺或搜索匹配算法需要优化。当用户整体搜索无结果人数占比提升时，则需要马上关注搜索产品的优化了，如果越来越多的用户来搜索却没有得到结果反馈，那么用户将流失得越来越多。

在搜索数据中，观测思路可以是：

1）先关注无结果数据，降低搜索无结果占比，确保用户搜得到东西

2）再关注有结果数据，降低有结果无点击占比，确保用户搜到的东西是他想要的

3）最后关注有结果点击数据，判断用户搜到且点击的东西最终有没有形成转化

4、商品

商品主要看其销量和利润，销量通过下单支付指标，而利润则通过毛利指标。

1）商品基本情况

商品数量商品上新数量商品有库存数量商品无库存数量商品有销售数量商品无销售数量商品上新率=商品上新数量 /商品数量商品动销率=商品有销售数量 /商品数量商品滞销率=商品无销售数量 /商品数量商品倾销率=商品无库存数量 /商品数量

商品的数量体现了电商中“货”的能力，先有货才能有成交。但除此之外，需要关注几大指标，

商品上新率反馈平台是否有持续迭代更新商品；商品动销率确保不仅有商品，而且还有人买；如果视频滞销率过高，则需要采取相应措施，提升长尾商品的曝光；如果商品倾销率很高，一方面可以体现平台用户喜好，一方面也需要注意供应链是否完备，是否需要迭代优化以支撑商品销售。

2）商品销售

下单人数下单数量下单金额支付人数支付单数支付金额

商品的下单和支付数据指标主要反馈商品的销售情况。

3）商品利润

自营商品毛利=成交金额-采购成本-仓储成本-物流成本 返利pop商品毛利=成交金额*扣点比例-平台促销费用

商品的利润可分为自营商品和pop商品来计算。对于大平台来说，既有自营商品，也会有店铺入驻，通过分佣扣点的方式来计算平台利润。

自营商品毛利需要在商品成交金额上扣除采购成本、仓储成本和物流成本，除此之外还可能与品牌方有合作，销售某商品可获得对应返利，这也是收入的一部分。需注意的是，此处仅考虑商品的毛利，都是从商品的角度出发，像人力成本则不考虑在内。

对于pop商品，即入驻店铺销售商品，一般通过扣点比例计算佣金，同时还要扣除平台花费的促销费用，例如平台发放的优惠券金额等。

5、订单

订单是电商体系的核心，是一切转化和统计的关键。订单全流程包括下单、支付、成单、售后。

1）下单

下单数量下单人数下单金额

2）成交

成交数量成交人数成交金额成交件单价=成交金额/成交数量成交客单价=成交金额/成交人数成交人数转化率=成交人数/下单人数成交订单转化率=成交数量/下单数量

除了基本订单成交指标，还需要观测客单价，客单价是衡量用户价值的关键，也可以了解用户的消费习惯。此外，通过成交的转化率可查看订单的流失情况，进而优化下单支付的流程漏斗。

3）关单

关单数量关单人数关单金额自动关单数量手动关单数量

订单关单包括用户主动取消订单或者系统因为各种原因取消订单。除了关注数量，需要关注关单的具体原因，例如用户主动取消订单的原因分类，是价格过高还是质量不好等。相当于一个用户调研，以此根据用户反馈不断迭代。

4）售后

售后单数量售后单人数售后单成功数量售后单失败数量

售后形式一般包括退款、退货和换货。观测售后单量和人数可以确认订单的履约质量，如果售后单量过高，说明商品质量和服务存在问题。同时还要关注售后单的结果，判断是否为用户提供了良好的售后服务。

6、营销

电商营销多通过优惠券和各类促销活动来完成，包括单品直降活动、满减满折优惠活动、拼团活动等。不同活动的基本衡量指标类似，但优惠券因为设置上不同所以对应指标也存在一些差距。

1）优惠券

发行量领券人数领券数量领取率=领券数量/发行量用券人数用券数量用券率=用券数量/领券数量用券下单人数用券下单数量用券下单金额用券支付人数用券支付单量用券支付金额优惠券投入金额=用券支付单量*优惠券面额优惠券ROI=优惠券投入金额/用券支付金额

优惠券的领取率和用券率可以帮助运营发现漏斗问题，是用户不领券还是领完券不用券下单。优惠券的ROI是衡量优惠券活动价值的关键，通过用券支付金额可以确认优惠券带来的订单金额，再通过消耗的优惠券总数量与优惠券面额相乘得到总投入成本，最终计算得到投入产出比。

2）活动

活动下单人数活动下单数量活动下单金额活动支付人数活动支付单量活动支付金额活动投入金额活动ROI=活动投入金额/活动支付金额

活动的指标与优惠券类似，主要以ROI作为活动价值的衡量。

以上流量、订单、商品、营销等指标，既可以用于平台自营，也可以用于平台入驻商家的运营衡量。如果像京东这样的既有自营又有pop商家的平台，只需将不同指标应用于不同对象即可。

四、总结

数据是业务完善和迭代的可靠基础，提升转化的有力依据，战略决策的可靠依据。它代表用户的行为习惯与方式，需要通过运算、观察、分析才能看出结论。

数据对于电商有不可替代的作用，是其不断发展的保障。只有搭建完整清晰数据指标体系，才能实现通过数据提升业务转化。

电商数据指标的核心包括用户、流量、搜索、商品、订单和营销。每个公司和业务或许存在些微不同，可根据实际情况进行调整，最终搭建起匹配自身业务的数据体系。

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作者：小球 95后互联网产品经理 金融&电商行业总结