技术总监亲自上阵,手撸了个电商可视化面板,产品经理惊呆了。。。

老三2022年9月1日
大约 14 分钟

在我们平时做项目的时候,经常会遇到做可视化面板的需求,今天我们就以电商项目为例子,来聊聊电商项目的可视化面板需要包含哪些数据指标!

不知道你的日常是否经历过这样的场景——

  • 产品:我们这期要上线巴拉巴拉……
  • 开发:为什么要做这个需求呢?
  • 产品:因为这个需求,能给我们带来**收益……总之,好处大大地有!
  • 开发:……

放心,有你好果子吃

对于我们开发而言,很多时候想的的是写很吊的代码,收益也似乎很好衡量:

  • 接口平均响应时间降低了30%
  • QPS提升了10%
  • 节约了15%的机器
  • 界面渲染时间降低20%
  • 系统可用性提升一个9

……

但是更多时候,写的都是业务需求,一阵CRUD之后,只余深深的空虚……

秃然懵比

这节我们就来看看,电商的数据指标,了解我们肝的业务,收益在哪。

电商数据概览

事情是这样的,你是一个平平无奇的靓仔,某天窝在沙发上,刷着某音,突然一个漂亮的小姐姐映入眼帘,你忍不住点了进去,小姐姐的一顿操作让你头晕目眩,突然,视频的最后:“想要同款XX吗?点击评论区置顶链接!”

恰饭啊,你还是忍不住点开了链接,点击进去,原来是一家新的电商网站,模特还不错,刷刷看。

你浏览了首页的商品列表,没有找到想要的,你又在检索框,搜索“**”,嘿嘿,这个好,你又忍不住点进详情页看了一下,刷了一下评论,你又发现有新人优惠券,买了!哦,还没注册,先注册,再购买,下单,付款,一气呵成,等着宝贝到了。

没什么其它事情,你又刷了一会,发现有些东西有点想买,但又不是特别想买,嗯,先加购物车吧。

过两天,你想起来,看看你的宝贝到哪了,哎,快到了,物流挺给力。看看购物车,你发现有些东西挺想要,选中购物车里的商品,下单、付款、躺平,你又接着刷小姐姐去了,嗯,这个小姐姐也有个链接,点进去看看……

看到上面这个,大家应该都知道对于电商而言,一个新用户购物的完整流程了。

电商新用户购物

那么从数据指标的角度来看这一套业务的流程,它又是什么样子呢?

电商业务流程数据看点

  1. 拉新

拉新,最主要的方式就是广告,通过在各个渠道投放广告,像搜索引擎、抖音红人、公众号、微博等等。

通常需要关注每个渠道的拉新数量,和获客成本,比如CPA(单个注册成本)。

当然,拉新数据,更多的是市场部门在关注,产品关注更多的是人拉到网站后的数据。 2. 流量

用户来了之后,就会浏览各个页面,比如从渠道进来的落地页,商城的首页,商品分类的列表页,搜索的结果页,商品的详情页。

这里需要关注,每个页面的UV、PV、浏览时长、点击率等等。 3. 转化

用户光看看没啥用,挣不到钱,得看看用户是不是掏钱买,掏钱买的情况。

购买的几个关键点是:加购、下单、支付。

需要关注每个环节的人数,和从上一级下来的转化率,加购人数、加购率、下单人数、下单金额、支付单量、支付金额、客单价等等。

对于流量和转化,其实是呈一个漏斗形的,也就是所谓的流量漏斗转化模型

流量漏斗转化模型

可以看到,每一级往下,都会过滤掉一些流量,所以也可以注意看一下,各个电商平台都在想法设法地缩减用户的购买流程,甚至抖音电商可以做到“一键购买”。 4. 复购

好不容易,拉来一个新用户,当然是希望用户多复购,不能做一锤子买卖。这时候,就要关注用户活跃度、复购率这些指标。

除了这个主线上的流程,我们还得关注一些其它的指标,例如营销活动的触达率,风险订单的拦截率,用户的满意度等等,接下来我们来详细看看电商的数据指标。

电商数据详览

用户指标

用户是电商的核心,有人来了,把人留住,电商才能生存和发展。

我们来看看,有哪些需要关注的用户指标:

主要用户指标

  • 注册用户数:注册电商平台用户数
  • 日增新用户:每天注册用户的数量
  • 活跃用户数:登录了电商平台的用户,可以分为日活跃用户(日活:DAU)、周活跃用户数(周活:WAU)、月活跃用户(月活:MAU)
  • 活跃率:活跃用户/总用户数。
  • 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:距离上次登录平台大于30天,小于90天的用户数
  • 流失用户数:距离上次登录平台大于等于90天的用户数
  • 留存率:(第1天新增的用户中,第N天还在登录浏览的用户数)/第1天新增用户数

根据时间,留存率又分为次日留存率、第7日留存率、第30日留存率。

根据不同用户的区分,可以对用户进行分层精细化运营,比如新用户可以通过新人优惠券和push,促使其尽快完成首单,沉默用户可以通过邮件、优惠等等尝试召回。

留存率可以评估电商产品功能对用户的黏性,如果留存率过低,那就说明用户对电商产品的粘性低,就得想办法提高留存了。

流量指标

流量规模指标,就是看看用户浏览了什么,多少用户浏览了。

关于流量,首先要知道两个指标的定义:

  • PV:访问次数,Page View,页面浏览次数,用户每打开一个网页可以看作一个PV,用户看了十个网页,那么PV为10。
  • UV:独立访客数,Unique Visitor,值得的是不重复访问电商平台的人数,一个用户一天之内看了十个界面,也之算一个UV。

电商平台分为多级页面,包括首页、活动页、列表页、搜索页、商详页等等,需要关注这些页面的流量,来观测各个页面对用户的吸引度、流量漏斗中哪一环流失比较多等等。

  • 首页

首页

  • 活动页

活动页

  • 搜索页

搜索页

  • 商详页

商品详情页

  • 下单页

下单页

  • 支付页

支付页

通常需要关注各个界面的曝光UV、点击UV、页面点击PV、页面UV点击率、页面PV点击率。

所以大家可以看到,电商的产品经理在提需求的时候,除了UI、业务等等之外,通常都会附加一些埋点的需求,通过埋点上报,来分析流量数据。

转化/销售指标

用户来了,还得看用户买不买,这时候,就需要关注电商主要业务历程:浏览>加车>下单>支付 各个节点的转化率,也就是所谓的加车率下单转化率支付转化率

购物车类指标

包括一定周期(日、周、月)加入购物车次数加入购物车用户数加入购物车商品数,也得关注流失的情况,放弃购物车用户数

转化率包括加购下单率加购支付率等等。

订单类指标

订单是电商的核心模块。

包括基础指标的统计:下单数量下单用户数下单金额

下单之后,还得关注最终的成交情况:成交数量成交用户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

也得关注下单过程中的流失情况:关单数量关单人数关单金额自动关单数量手动关单数量

手动关单通常会做一些问卷调查的功能,需要关注用户去掉订单的原因,商品质量、无法支付、价格过高……相当于用户调研,来根据用户的反馈不断迭代。

自动关单,通常会去做一些挽回,短信、邮件提醒用户支付,这时候也要关注弃单的挽回率。

支付类指标

支付是电商业务的最后一环,做好这一环,整个交易才能平稳落地。

  • 支付方式覆盖度

国内电商基本不用考虑太多的支付方式,支付宝、微信基本可以涵盖大部分用户的支付需求。跨境电商就不太一样了,支付方式复杂很多,包括信用卡支付、钱包支付、线下转账、本地支付等等,需要定期和竞品对比主要支付方式的覆盖度,来确定还有哪些支付方式要接入。

Lazada部分支付方式

  • 支付成功率

支付是强依赖第三方的业务,不同支付公司提供的支付产品质量不同,需要关注不同渠道支付成功率,然后刨除正常的业务异常,观察系统级的异常,来判断不同渠道的支付产品质量。

支付的也涉及到和第三方的交互,例如钱包支付,需要拉起对应的钱包,所以也需要分客户端(APP、PC、WAP)去观测成功率,分析交互是否还有优化的空间。

支付成功率

  • 收款成本

还需要关注各个支付渠道的收款成本:包括收款费率和现金成本。现金成本包括账扣成本和平台服务费,账扣成本即信用卡等支付方式的拒付损失,账扣损失的原因可能包括欺诈、3DS(无卡支付)、产品问题、未收货、未退款等,可以通过统计账扣额度、原因占比和趋势,尽量减少损失。通过对比各渠道的收款成本优先选择性价比最高的支付渠道。另外可以对欺诈、拒付等风险指标进行监控,制定金额、占比、笔数等数据标准,如果出现超标则进行告警。

总体指标

整个链路下来,我们还得看看整体的数据指标。

  • 总订单数:用户完成下单的订单数之和。
  • 访问到下单转化率:下单次数/访问次数
  • 总成交额(GMV):总的成交金额,也可以说“流水”,用户下单,就可以算在GMV里,包括下单未支付的金额。
  • 销售金额:销售金额就是商品出售的金额综合,销售金额一般只指实际成交金额,所以GMV数字一般比销售金额大。
  • 客单价:订单金额/订单数量。

复购指标

有调查数据显示,一个满意的用户会带来8笔潜在生意,不满意的用户可能会影响25个人的购买意愿,可见回头客多么重要。

复购率可以分为“用户复购率”和“订单复购率”,此外,“用户回购率”意义与复购率相似,也在此范围内。

  • 用户复购率:单位时间内,购买两次及以上的用户数/有购买行为的总用户数
  • 订单复购率:单位时间内,第二次及以上购买的订单个数/总订单数
  • 用户回购率:单位时间内,有购买行为的老用户数/有购买行为的总用户数

分析复购是非常重要的:

  • 可以分析用户黏性,辅助发现复购率问题,制定运营策略。
  • 横向维度(商品、用户、渠道)对比分析,细化复购率,辅助问题定位。

电商指标总结

电商平台,主线业务的指标,差不多就是这些了,其实还有很多其它维度的指标,比如商品、物流、营销、风控、会员、满意度等等,以后有机会再讨论吧。

数据很重要,但不能迷信数据,比如海外的一些电商平台,数据很好看,市场占有率很高,但是用过之后,真心觉得不好用。这里就小声比比一下,做跨境电商的产品和运营,你们能不能不要盯着竞品抄?做的都不怎么样,去抄淘宝、京东啊!

我的读者应该基本都是开发,为什么我还会写这一篇数据的文章呢?因为说真的,我们的KPI、月报、季报、年报,没有数据支撑,只写一个工作列表,真的不好看,一定要想办法写点收益。

完成xx国际化功能,带来显著流量和转化率提升,xx国家首页PV提升60%,首页UV提升45%…… 访问下单转化率提升50%,累计提升订单量13000单,按客单价50计算,提升GMV$65000……

当然,老三不是专业的产品经理,或者数据分析工程师,文中难免有一些错漏,欢迎指出。

最最……后,再比比一句👇

不开心

参考

  • 【长文干货】一文详解电商数据指标体系open in new window
  • 数据分析逻辑:流量转化漏斗模型详解:https://www.woshipm.com/data-analysis/571256.html
  • 电商数据分析的基本指标体系:https://www.cnblogs.com/HondaHsu/p/14356320.html
  • 电商产品经理需要关注哪些数据指标?:https://new.qq.com/omn/20201107/20201107A0EFDG00.html
  • 【数据分析】电商数据分析基础指标体系:https://cloud.tencent.com/developer/article/1045377
  • 电商业务常用指标:https://zhuanlan.zhihu.com/p/82816765

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参考链接:https://mp.weixin.qq.com/s/1nrbGJ5fxNSZ9WqRODcB-Aopen in new window,出处:macrozheng,整理:沉默王二

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