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，本篇文章作者系统地介绍了电商数据的指标体系，干货满满 ，从多个方面介绍了电商数据指标体系
，一起来学习一下
。 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
。 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： 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； 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； 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 。 作者：球溜溜
，微信公众号：产品小球
。 本文由 @溜溜球 原创发布于人人都是产品经理，未经许可 ，禁止转载。 题图来自 Unsplash
，基于CC0协议 。 收藏已收藏{{ postmeta.bookmark }} 点赞已赞{{ postmeta.postlike }} 更多精彩内容，请关注人人都是产品经理微信公众号或下载App 2年初级数据指标体系电商 产品小球 52篇作品 260227总阅读量 为你推荐 “爱优腾”长视频平台陷入发展困境 ，该如何破局？ 11-245335 浏览 搭建AI智能客服的思考 07-2114327 浏览 品牌说话腔调练习指南 03-164290 浏览 做好一次汇报or提案的必备四要素 06-205348 浏览 “最低价之争
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、电商数据体系 三、电商数据指标 四 、总结 关于 人人都是产品经理（woshipm.com）是以产品经理
、运营为核心的学习、交流 、分享平台 ，集媒体
、培训、社群为一体
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