GMV在電商中是一個非常重要的指标，但不同的電商對于GMV的算法完全不一樣；算法不同，計算出的數據也千差萬别。這篇文章，作者從四個方面詳解GMV公式的推導過程，對于整個電商從業者來說，有不少參考意義。

一、GMV公式是怎麼推導出來的

GMV (Gross Merchandise Volume)，字面意思就是交易總額，或者成交額，單位是貨币單位，如果是人民币結算，就是元。

我們可以以一家淘寶店為例，這家店鋪一個月的成交額GMV = 所有顧客的消費總額，即用下面的公式表示：

公式1：GMV = 顧客的成交總額= 顧客1的成交額 顧客2的成交額 顧客3的成交額 ……

根據這個公式，GMV很容易就會被後台統計出來，事實上，我們的後台就是這樣計算GMV的。

但是這樣的公式隻能用來計算，卻對我們的運營指導工作沒有什麼意義，因為它拆分得太細了。

如果這個月有1萬個消費的顧客，那麼這個公式就有1萬個變量（每一位顧客的成交額），我們在運營中沒辦法去精确控制1萬個變量。因此，我們可以嘗試用統計學的知識來改變下這個公式的形式。

首先我們引入一個統計值：平均客單價，就是平均每一個顧客的成交額：

公式1——公式2：平均客單價 = GMV / 有消費的顧客總數

這裡GMV就是我們在公式1中的GMV，它和有消費的顧客總數都是可以被後台統計得到的。那麼我們再用小學數學的知識對公式2進行一個變形，就得到公式3：

公式2——公式3：GMV = 有消費的顧客總數 * 平均客單價

到這裡，是不是就舒服多了，這個公式就可以用來指導我們的運營工作了。

比如，老闆讓你提高下個月的GMV，那麼你可以把這個KPI（關鍵效益指标，你就理解為一個你必須達到的指标數據就好，就是你的工作目标）根據公式3，分配到提高顧客總數和提高平均客單價這個兩個過程指标中去：要麼維持平均客單價不變，提高消費的顧客總數；要麼維持消費的顧客總數不變，提高平均客單價；要麼兩個都提高。

注意這裡的這個例子，這體現的就是目标拆分的思想，把大目标拆成小目标，然後一個小目标一個小目标去完成，這樣最終就可以完成大目标。

這個目标拆分體現到具體執行上，就是公式拆解：将一個指标，不斷拆分成更細顆粒度的過程指标，直到無法拆分。

例如公式3，就是将GMV這個目标指标，拆分成了有消費的顧客總數和平均客單價這兩個過程指标的乘積。當然這兩個指标并不是最細顆粒度的，還可以接着往下拆分。

我們從顧客逛淘寶買東西的過程路徑着手：

商家将商品發布到淘寶店鋪上，顧客可能是浏覽某個促銷頁面或者自己搜索某個關鍵詞等等，在頁面中的商品列表裡看到了這家店鋪的商品。然後點擊進入到商品詳情頁，浏覽商品詳情。最後決定要不要買，那麼就有如下的公式：

公式4：有消費的顧客總數 = 點擊UV * 訪購率

其中：

• 點擊UV：點擊了這家店鋪商品的獨立訪客數，你用手機登錄淘寶點了這個商品，然後你再用電腦登錄淘寶點了這個商品，都隻算一個獨立訪客（同一個賬号記為一個獨立訪客）；
• 訪購率：所有的獨立訪客在這家店鋪消費購買的比率，這個指标和公式2中的平均客單價一樣，都是一個統計值，一般是利用以往的數據測算。可能有些同學會有點懵逼，這個我們後面在應用環節會講到，這裡大家就記住這些公式的推導過程就好，跟着我們的思路一步一步來。

有了公式4，帶入到公式3中，就可以得到公式5：

公式3 公式4——公式5：GMV = 點擊UV * 訪購率 * 平均客單價

這個公式5是不是就很熟悉了，就是所有運營課上都會提到的GMV公式。

上面的過程就是這個公式的整個構建和推導過程。它和最初的公式1是不是一點都不像？因為公式1是用來計算的（給後台計算用），公式5是給我們運營人做運營策劃用的，它們雖然都表示GMV，但是因為用途不同，所以形态也就大相徑庭。

二、GMV公式的進一步拆解

上一節我們得到了公式5：GMV = 點擊UV * 訪購率 * 平均客單價，這個公式還是可以進一步拆解的。

公式3到公式5的拆解，我們用到的是分步的方法：分析顧客購物的步驟，将每一步的過程指标做成一個乘法公式。

接下來我們使用分類的方法：根據顧客來源，将點擊UV拆分成不同的渠道點擊UV：

公式6：點擊UV = 站内點擊UV 站外點擊UV= （站内資源位1點擊UV 站内資源位2點擊UV ……） （站外資源位1點擊UV 站外資源位2點擊UV ……）

再利用分步的方法：這個店鋪的商品在某個資源位上出現了n次（資源位曝光量），其中有m次被獨立訪客點擊（m次轉化，轉化率=m/n），就形成了m次點擊UV，即得到公式7：

公式7：某資源位點擊UV (m) = 資源位曝光量(n) * 轉化率(m/n)

公式6 公式7——公式8：點擊UV = 站内曝光量*站内轉化率 站外點擊曝光量*站外轉化率= （站内資源位1曝光量*站内資源位1轉化率 站内資源位2曝光量*站内資源位2轉化率 ……） （站外資源位1曝光量*站外資源位1轉化率 站外資源位2曝光量*站外資源位2轉化率 ……）

公式5 公式8——公式9：

這裡借用起點學院胡星老師的PPT。到這裡，我們就明白了這個在運營課上反複提及的GMV拆解公式是怎麼來的了吧。我們在整個公式拆解中反複運用到了分類和分步的思想，這兩個思想對于以後你們拆解公司内部的一些指标也會很有幫助。

三、GMV拆解公式怎麼用

經過前面兩小節的推導（變形、分步拆解和分類拆解），我們從公式1得到了公式5，以及更細緻的拆分公式9：

公式1：GMV = 顧客的成交總額= 顧客1的成交額 顧客2的成交額 顧客3的成交額 ……

公式5：GMV = 點擊UV * 訪購率 * 平均客單價

公式9：

到這裡可能有些人很懵逼，這些東西變來變去都是幹啥的呀？

公式1被用來根據後台埋點數據計算某個時間段已經産生的GMV，埋點數據就是我們在APP的服務端記錄每個顧客的消費記錄，有多少人消費等等數據，然後通過公式1就可以得到這段時間已經發生的GMV。

公式5和更詳細拆分的公式9，是用來指導我們的運營策劃的，主要有2方面的作用：

1. 估算KPI：例如老闆讓你估算下下個季度的GMV，或者你主持策劃的某個促銷活動需要估算出GMV，你就可以利用公式9，套入曆史數據計算得到GMV；
2. 達成KPI：例如老闆讓你下個月要做到1000萬的GMV，或者讓你策劃一場元旦促銷活動達到5000萬的GMV，你就可以利用公式9，将老闆給你的GMV目标拆分到各個渠道的曝光量上。更進一步你還可以通過設計文案和活動玩法吸引更多的人點擊、更多的人參與，從而提高各渠道的轉化率和訪購率。還可以通過設計滿減等優惠套路提高客單價，通過提高公式右邊各個過程指标，從而達成左邊的GMV這個最終的目标指标。

下面讓我們用一個實際工作的流程來過一遍這些知識點：

估算KPI：

各個資源位的曝光量是可控的，其中站外資源位一般通過錢來買，站内資源位一般通過公司内部申請，我們可以根據我們的預算和公司配給的資源數量，來推算各個資源位的曝光量。

各個資源位的轉化率一般是比較穩定的，根據經驗我們可以使用最近一次在這個渠道上投放流量時的轉化率來計算。這是因為每個渠道能夠觸達的人群在一定時間内都是固定的，而你們公司的品牌調性短時間内也不會改變，所以在每個渠道上能夠觸達的人群比例基本固定。

訪購率：這個指标也是利用曆史數據來計算，如果是活動KPI的計算，一般是參考今年同類活動和去年同樣活動的訪購率，再進行微調（考慮季節性因素的變化和今年的大盤走勢，往往旺季要增加，淡季要減少，經濟形勢好了要增加，經濟形勢不好了要減少）。如果是季度/年度KPI的推算，一般是參考上季度/年度的數據進行微調（季節因素和經濟形勢）。

客單價：同訪購率，也是參考同類/去年活動、上季度/年度的數據進行微調。

通過利用上面分析的方法，我們可以得到各個資源位的曝光量、轉化率以及訪購率和客單價的估算值，帶入公式9就可以得到GMV的估算值，這個估算值就可以寫進運營計劃中當做我們的KPI了。

有了KPI之後，下一步就是執行工作計劃，達成KPI。

計算為了達成GMV的KPI所需要的各個資源位的曝光量：

如果是我們自己估算的KPI，那第一步很好辦，直接使用我們在計算KPI時假設的各個資源位的曝光量，按量購買或者申請，投放我們的廣告即可。

如果這個KPI是老闆給的，我們沒有計算過程（可能老闆也沒計算，就是覺得應該是這麼多才合理、财務報表才好看、投資者才會滿意、股票才會繼續漲），那麼就需要我們利用公式9，根據GMV的目标值（KPI）去推算各個資源位的曝光量、轉化率、訪購率、客單價設定為多少，才能夠達成最終的KPI。

各個資源位的轉化率、訪購率、客單價其實還是比較穩定的，還是參考估算KPI中的方法，用曆史數據适當增減。

這樣公式9中的所有變量除了各個資源位的曝光量就都固定了，我們隻需要選擇合适的曝光量組合，就可以使得等式成立，KPI達成。

根據計算好的曝光量，在各個渠道進行投放：

工作一般每周都要總結複盤，這時需要将這周的執行數據再套進公式9中，看看我們的曝光量是否達到了預期水平。我們假設的轉化率、訪購率和客單價和實際的值有多大差距，然後用本周的最新數據帶入公式9，修訂剩餘的工作量：

• 轉化率：用戶看到了廣告來不來的問題。如果某個渠道的轉化率低于預期，我們可以考慮下周減少這個渠道的投放量，增加那些轉化率高的渠道，或者思考下我們的廣告内容是不是沒有找準這個渠道用戶的痛點，沒有打動他們，這個可能是我們廣告的問題，也可能是渠道的用戶和我們的品牌不搭的問題。
• 訪購率：用戶看到了商品詳情頁買不買的問題。如果我們的訪購率低于預期，我們要思考我們的商品詳情頁做的是不是有問題，賣點找的是不是不準等等，這個一般是貨的信息展示出了問題。
• 客單價：用戶買了東西買多少的問題。如果我們的客單價低于預期，我們要思考我們的選品是不是有問題，定價是不是有問題，促銷活動是不是有問題，這個一般是産品本身和定價的問題。

經過不斷的修正，我們會越來越接近最終的KPI：

最終達成，當然也可能達不成。這就是一門藝術了，完不完的成KPI，一方面是看團隊的能力，另一方面也是看KPI制定的合不合理。

你讓一個瘸子定個能百米跑赢博爾特，籃球打赢科比，那這個目标本身就有問題。這裡我的建議是，一切都要講科學，我們要從第一步估算KPI開始，就要認認真真做好每一步的估算。當然，老闆好高骛遠非要這個KPI也不是不可以，想辦法爆肝呗。

四、GMV和實際交易額

做電商的朋友，尤其是電商平台的朋友，都會聽說過一個名詞：實際交易額，而且這個實際交易額和GMV（交易總額或成交額）還差很多。是不是很迷茫，不知道發生什麼事情了，感覺自己數學沒學好？

不要擔心，這不怪你們，這隻是一個數字遊戲，用來吹牛騙投資人的遊戲。

• GMV：那些隻要下單付款的訂單金額，就會被計入到GMV當中，管你取消不取消訂單、拒不拒收貨物、退不退貨呢；
• 實際交易額：隻有買家收到貨并确認收貨，事後也不退款的訂單金額，才能被計入到實際交易額中。

為什麼要多此一舉搞兩個指标呢，一個指标計算簡單，它不香嗎？

其實這一切都是為了數據好看，還有時效性。

你想，淘寶雙十一，GMV可能有1萬億。但是算上刷單退款事後退貨的，可能隻有5000億實際交易額。那這兩個數據差的有點多了吧，還是那個1萬億的好看好聽有面子。而且你如果想計算實際交易額，不得等人家确認收貨，還得過了7天的無理由退款時間？

如果是非要公布實際交易額，就會出現一個尴尬的場面：雙十一過後的11月18日，淘寶公布了雙十一期間的實際交易額，在這個公衆記憶隻有7天的時代，完全就是把熱飯生生放涼了再冷凍下給大家吃的節奏。根本達不到那種控制活動節奏，推動大家參與熱情的效果了啊。

具體的不展開，至于忽悠投資人這麼大逆不道的話題，我就不展開講了。講真，我很誠實，騙人我不會。

還有人可能會問，為什麼我們在計算ROI中，一般是用GMV，而不是實際交易額呢?

前面其實已經提到了，還是因為實際交易額的時效性（統計滞後性）。我們需要時間等客戶确認收貨且不退貨的情況下，才能夠計算得到這個值，這種滞後不利于我們第一時間根據階段性運營數據調整運營計劃。

事實上，所有的具備這樣統計滞後性的數據指标，一般都不用做指示指标。指示指标一定要是具備高度實時性的，這邊的動作那邊在後台就能看到數據的變化。但是對于大階段的總結複盤來說，這個指标還是非常有用的。

例如，如果實際交易額和GMV相差太大，就說明我們的退單率和退貨率很高，這就要求我們找原因了。

五、總結

最後，我想跟大家分享一個“以終為始、目标驅動”的毒雞湯。

初學者最容易陷入的誤區就是陷入到崗位職責和技能的過渡厘清中，認為這個東西不應該是那個崗位的人做嗎，我們需要學嗎，發出諸如此類的疑問。

實際上，我們要明白崗位的劃分隻是為了社會化大分工，提高工作效率，學科的劃分也隻是為了更好地将知識分門别類去教授。

對于我們個人而言，不要去拘泥于崗位，也不需要拘泥于學科，看看你們身邊的大佬就知道。大佬們總是感覺啥都會，主要是因為他們明白“以終為始、目标驅動”。

隻要是能解決問題的我都學、我都做，長此以往，他們就可以從衆多的知識和技能中提取到做事的底層邏輯和指導思想，提煉出自己的方法論。即使遇到他們不熟悉的業務，也能夠很快厘清解決問題的框架，調集資源解決它。

所以，我們希望大家無論在學習，還是做事，都能夠“以終為始、目标驅動”，如果陷入到某個具體的知識點迷茫了，不知道怎麼用了，就跳出這個具體的知識點，看看你的目标是什麼，就都清楚了。

作者：Jimmy ，公衆号：Jimmy嘚啵嘚

本文由 @Jimmy 原創發布于人人都是産品經理。未經許可，禁止轉載

題圖來自Unsplash，基于CC0協議

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