在各大電商平台或電商公司内部，最常見到的就是這種數據監控大屏，用于幫助平台和商家實時了解業務情況。要觀測數據，首先就要建立一套完備的數據指标體系，定義清楚我們要看什麼，怎麼看。
本文将通過電商數據的定義、體系構建、指标詳解介紹電商數據指标體系。
電商數據指用來記錄用戶行為的數字信息，包括用戶的注冊、登錄、流量、點擊、消費、複購等一系列行為習慣的量化數據。
要分析數據，首先得了解電商的業務流程，通過業務流程分析用戶的業務路徑，每個路徑需要關注什麼指标，以及需要每個路徑可能帶來的業務損耗。最終形成一個完善的業務漏鬥。
例如，從用戶的角度出發，電商的業務流程可包括以下重要節點：
1、注冊
用戶是從哪些渠道成為電商注冊用戶的，包括自有的APP，或者是其他投放渠道，包括微信、支付寶、抖音、線下廣告等。
這裡需要重點觀測每個渠道的注冊用戶數以及每個渠道的獲客成本，例如CPA（單個注冊成本）。
2、流量
當用戶注冊完成後，會有電商頁面進行承接，也就意味着用戶會産生浏覽和點擊行為，此時可以通過用戶的浏覽行為，判斷用戶的喜好興趣和潛在交易。
這裡需要重點觀測每個頁面的uv、pv、浏覽時長、商品點擊率等。
需要注意的是，在電商陣地中，搜索是一個非常重要的入口，當用戶有明确的購物意向時，更可能通過搜索直接到達商品。因此需重點關注搜索的相關流量，包括搜索uv、pv、有結果率等。
3、轉化
當用戶到達商品層面後，就會進入下單和交易的轉化環節。這是電商的核心黃金流程，也是用戶交易的重要路徑。
這裡需要重點關注下單量、下單人數、下單金額、支付單量、支付人數、支付金額、客單價、毛利率等。
同時需要注意售後訂單的情況，但訂單因為售後或者其他異常原因關單時，對于平台來說也是一部分流失。所以需要關注售後訂單量、關單量、關單率等。
4、複購
對于平台來說，獲取一個用戶後，當然會希望他盡可能的多複購，多産生GMV，也就是盡可能提高ARPU（Average Revenue Per User），即單用戶貢獻價值。
所以此處需要關注用戶活躍度、複購率、購買情況等。購物車其實是一個下單工具，但根據用戶習慣，加到購物車裡的商品更可能後續購買或複購，所以在這階段也可以關注用戶購物車的使用率。
除了用戶角度，還可以從商品角度、訂單角度、店鋪角度去搭建業務流程和對應的數據體系。因為用戶有生命周期，商品同樣有生命周期，從上架、下單、成交、到清空庫存。同樣可以建立一套商品數據指标體系。
基于以上數據定義和業務流程的講解，我們可以先建立一套盡可能完善，覆蓋全部業務流程和業務視角的數據指标體系。在這套BI體系中，通過不同維度的指标，層層搭建。
用戶是電商“人-貨-場”體系的根基，沒有人來，再優質的貨，再豪華的場，也沒有任何意義。隻有用戶運營好，才有可能形成轉化。
1）用戶基本屬性
以上用戶的基本屬性，主要是幫助平台建立用戶畫像，分析用戶的電商消費喜好。
2）用戶交易行為
通過前兩個指标，可以判斷該用戶當前的活躍狀态，是否需要對其進行激活或者召回。通過後兩個指标，則可以清楚計算得到用戶的客單價，也就是該用戶的ARPU值，是衡量用戶價值的關鍵。
3）用戶生命周期
根據用戶的生命周期，對用戶進行區分，有利于對用戶進行分層精細化運營，針對不同階段的用戶，采取不同的運營策略，例如新用戶可通過新人優惠券和push盡快促其完成首單，沉默用戶數可通過短信和專屬優惠将其召回。
需注意，不同平台對于自身沉默和流失的用戶定義不同，有些平台會通過活躍來判斷，也有些是通過交易來判斷。此次僅做參考，需結合自身平台特點和業務訴求進行制定。
2、流量用戶進來後，最先承接用戶的就是各級頁面，包括APP的訪問、首頁、各活動頁、商詳頁以及各頁面内元素的點擊，這些就是流量統計的關鍵指标。
1）APP
一般情況下，我們定義打開APP為活動人數，所以需要通過統計APP打開人數和次數來衡量活躍情況。
當前的APP多存在多個底部tab，例如淘寶有首頁、逛逛、消息、購物車和我的淘寶。每個tab都會有對應的曝光和點擊，并可依此計算點擊率。
2）活動頁
活動頁包括首頁、各級活動頁、頻道頁，對于頁面的統計流量，最重要的是曝光和點擊，依此可以判斷一個活動頁面的客流量。也可以參考人均點擊、點擊率等指标去判斷單個活動頁面對用戶的吸引力。
3）活動頁元素
活動頁元素，是指上述頁面中的元素，例如包站、banner、icon、feed流、廣告位、彈窗和floating等。這是活動頁流量監控的重要數據，隻有知道每個元素的點擊率，才能知道用戶對頁面中哪些内容更感興趣，依此指導運營進行頁面的設計和調整。
尤其是廣告位的投放，很多平台對于廣告位的投放内容，是需要進行内部競争的。競争的主要依據之一就是點擊率，如果投放的内容點擊率高，說明投放價值相對更高，當然這個還需要結合後續轉化來查看。
4）商詳
商品詳情頁是下單支付流程的重要頁面，主要記錄用戶對商品的浏覽和跳轉下單情況。除了基本的浏覽數據、點擊加車和購買數據。其實商詳頁還有許多模塊，例如優惠券彈層，用戶是否點擊查看有哪些優惠券并點擊領取等。
在實際的埋點中，所有的彈層浏覽和點擊都應該有埋點，根據業務需要，可以對頁面上相應模塊的浏覽和點擊數據都進行觀測。
5）訂單頁面
訂單确認頁同樣是下單支付流程的核心頁面，用戶不管是通過商詳頁還是購物車頁面，要下單支付時，都必須經過訂單确認頁，确認訂單相關信息後，再跳轉至支付。
其中，頁面浏覽數據和點擊提交訂單數據是最重要的，這是下單流程漏鬥的關鍵數據指标。還有其他的模塊也可以适當關注，例如優惠券彈層，用戶是否點擊查看有哪些優惠券并點擊使用；選擇收貨地址彈層等。
6）支付頁面
支付頁是下單支付流程的最後一個頁面，也是成交的關鍵，用戶隻有最終成交了才意味着GMV的提升。支付頁面一般也叫收銀台頁面。
頁面浏覽數據和點擊支付數據是最重要的，這是下單流程漏鬥的關鍵數據指标。很多平台在收銀台還會開放其他功能，例如選擇不同支付方式，支持選擇分期支付并選擇不同分期數，可以通過用戶的點擊去觀察用戶的支付喜好。
·在電商業務中，搜索是一個非常重要的業務入口，當用戶無明确購買目标時，可能會浏覽feed流的推薦商品。但是當用戶有非常明确的購買目标時，搜索永遠是用戶的第一大入口。
1）搜索基本情況
搜索入口會存在于多個頁面，一般多在首頁，讓用戶明顯能看到，所以需記錄其曝光和點擊的數據，分析用戶對搜索的使用情況。
除此之外，可以觀測人均搜索次數和詞量。如果用戶搜索很多，一方面說明其來到該平台的目的明确，一方面也需要關注是否相關推薦不夠精準，導緻用戶隻能頻繁使用搜索。
2）搜索有結果
根據搜索結果可分為搜索有結果和搜索無結果，搜索有結果時可以查看其搜索有結果的人數和次數，以及其出結果後是否點擊。如果搜索有結果，但無點擊占比很高，那可能需要關注搜索結果是否不夠準确，搜索出來的商品并不是用戶想要的，所以用戶不想點擊。
3）搜索無結果
相對于搜索有結果，搜索無結果則需要重點關注詞量問題。如果搜索無結果詞量很多，且占比很高，則意味着當前商品短缺或搜索匹配算法需要優化。當用戶整體搜索無結果人數占比提升時，則需要馬上關注搜索産品的優化了，如果越來越多的用戶來搜索卻沒有得到結果反饋，那麼用戶将流失得越來越多。
在搜索數據中，觀測思路可以是：
1）先關注無結果數據，降低搜索無結果占比，确保用戶搜得到東西
2）再關注有結果數據，降低有結果無點擊占比，确保用戶搜到的東西是他想要的
3）最後關注有結果點擊數據，判斷用戶搜到且點擊的東西最終有沒有形成轉化
4、商品商品主要看其銷量和利潤，銷量通過下單支付指标，而利潤則通過毛利指标。
1）商品基本情況
商品的數量體現了電商中“貨”的能力，先有貨才能有成交。但除此之外，需要關注幾大指标，
2）商品銷售
商品的下單和支付數據指标主要反饋商品的銷售情況。
3）商品利潤
商品的利潤可分為自營商品和pop商品來計算。對于大平台來說，既有自營商品，也會有店鋪入駐，通過分傭扣點的方式來計算平台利潤。
自營商品毛利需要在商品成交金額上扣除采購成本、倉儲成本和物流成本，除此之外還可能與品牌方有合作，銷售某商品可獲得對應返利，這也是收入的一部分。需注意的是，此處僅考慮商品的毛利，都是從商品的角度出發，像人力成本則不考慮在内。
對于pop商品，即入駐店鋪銷售商品，一般通過扣點比例計算傭金，同時還要扣除平台花費的促銷費用，例如平台發放的優惠券金額等。
5、訂單訂單是電商體系的核心，是一切轉化和統計的關鍵。訂單全流程包括下單、支付、成單、售後。
1）下單
2）成交
除了基本訂單成交指标，還需要觀測客單價，客單價是衡量用戶價值的關鍵，也可以了解用戶的消費習慣。此外，通過成交的轉化率可查看訂單的流失情況，進而優化下單支付的流程漏鬥。
3）關單
訂單關單包括用戶主動取消訂單或者系統因為各種原因取消訂單。除了關注數量，需要關注關單的具體原因，例如用戶主動取消訂單的原因分類，是價格過高還是質量不好等。相當于一個用戶調研，以此根據用戶反饋不斷叠代。
4）售後
售後形式一般包括退款、退貨和換貨。觀測售後單量和人數可以确認訂單的履約質量，如果售後單量過高，說明商品質量和服務存在問題。同時還要關注售後單的結果，判斷是否為用戶提供了良好的售後服務。
6、營銷電商營銷多通過優惠券和各類促銷活動來完成，包括單品直降活動、滿減滿折優惠活動、拼團活動等。不同活動的基本衡量指标類似，但優惠券因為設置上不同所以對應指标也存在一些差距。
1）優惠券
優惠券的領取率和用券率可以幫助運營發現漏鬥問題，是用戶不領券還是領完券不用券下單。優惠券的ROI是衡量優惠券活動價值的關鍵，通過用券支付金額可以确認優惠券帶來的訂單金額，再通過消耗的優惠券總數量與優惠券面額相乘得到總投入成本，最終計算得到投入産出比。
2）活動
活動的指标與優惠券類似，主要以ROI作為活動價值的衡量。
以上流量、訂單、商品、營銷等指标，既可以用于平台自營，也可以用于平台入駐商家的運營衡量。如果像京東這樣的既有自營又有pop商家的平台，隻需将不同指标應用于不同對象即可。
四、總結
數據是業務完善和叠代的可靠基礎，提升轉化的有力依據，戰略決策的可靠依據。它代表用戶的行為習慣與方式，需要通過運算、觀察、分析才能看出結論。
數據對于電商有不可替代的作用，是其不斷發展的保障。隻有搭建完整清晰數據指标體系，才能實現通過數據提升業務轉化。
電商數據指标的核心包括用戶、流量、搜索、商品、訂單和營銷。每個公司和業務或許存在些微不同，可根據實際情況進行調整，最終搭建起匹配自身業務的數據體系。
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