電商指标千千萬，你最該看的是哪個？

今天就來聊聊衡量電商的5個重要指标，以及怎麼用GA去跟蹤它們。

客戶獲取成本（CAC）

購物車放棄率

産品頁面加載速度

平均訂單價值（AOV）

客戶生命周期價值（CLV）

每個都可以幫你找到電商運營存在的問題。下面，我們一起挨個扒一扒它們的計算方式以及如何在GA中查看追蹤它們。

每個企業都希望客戶越多越好，但要是會導緻破産，那就得不償失了。

所以線上店鋪需要跟蹤客戶獲取成本（CAC），以便準确了解他們為吸引一名客戶而産生的“債務”。

CAC可以計算出獲取普通客戶需要的花費。如果大多數情況下，客戶每次進行購買消費，你的店鋪都在虧損，那就很難長時間運營下去。

我們在使用的時候，通常會将CAC和CPA混雜在一起，但這是衡量不同事物的兩個不同指标。

相對CAC，CPA像是一個“傘形”指标，涵蓋了許多采集事件，例如用戶選擇加入或點擊。

另一點不同的是，CAC是獲得付費客戶（或訂戶）的實際成本。潛在客戶是如何到達并不重要（無論是通過目标網頁，付費搜索，博客文章還是免費試用版）。該指标是一個“總體”指标，主要用于說明在某個特定時期内每個客戶的購買交易情況。

計算CAC的簡單公式：

CAC=銷售和營銷成本/所吸引的客戶數量（在指定時間内）

下圖就是你在GA中找到CAC的地方：

舉個例子，愛麗絲（Alice）經營着一家Shopify商店，該商店主要線上售賣20多歲女性的配飾。從2019年1月到2019年7月，愛麗絲在銷售和營銷方面花費了80萬美元（付費搜索，内容營銷，團隊薪水等）。

在同一時期，愛麗絲賣出了80,000件配件。那簡單計算下，這6個月内，愛麗絲的客戶獲取費用為10美元。

手機/電腦的銷售轉化率

這是電腦與移動設備之間的重要對比，像哪些頁面和産品在哪些設備上的轉化效果更好。

通常，電腦的轉化率是移動設備的兩倍以上。

但是，平均購物車費率相差不大。實際上，SaleCycle統計過數據，移動設備的平均購物率是10.4％，僅比電腦的12.9％少幾個百分點。

這是什麼意思？

簡而言之，在結帳過程中或快到結賬的時候，越來越多的購物者選擇放棄。在這裡不過多展開。

平均電子郵件注冊率

我們看一個Sumo之前發布的電子郵件的注冊基準，平均電子郵件注冊率為1.95％，電子郵件營銷的前10％成功率超過4.7％。

來自Facebook / Twitter的平均推薦率

引薦點擊量是記錄的除“正常”Google搜索之外，用戶點擊進入線上店鋪的訪問方式。其中包括Facebook和Twitter等“外部來源”，都是引薦流量的常見來源。

當某人單擊超鍊接訪問商店的頁面時，GA會跟蹤該點擊，作為來自所使用社交媒體平台的引薦訪問。

雖然對電商者而言，這個指标聽起來不那麼美好，但卻是無法避免的現實。

購買者在下定決心之前，某個細節或者某件事情都可能影響他們轉向放棄購買。

事實上，根據SaleCycle的數據，約有77％的用戶在購物車中添加商品後沒有完成購買而離開店鋪。

但是，值得注意的是，費用率很大程度上取決于行業和商店類型。例如，高價位的時尚品牌可能會比蛋白粉品牌的放棄率更高。在這些營養産品中，那些按訂購方式出售的産品（例如，你每月“訂購”一盒蛋白質棒），往往會出現更高的購物車放棄率，但也具有更高的生命周期價值。

盡管每個電商者都會遇到某種程度的購物車放棄（接受吧，這就是電商的現實），但更重要的是，将費率降至最低并想辦法彌補那些被放棄的購買。

這正是GA發揮作用的地方。無論你關注的是客戶群，位置或使用設備，都可以查看差異，找出導緻購物者在購買前離開的主要根源。

在Google Analytics（分析）中，不僅可以跟蹤新訪客和回頭客的購物車放棄情況，還可以跟蹤總體購物活動，購物車增加，購物車放棄和結帳放棄率。

最重要的是，這些指标揭示了購買過程中的障礙，也就可以了解是什麼導緻了客戶旅程被中斷了。

可以在此處在Google Analytics（分析）中找到這些數字：

每個會話的平均頁面數

在2019年8月，Littledata調查了3,623個站點，發現每個會話的平均頁面數是3.0。如果你的網站每會話頁數在1.8到4.7之間，則你處于行業平均水平。少于1.5的商店表現不佳。

每個用戶的平均會話

一項類似的研究發現，每位用戶每次會話超過1.7個會話，将使你進入基準站點的80％，超過2.1個會話将達到90個百分點。

另一方面，如果每位用戶的會話數少于1.2，你就會屬于那20%最糟糕的網站。

網站搜索的用途

Google Analytics（分析）網站搜索報告會顯示用戶輸入的搜索字詞，搜索開始的頁面以及搜索結果頁面将其帶到的頁面。

通過網站搜索，GA可以為你的網站内容，商店導航和市場營銷活動提供有用的見解。

平均産品列表點擊率

這個指标有助于衡量産品列表對客戶的吸引力以及有效性。

Littledata于2019年8月對265家商店進行了調查，發現平均産品清單點擊率是1.7％。換句話說，如果你的網站的産品列表點擊率在0.8％至4.7％之間，則你就處于行業平均水平之内。

消費者的期望越來越高，線上電商的競争日益激烈，無不都在博得消費者的“好感”。

尤其是移動電商和移動支付處于主導地位（并且指數級增長），購物者對頁面加載速度的期望也更高。

對于許多電商者而言，總是有“隔壁的店”（就像“隔壁家的孩子”一樣的存在），提供可比較的産品，産品價值和對消費者友好的價格。

在2018年，Pingdom以2秒的加載時間（這被認為是快速的，但也是許多網站的行業平均水平）為基準來衡量其排名前100位的電商網站。

結果，39％的站點在2秒内加載，而99％的站點在5秒或更短時間内加載。

Pingdom在三年前做了幾乎相同的研究，在其前50名電子商務網站中，其中6%加載時間為5秒或更長時間。

可以看到，即使有更多數據要支持，但網站加載速度在逐漸提高（尤其是在移動設備上），以便達到購物者的期望。

在Google Analytics（分析）中，可以跟蹤商店産品頁面和目标頁面在同一位置的頁面加載速度。

在“報告”部分下，轉到“ 行為”>“網站速度”>“概述”。

以下是一些示例數據，顯示了GA中的總體視圖：

Google Analytics（分析）還提供網站“速度建議”，可以并排比較頁面并分析落後的頁面：

移動/電腦上Google搜索的跳出率

Littledata在2019年8月對3,315個站點進行了調查，發現來自移動Google搜索的平均跳出率為50.0％。另一方面，RocketFuel發現，網站跳出率41％至55％是大緻的平均水平。此外，超過70的人對博客、新聞等類型之外的内容感到失望。

電子郵件廣告系列的跳出率

與網站跳出率不同，電子郵件的跳出率有兩種類型：硬反彈和軟反彈。主要區别在于，硬反彈意味着電子郵箱地址不存在，而軟反彈則是電子郵箱地址有效，隻是暫時未能接收，比如郵件滿了等等。

Google Ads / Facebook Ads的跳出率

對于付費搜索，電子商務店鋪的Google Ads平均跳出率在56％-70％之間；在Facebook Ads中，平均跳出率約為41％-55％。

你可以在“網站速度”下跟蹤其他相關指标，包括頁面内容出現之前的平均延遲，在移動設備/桌面上加載完整頁面之前的平均時間以及服務器平均響應時間（重定向時間）。

簡而言之，平均訂單價值（AOV）是客戶下訂單時花費的平均金額。

AOV是大多數電子商務商店的“北極星指标”，它可以直接提高收入，因此對各種規模商店來說是頭等大事。

增加收入通常意味着商家會竭盡所能來獲取更多流量，但AOV提供了更好的策略：說服你的客戶花更多的錢，這樣無需增加新客戶就可以增加收入。

簡而言之，AOV是電子商務中的主要KPI之一，因為它可以衡量銷售趨勢并反映買方的偏好和行為，這些見解可用于優化店面，産品頁面，營銷活動和内部決策。借助這個指标可以确定選擇出售什麼産品以及出售方式。

由于營銷預算會随着AOV的增加而擴大，因此該指标還可以很好地表明你需要多少空間來優化ROI。

當花時間思考新策略以提高當前客戶的AOV時，你會看到更好的産品銷售和更大的利潤。

當然，與其他電子商務KPI一樣，請注意不要孤立的看待此指标。客戶生命周期價值，購物車費率和結帳完成率也都發揮了作用。

要手動計算AOV，請将總銷售額（在給定時間段内）除以訂單總數。Littledata的以下圖形說明了基本公式：

在Google Analytics（分析）中，導航到“報告”，然後選擇“轉化”>“電子商務”>“概述”，就會在右側找到平均訂單價值。

購物車平均添加率

根據Smart Insights的統計，購物車的平均添加率為10.9％（在其客戶群中），其中移動設備（9.4％），相對桌面（12.5％）略低。

平均結帳完成率

在最近對509家商店的調查中，Littledata發現平均移動結帳完成率為41.4％，平均績效範圍為23.9％至57.5％。

CLV衡量每個客戶在購買過程中對你的業務價值多少。由于每個商店用不同的價格點，以及在不同的市場上出售不同的産品，因此CLV并不是“一刀切”的指标。

在GA中，許多商家通過使用電子商務跟蹤來衡量其第一訂單價值來評估其客戶價值。

不幸的是，該數據會讓我們錯過關鍵的細節，因為它沒有考慮到那些購物者多長時間之後，又在店内繼續購買（或者如果你經營的是訂閱類商品，那續訂的情況如何）。

通過使用自定義維度對GA中的數據進行細分，這樣可以确保正确的分析設置，并準确跟蹤CLV。這也意味着可以定位客戶忠誠度的廣告系列并發現具有相似受衆群體的新客戶：

今天的分享就結束了，歡迎留言讨論~

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