大家好，我是老三，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：……

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……

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。

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？

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。
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。
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：

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”。
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：

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

活动页

搜索页

商详页

下单页

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。
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。
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

CRUD有啥用？关注需求收益，聊聊电商的数据体系相关推荐

巨人大哥聊聊电商微服务体系中分层设计和领域的划分
- 前言 - 比起"高并发.多线程"."分布式CAP.一致性.Paxos"."高可用SLA"等具体的干货技术点,软件体系知识显 ...
数据仓库之【商品订单数据数仓】05：需求2：电商GMV
一.电商GMV分析 GMV:Gross Merchandise Volume,是指一定时间内的成交总金额. GMV 多用于电商行业,这个实际指的是拍下的订单总金额,包含付款和未付款的部分. 我们在统计 ...
聊聊电商系统中常见的9大坑，库存超卖、重复下单、物流单ABA...
做为一名程序员,发展方向大致可以分为两个方面:一个是业务架构,一个是技术架构(中间件方向). 业务架构,取其核心关键词,主要是围绕这不同的业务场景.业务规则,完成业务系统的落地建设,为用户提供在线化的 ...
今天聊聊电商系统中红包活动设计
电商的营销玩法可谓花样百出,今天跟大家聊聊红包雨活动是如何设计技术方案的. 红包雨是一个典型的高并发场景,短时间内有海量请求访问服务端,技术团队为了让系统运行顺畅,抢红包采用了基于 Redis + L ...
聊聊电商交易平台的架构设计（干货）
JAVA日知录 2023-04-13 08:37 发表于安徽以下文章来源于vivo互联网技术 ,作者官网商城开发团队 vivo互联网技术. 分享 vivo 互联网技术干货与沙龙活动,推荐最新行业动态 ...
又要到双11了，聊聊电商圈成功的游戏跨界案例
十一长假过后,马上又要到双11,双12的购物狂欢节了.无论是商家和平台,还是剁手党用户,新的一轮电商购物狂欢又要开启了. 其实,游戏作为一种新兴的互动表达方式,早已走入电商的圈子,并且有着大量的成功案 ...
聊聊电商行业技术特点
2017年的成交额数据全面超越2016年!仅13小时就超过去年双十一全天成交额!最终以1682亿元的"天价"完美收官!在天猫双十一踏上新征程的背后,亿元俱乐部再度扩容. 说明什么问 ...
除了亚马逊、速卖通、eBay，还有哪些欧洲本土电商平台值得跨境卖家关注-跨境知道
交易额达4650亿美元的欧洲电商市场,除了亚马逊.速卖通.eBay,还有哪些欧洲本土电商平台值得跨境卖家关注. 随着电子商务的发展,在欧洲越来越多的人陆续从实体店转向网上商店购物,而2019年之后受C ...
【连载4】二手电商丨从需求到功能
导读:得益于十余年来各种一手电商平台对市场与用户的教育以及共享.分享经济浪潮的兴起,互联网化的二手.闲置商品买卖.置换成为越来越普遍且简单可实现的生活方式. 第二章目录: 二.分析:二手电商平台产品的 ...

CRUD有啥用？关注需求收益，聊聊电商的数据体系