2019电商PM应了解的5大数据运营指标

电商

在数据越来越受到提倡的时代,电商PM应掌握流量、转化、用户、商品、风险控管5大面向的数据指标,并了解如何采取行动,让用户消费更多

 

2019电商平台百家争鸣,以数据出发的运营思维越来越常被提倡,身为电商平台的PM,你是否有完整掌握所有重要的数据指标了呢?这边和大家分享电商平台都应该要注重的5大数据指标:流量、转化、用户、商品、风险控管。

 

而数据指标的重点一直都不在於数据本身,更重要的是,了解这些数据思维可以延伸出的action plan,因此这篇也着重分享产品经理可以如何从这些角度切入并有所行动。

 

一、电商PM的基本思维

 

身为一个电商平台的PM你是否羡慕过其他社群类、工具类产品,一开始不太需要想商业化的问题,只需要先思考如何服务好用户、优化体验即可,做电商跟其他网络产品不一样,打从Day 1便清楚知道我们的产品就是要商业,作为一个产品经理,不只要替用户考量体验,同时也时时刻刻在想如何让用户付费、并消费更多!因此身为电商PM必须要具备以下基本思维:

 

  • 电商公司最重要的产品并不是网站,而是商品本身

     

  • 因为电商类的公司商业模式很清晰,诉求很明确,必定是由业务驱动产品开发的,因此比起其他产品PM,我们格外会被老板/业务单位的需求清单推着跑,如何与跨部门同事透过「数据」沟通是非常重要的

     

  • 作为一个产品经理,你的任务是在「商业的变现需求」与「用户需求」内取得平衡,了解以下的商业数据指标可以帮助你取舍。

     

二、核心公式:GMV=流量×转化率×客单价

 

首先,介绍五大指标前,电商PM必须要把这个公式刻在心上:

GMV =流量 x 转化率 x 客单价

※名词解释:GMV与Revenue有何差异?

GMV(Gross Merchandise Value)指的是网站成交金额,实际指的是总交易订单金额,包含付款和未付款的部分,也就是涵盖了退货与取消订单的金额;Revenue则是指实际成交金额,会小於GMV。之所以看GMV的公式而不是Revenue的原因是要纯化下面1~3的数据指标,而另外把退货与取消的数据放在风险控管的指标中。

 

前三大指标「流量」、「转化」、「用户」将从这个公式的脉络去说明:

 

1. 流量指标:如何获取用户?

关键数据:Session, Unique Visitor, Page Views

除了行销同事日常的业务外,产品team可以切入的角度是,打磨与保障用户体验的顺畅与完整,进而达到「口碑传播」自流量的效果;同时保持与行销部门的沟通与同步是很重要的,了解他们操作的流量渠道与策略,能够帮助你在思考与了解完整的User Journey,并将不同产品分开思考,PC、Mobile、App的流量渠道不同,体验优化应有相对应不同策略与设计。

 

有些产品团队会有Growth Hack PM的设置,让获取流量透过技术的方式可以更有效率,例如开发小程序或是特殊活动页面(Landing Page)等。

 

  • Session = 使用者进出商场的次数,也就是网站本身的吸引力程度,「工作阶段」更能代表网站的吸引使用者到访的能力、访客与网站的互动量,也比较不会短时间内浏览多页的极端使用者影响。

     

  • UV(Unique visitor) = 逛商场的不重复客人数,真正造访的用户数,网站要能一直吸引到新用户才能持续成长。

     

  • Page views = 客人逛的柜位数量,被浏览过的商品,商品本身的吸引力程度,通常被用来看电商平台上商品的热门程度。

     

2. 转化指标:流量进来后是否有效转换订单?

关键数据:CVR(各页面的转换率漏斗)

应该是PM最熟悉的一个指标,从进站后的User Journey去厘清各步骤页面漏斗的转换率,此时分清楚产品功能里的「信息流」与「任务流」是非常重要的,用户跳出不外乎是「产品信息内容不充足」或是「信息丰富但用户无法有效率地完成找到商品的任务」。

 

「信息流」 是从商品供给角度提供的内容与资讯,例如商品规格、评价、导购文章等;「任务流」 是从用户需求的角度去搜索并找到他所需要的,例如搜索筛选器、热销排行榜、猜你喜欢等。

 

※CVR(Conversion Rate)

CVR这个指标是有点玄的,很看各功能目标是什么,产品的功能终极目标都是要促使用户执行下单的动作,但每个功能跟页面要追踪的事件会有差异,以致於分子与分母的定义可能会不同(举例来说「收藏功能」可能就需要以不重复访客作为分母、收藏次数作为分子,不能用session或是pageview去当分母)。但整体来说产品经理通常要看的大方向应该是session为分母的、到结帐页面前的各页click事件为分子的CVR,运营业务单位应该要看的是各商品pageview为分母、成交订单量为分子CVR。

 

3. 用户指标:转换后的流量如何持续运营,提高这些流量的价值?

关键数据:客单价(AOV)、用户黏性(DAU, MAU)、用户留存(Retention)

从PM的角度看提高客单价的方式,除了透过推荐系统&关联系统进行綑绑销售外,还有持续经营会员(定义:已在网站产生过交易的用户)让其持续产生交易,因此我用了更广义的「用户指标」来涵盖此指标的重点。

 

「用户黏性」 来说,重点在於「良好的信息推送管道」,把握住用户的消费节奏,让他第一次消费完后还会一买再买,譬如相关产品优惠或回购补贴推送等提高消费频次;而 「用户留存」 的切入最常见的是会员机制的设计,需注意的是Retention的计算通常会跟本身商品的消费频次也有关系,建议使用较精细的cohort analysis。

 

运营用户指标的一大关键在於掌握用户客群分层,与行销部门同事合作建立用户画像(persona)或是常见的RFM价值模型,可以协助你切入去思考设计不同的功能、运营不同价值的用户。不过用户分层只是手段,重点是找到不同用户的gap与机会点满足他的需求达成业务目标。

 

※什么是RFM模型?

在CRM中,经常会用到RFM模型分析去衡量以为会员的价值,和给企业带来的利润能力。这个模型是通过会员最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、与消费金额(Monetary)这三个因素来描述会员的价值状况。

 

除了以上从GMV核心公式中剖析出的三大指标外,还有两个指标「商品」&「风险控管」也非常重要,highlight一开始所强调的思维:「电商公司最重要的产品并不是网站,而是货品本身」,因此这两个指标的核心概念是监控商品的品质。

 

4. 商品类指标:分析商品本身竞争力

关键数据:
商品总数:SKU数、库存(满房率)
商品优势性:个别商品转化率&收入占比、商品最低价比例

商品本身的竞争力通常不在PM可掌握的能力范围,而是与业务单位的同事比较相关,但对以上数据有了解与掌握,可以帮助PM更全面地掌握网站「转换率」的影响因子。举例来说我身在的OTA旅游平台,有时候CVR下降不一定是网站页面的转换哪里出了问题,可能是房源物件满房率高&库存少,或是因为特殊事件以至於货品优势下降(Ex:去年日本民泊法影响让优势房源关房)。

 

当你有了这些operational knowledge,更进阶地能与业务单位同事合作优化物件的竞争力,像是许多OTA都有协助业务单位实作爬虫功能,将商品最低价做到自动化补贴与降价等功能。

 

※SKU(Stock Keeping Unit)

SKU是从货品分类角度看单独一种商品。只要货品属性有所不同,那么就是不同的SKU。属性包括很多,一般的理解货品属性包括:品牌、型号、配置、等级、花色、成分、用途等。也就是说同样的货品只要在人们对其进行保存、管理、销售、服务上有不同的方式,那么就需要被定义为不同的SKU。

 

5. 风险控管指标:身为平台的服务品质与满意度

关键数据:评价数、评价分数、投诉率、退货率。

关注以上这些指标可以让你监控商品问题,主动发现有瑕疵问题的商品以优化平台的服务品质与满意度,以PM的角度来说,创造与鼓励用户评价的机制,并创造平台的正向循环是可以着力的点,同时也应该与业务部门同事合作,优化商品招募与采购的品质控管。

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