【數據乾貨大全】2019 電商 PM 都應了解的 5 大數據運營指標

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2019 電商平台百家爭鳴，以數據出發的運營思維越來越常被提倡，身為電商平台的 PM ，你是否有完整掌握所有重要的數據指標了呢？這邊和大家分享電商平台都應該要注重的 5 大數據指標：流量、轉化、用戶、商品、風險控管。
而數據指標的重點一直都不在於數據本身，更重要的是了解這些數據思維可以延伸出的 action plan，因此這篇也著重分享產品經理可以如何從這些角度切入並有所行動。

▍電商 PM 的基本思維
身為一個電商平台的 PM 你是否羨慕過其他社群類、工具類產品，一開始不太需要想商業化的問題，只需要先思考如何服務好用戶、優化體驗即可，做電商跟其他網路產品不一樣，打從 Day 1 便清楚知道我們的產品就是要商業，作為一個產品經理，不只要替用戶考量體驗，同時也時時刻刻在想如何讓用戶付費、並消費更多！因此身為電商 PM 必須要具備以下基本思維：

電商公司最重要的產品並不是網站，而是商品本身。
因為電商類的公司商業模式很清晰，訴求很明確，必定是由業務驅動產品開發的，因此比起其他產品PM，我們格外會被老闆/業務單位的需求清單推著跑，如何與跨部門同事透過數據溝通是非常重要的。
作為一個產品經理，你的任務是在「商業的變現需求」與「用戶需求」內取得平衡，了解以下的商業數據指標可以幫助你取捨。

▍核心公式：GMV=流量×轉化率×客單價
首先，介紹五大指標前，電商 PM 必須要把這個公式刻在心上：
　GMV =流量 x 轉化率 x 客單價　

名詞解釋：GMV 與 Revenue 有何差異？GMV(Gross Merchandise Value) 指的是網站成交金额，實際指的是總交易訂單金額，包含付款和未付款的部分，也就是涵蓋了退貨與取消訂單的金額；Revenue 則是指實際成交金額，會小於 GMV。之所以看 GMV 的公式而不是 Revenue 的原因是要純化下面1–3的數據指標，而另外把退貨與取消的數據放在風險控管的指標中。

前三大指標「流量」、「轉化」、「用戶」將從這個公式的脈絡去說明：

一、流量指標：如何獲取用户？
關鍵數據：Session, Unique Visitor, Page Views

除了行銷同事日常的業務外，產品team可以切入的角度是打磨與保障用戶體驗的順暢與完整，進而達到「口碑傳播」自流量的效果；同時保持與行銷部門的溝通與同步是很重要的，瞭解他們操作的流量渠道與策略，能夠幫助你在思考與瞭解完整的 User Journey，並將不同產品分開思考，PC、Mobile、App 的流量渠道不同，體驗優化應有相對應不同策略與設計。
有些產品團隊會有 Growth Hack PM 的設置，讓獲取流量透過技術的方式可以更有效率，例如開發小程序或是特殊活動頁面(Landing Page)等。

Session = 使用者進出商場的次數，也就是網站本身的吸引力程度，「工作階段」更能代表網站的吸引使用者到訪的能力、訪客與網站的互動量，也比較不會短時間內瀏覽多頁的極端使用者影響。
UV(Unique visitor) = 逛商場的不重複客人數，真正造訪的用戶數，網站要能一直吸引到新用戶才能持續成長。
Page views = 客人逛的櫃位數量，被瀏覽過的商品，商品本身的吸引力程度，通常被用來看電商平台上商品的熱門程度。

＊註解1：推薦閱讀【正確理解Google Analytics「工作階段」定義、計算、重要性】
＊註解2：以上思維比較屬於「網頁思維」，如果是app的維度通常會從下載數看流量拉新。

二、轉化指標：流量進來後是否有效轉換訂單？
關鍵數據：CVR （各頁面的轉換率漏斗）

應該是 PM 最熟悉的一個指標，從進站後的 User Journey 去釐清各步驟頁面漏斗的轉換率，此時分清楚產品功能裡的「信息流」與「任務流」是非常重要的，用戶跳出不外乎是「產品信息內容不充足」或是「信息豐富但用戶無法有效率地完成找到商品的任務」。
信息流是從商品供給角度提供的內容與資訊，例如商品規格、評價、導購文章等；任務流是從用戶需求的角度去搜索並找到他所需要的，例如搜索篩選器、熱銷排行榜、猜你喜歡等。

CVR 這個指標是有點玄的，很看各功能目標是什麼，產品的功能終極目標都是要促使用戶執行下單的動作，但每個功能跟頁面要追蹤的事件會有差異，以致於分子與分母的定義可能會不同（舉例來說「收藏功能」可能就需要以不重複訪客作為分母、收藏次數作為分子，不能用session或是pageview去當分母）。但整體來說產品經理通常要看的大方向應該是session為分母的、到結帳頁面前的各頁click事件為分子的CVR ，運營業務單位應該要看的是各商品pageview為分母、成交訂單量為分子CVR。

三、用戶指標：轉換後的流量如何持續運營，提高這些流量的價值？
關鍵數據：客單價(AOV)、用戶黏性(DAU, MAU)、用戶留存(Retention)
從PM的角度看提高客單價的方式，除了透過推薦系統＆關聯系統進行綑綁銷售外，還有持續經營會員（定義：已在網站產生過交易的用戶）讓其持續產生交易，因此我用了更廣義的「用戶指標」來涵蓋此指標的重點。
以用戶黏性來說，重點在於「良好的信息推送管道」，把握住用戶的消費節奏，讓他第一次消費完後還會一買再買，譬如相關產品優惠或回購補貼推送等提高消費頻次；而用戶留存的切入最常見的是會員機制的設計，需注意的是 Retention 的計算通常會跟本身商品的消費頻次也有關係，建議使用較精細的 cohort analysis，推薦閱讀：

如何實際計算 Retention、LTV ，並產出可執行的商業計畫

運營用戶指標的一大關鍵在於掌握用戶客群分層，與行銷部門同事合作建立用戶畫像(persona)或是常見的 RFM 價值模型，可以協助你切入去思考設計不同的功能、運營不同價值的用戶。不過用戶分層只是手段，重點是找到不同用戶的 gap 與機會點滿足他的需求達成業務目標。

什麼是RFM模型？在CRM中，經常會用到RFM模型分析去衡量以為會員的價值，和給企業帶來的利潤能力。這個模型是通過會員最近一次消費（Recency）、消費頻率（Frequency）、與消費金額（Monetary）這三個因素來描述會員的價值狀況。
＊推薦閱讀：常貴客？新客？讓RFM模型簡簡單單解釋一切！

除了以上從 GMV 核心公式中剖析出的三大指標外，還有兩個指標「商品」＆「風險控管」也非常重要， highlight 一開始所強調的思維：「電商公司最重要的產品並不是網站，而是貨品本身」，因此這兩個指標的核心概念是監控商品的品質

四、商品類指標：分析商品本身競爭力
關鍵數據
- 商品總數：SKU數、庫存(滿房率)
- 商品優勢性：個別商品轉化率&收入佔比、商品最低價比例

商品本身的競爭力通常不在 PM 可掌握的能力範圍，而是與業務單位的同事比較相關，但對以上數據有瞭解與掌握，可以幫助 PM 更全面地掌握網站「轉換率」的影響因子。舉例來說我身在的 OTA 旅遊平台，有時候 CVR 下降不一定是網站頁面的轉換哪裡出了問題，可能是房源物件滿房率高&庫存少，或是因為特殊事件以至於貨品優勢下降（Ex: 去年日本民泊法影響讓優勢房源關房）。
當你有了這些 operational knowledge，更進階地能與業務單位同事合作優化物件的競爭力，像是許多 OTA 都有協助業務單位實作爬蟲功能，將商品最低價做到自動化補貼與降價等功能。

SKU(Stock Keeping Unit)是從貨品分類角度看單獨一種商品。只要貨品屬性有所不同，那麼就是不同的SKU。屬性包括很多，一般的理解貨品屬性包括：品牌、型號、配置、等級、花色、成分、用途等。也就是說同樣的貨品只要在人們對其進行保存、管理、銷售、服務上有不同的方式，那麼就需要被定義為不同的SKU。

五、風險控管指標：身為平台的服務品質與滿意度
關鍵數據：評價數、評價分數、投訴率、退貨率。

關注以上這些指標可以讓你監控商品問題，主動發現有瑕疵問題的商品以優化平台的服務品質與滿意度，以 PM 的角度來說創造與鼓勵用戶評價的機制，並創造平台的正向循環是可以著力的點，同時也應該與業務部門同事合作優化商品招募與採購的品質控管。

以上是從「數據思維」去切入電商平台的產品開發與運營，如果你的產品/產業剛好也跟我一樣屬於特別的「雙邊電商平台」，也可以參考我這篇從「供給與需求」的角度切入的平台戰略思維：

雙邊電商平台戰略，新創不能不知的三個運營思維！

若是你對數據思維相關的文章有興趣，也十分推薦 3PM LAB 夥伴 Nana 這篇「PM夥伴攻略：如何跟資料科學家合作？」讓你更了解如何一起與 Data team 夥伴玩出數據新境界！

【PM夥伴攻略】如何跟資料科學家合作？

其他參考資料：

原文出處：產品三眼怪實驗室 (◉◉◉) - Medium

原文作者：Yolanda Chiu

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