電商是一個(gè)伴隨數(shù)據(jù)而生的行業(yè)，數(shù)據(jù)在電商平臺(tái)上高速運(yùn)轉(zhuǎn)，由此也誕生了非常多的電商信息化平臺(tái)，有物流系統(tǒng)、供應(yīng)鏈系統(tǒng)、OA系統(tǒng)、流量分析平臺(tái)等，由此，各平臺(tái)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)都被分散在各個(gè)系統(tǒng)中，無(wú)法發(fā)揮出數(shù)據(jù)的價(jià)值。時(shí)至今日，數(shù)據(jù)統(tǒng)一存放在一個(gè)平臺(tái)上，通過(guò)數(shù)據(jù)分析挖掘其中的價(jià)值，將對(duì)業(yè)務(wù)產(chǎn)生有效指導(dǎo)。

電商平臺(tái)數(shù)據(jù)的分析，主要關(guān)注的五大關(guān)鍵數(shù)據(jù)指標(biāo)：活躍用戶量、轉(zhuǎn)化、留存、復(fù)購(gòu)、GMV；三個(gè)關(guān)鍵思路：商品運(yùn)營(yíng)、用戶運(yùn)營(yíng)、產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)。

思考：

◆通過(guò)降價(jià)促銷可實(shí)現(xiàn)訂單數(shù)的增長(zhǎng)，但是這樣的活動(dòng)吸引來(lái)的真是你的目標(biāo)用戶嗎？

◆現(xiàn)在很多電商運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)缺少精細(xì)化運(yùn)營(yíng)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的經(jīng)驗(yàn)和意識(shí)，依靠?jī)r(jià)格戰(zhàn)這種野蠻生長(zhǎng)的方式，一旦團(tuán)隊(duì)面臨增長(zhǎng)困境，又該如何應(yīng)對(duì)？

Part 1|五大關(guān)鍵指標(biāo)

在眾多的互聯(lián)網(wǎng)細(xì)分行業(yè)中，電商行業(yè)起步早，發(fā)展時(shí)間長(zhǎng)，行業(yè)特征顯著：

①商品品類及SKU多，用戶覆蓋面廣，運(yùn)營(yíng)難度大；

②總體上客單價(jià)低（除旅游、奢侈品等外），強(qiáng)調(diào)留存與復(fù)購(gòu)；

③電商產(chǎn)品設(shè)計(jì)相對(duì)成熟，優(yōu)化運(yùn)營(yíng)是重中之重；

④電商行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)白熱化，精細(xì)化運(yùn)營(yíng)是沖出重圍的必備技能。

要想實(shí)現(xiàn)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)，數(shù)據(jù)是必不可少的一個(gè)環(huán)節(jié)。電商網(wǎng)站要提高運(yùn)營(yíng)效率，至少需要五大關(guān)鍵指標(biāo)：活躍用戶量、轉(zhuǎn)化率、留存、復(fù)購(gòu)和GMV。

①活躍用戶量是一個(gè)基本的指標(biāo)，有DAU（日活躍用戶）、WAU（周活躍用戶）和MAU（月活躍用戶）三個(gè)層次；

②轉(zhuǎn)化是一個(gè)非常重要的指標(biāo)，電商運(yùn)營(yíng)需要關(guān)注主路徑、次路徑甚至精細(xì)到每一個(gè)品類/SKU的轉(zhuǎn)化率；

③留存要從不同的時(shí)間周期上研究，包括次日留存率，3日、7日、30日留存；

④復(fù)購(gòu)則要從3個(gè)角度去看，復(fù)購(gòu)用戶量、復(fù)購(gòu)率和復(fù)購(gòu)金額比；

⑤GMV是最重要的指標(biāo)，我們的運(yùn)營(yíng)最終是圍繞這個(gè)來(lái)進(jìn)行的。GMV=UV×轉(zhuǎn)化率×客單價(jià)。

Part 2|三大關(guān)鍵思路

電商數(shù)據(jù)分析主要來(lái)自于運(yùn)營(yíng)過(guò)程，同時(shí)電商運(yùn)營(yíng)是數(shù)據(jù)分析的主要來(lái)源。借助數(shù)據(jù)分析，對(duì)電商平臺(tái)運(yùn)營(yíng)優(yōu)化是盯上發(fā)展的關(guān)鍵一環(huán)。電商網(wǎng)站提高運(yùn)營(yíng)效率的三大思路：商品運(yùn)營(yíng)、用戶運(yùn)營(yíng)、產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)。

圖1：三個(gè)電商App首頁(yè)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)

商品運(yùn)營(yíng)：流量?jī)?yōu)化和品類優(yōu)化

電商行業(yè)的一大特點(diǎn)是商品品類或者SKU非常多，那么如此多的商品該如何運(yùn)營(yíng)呢？

圖1中3個(gè)電商APP的首頁(yè)界面可以看到：前兩個(gè)是京東和國(guó)美，屬于平臺(tái)型的電商；第三個(gè)是生鮮水果平臺(tái)，屬于垂直型電商。不難發(fā)現(xiàn)電商的產(chǎn)品在設(shè)計(jì)上非常類似，首頁(yè)上面呈現(xiàn)的是輪播的Banner，下面是活動(dòng)專區(qū)。

在商品運(yùn)營(yíng)中，尤其是首頁(yè)商品更新速度快，因此要格外重視轉(zhuǎn)化，甚至要精確到不同時(shí)間區(qū)間、不同位置、不同商品的轉(zhuǎn)化率。然后根據(jù)轉(zhuǎn)化率，結(jié)合業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)，不斷調(diào)整運(yùn)營(yíng)策略。然而目前，即使是大型的電商網(wǎng)站，也沒(méi)有很好地做到這一點(diǎn)，對(duì)于每個(gè)商品品類或SKU的轉(zhuǎn)化率的分析仍存在一定的空缺。

商品運(yùn)營(yíng)有一個(gè)非常大的優(yōu)勢(shì)：投入低，見(jiàn)效快，效果明顯，商品運(yùn)營(yíng)的本質(zhì)是通過(guò)不同坑位、不同活動(dòng)、不同商品的分析來(lái)提高轉(zhuǎn)化率和GMV。

圖2：購(gòu)買流程每一步的轉(zhuǎn)化率及趨勢(shì)

圖3：不同商品的三個(gè)關(guān)鍵轉(zhuǎn)化

圖2展示了一個(gè)電商購(gòu)買流程的主路徑：首頁(yè)—活動(dòng)頁(yè)—商品詳情頁(yè)—支付完成。從精細(xì)化分析的角度出發(fā)，要關(guān)注轉(zhuǎn)化路徑每一步的轉(zhuǎn)化率；通過(guò)分析不難發(fā)現(xiàn)最后一步“支付完成”的轉(zhuǎn)化率偏低。同時(shí)更需要基于“UV-點(diǎn)擊”“點(diǎn)擊—加入購(gòu)物車”“購(gòu)物車—支付成功”3個(gè)關(guān)鍵轉(zhuǎn)化（如圖3），對(duì)不同的商品進(jìn)行比較分析，從而及時(shí)調(diào)整運(yùn)營(yíng)策略。

圖4：實(shí)時(shí)分析監(jiān)測(cè)SKU的更新變化

電商網(wǎng)站的運(yùn)營(yíng)節(jié)奏非?？欤绕涫腔顒?dòng)專區(qū)的“秒殺”“搶購(gòu)”等活動(dòng)，需要實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)SKU的更新變化。圖4中，某電商平臺(tái)進(jìn)行了一次微信上的促銷活動(dòng)，通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)到對(duì)應(yīng)的平臺(tái)訪問(wèn)情況，便于運(yùn)營(yíng)人員及時(shí)調(diào)整運(yùn)營(yíng)策略。

電商網(wǎng)站上的商品品類非常多，每一個(gè)品類都應(yīng)該有明確的定位，不同定位的品類應(yīng)該有不同的運(yùn)營(yíng)策略。

根據(jù)商品品類的利潤(rùn)率、轉(zhuǎn)化率等表現(xiàn)，商品品類可分成4種：導(dǎo)流型品類、高利潤(rùn)品類、高轉(zhuǎn)化品類、未來(lái)明星型品類。

1）導(dǎo)流型品類：利潤(rùn)非常低，但是購(gòu)買量大、市場(chǎng)需求大，目的在于導(dǎo)流。

2）高利潤(rùn)型品類：利潤(rùn)率高，希望用戶更多購(gòu)買此類商品。

3）高轉(zhuǎn)化品類：帶量。

4）未來(lái)明星型品類：這是電商平臺(tái)的潛力股，雖然曝光量很低，但是轉(zhuǎn)化率極高。

用戶運(yùn)營(yíng)

隨著互聯(lián)網(wǎng)用戶增長(zhǎng)速度的放緩，用戶體驗(yàn)愈發(fā)重要，之前無(wú)目的的短信推送、APP通知有可能使用戶厭煩，破壞用戶的體驗(yàn)；甚至可能導(dǎo)致用戶退訂、卸載。

精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的情況下，做好用戶運(yùn)營(yíng)主要從兩個(gè)角度出發(fā)：一是找到用戶留存的關(guān)鍵點(diǎn)；二是采取差異化的運(yùn)營(yíng)策略，區(qū)分不同的用戶群體，對(duì)不同群體采取差異化的運(yùn)營(yíng)方式。

找到用戶增長(zhǎng)的“魔法數(shù)字”

留住一個(gè)客戶的成本遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于重新獲取一個(gè)客戶的成本，所以留存至關(guān)重要，關(guān)系著一個(gè)平臺(tái)能否持續(xù)健康發(fā)展。

圖5：留存曲線的三個(gè)周期

留存曲線分成三個(gè)周期，開(kāi)始是震蕩期和選擇期，經(jīng)過(guò)這兩個(gè)周期，如果用戶能夠留下來(lái)，就會(huì)進(jìn)入一個(gè)相對(duì)平穩(wěn)期。在硅谷流向的growth hacking中，經(jīng)常提到magic number（魔法數(shù)字）。

圖6：7天內(nèi)完成3次購(gòu)買的用戶留存度更高

那么作為一個(gè)電商平臺(tái)，平臺(tái)的魔法數(shù)字是什么？

以某電商平臺(tái)為例，在該網(wǎng)站上7天內(nèi)完成3次購(gòu)買的用戶的留存度（紅色）是一般用戶（綠色）的4倍左右，因此在一周內(nèi)讓用戶完成3次購(gòu)買就是他的魔法數(shù)字。

差異化的運(yùn)營(yíng)策略

不同用戶的活躍度、商品偏好、購(gòu)買決策階段都各異，需要采取差異化的運(yùn)營(yíng)策略。差異化的運(yùn)營(yíng)策略主要從3個(gè)角度出發(fā)：基于用戶的活躍度、基于用戶對(duì)不同商品的偏好、基于用戶所處的決策階段。

基于用戶的活躍程度，可以將用戶大致分成“流失用戶”“低頻活躍用戶”和“高頻活躍用戶”。一般情況下，一個(gè)用戶30天甚至更久沒(méi)有登錄你的平臺(tái)，基本可以認(rèn)為該用戶流失了。對(duì)于流失客戶，要考慮是否采取召回策略。30天內(nèi)活躍10天以上的高度活躍用戶，我們可以考慮是否向其推薦更多精準(zhǔn)的商品。

其次，基于用戶對(duì)不同商品的偏好，要對(duì)用戶分群，將用戶區(qū)分成不同群體，然后精準(zhǔn)推送新品。

最后，基于用戶購(gòu)買決策的不同階段。一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的購(gòu)買流程，先后經(jīng)歷“首頁(yè)瀏覽/搜索—瀏覽商品詳情頁(yè)—商品對(duì)比—加入購(gòu)物車—支付成功”等幾個(gè)環(huán)節(jié)，用戶在每一個(gè)節(jié)點(diǎn)都處于不同的決策階段?？蓮木S度（屬性數(shù)據(jù)）和指標(biāo)（行為數(shù)據(jù)）出發(fā)，對(duì)用戶分群，如“領(lǐng)取了優(yōu)惠券，但是未使用”的用戶，采取精準(zhǔn)的推送，刺激用戶的轉(zhuǎn)化。

優(yōu)化產(chǎn)品的轉(zhuǎn)化效率

目前，電商產(chǎn)品的設(shè)計(jì)總體成熟、界面布局類似，商家主要結(jié)合用戶的使用情況去優(yōu)化產(chǎn)品。主要是優(yōu)化產(chǎn)品不同路徑的轉(zhuǎn)化率，注重用戶點(diǎn)評(píng)的管理。

優(yōu)化產(chǎn)品，從轉(zhuǎn)化做起。一個(gè)購(gòu)買行為可能有多種轉(zhuǎn)化路徑：

1）首頁(yè)—商品—訂單轉(zhuǎn)化

2）首頁(yè)—商品列表—詳情頁(yè)—訂單轉(zhuǎn)化

3）首頁(yè)—搜索—商品列表—詳情頁(yè)—訂單轉(zhuǎn)化

4）首頁(yè)—單坑位Banner—活動(dòng)頁(yè)—詳情頁(yè)—訂單轉(zhuǎn)化

除了不同路徑的轉(zhuǎn)化率，還應(yīng)關(guān)注轉(zhuǎn)化的每一步。下圖展示了一個(gè)用戶的購(gòu)買流程及每一步的轉(zhuǎn)化率，我們發(fā)現(xiàn)“加入購(gòu)物車”到“支付成功”的轉(zhuǎn)化率不到1/3，偏低，需要排查具體的問(wèn)題出在哪里。一旦覺(jué)察到問(wèn)題可能存在，就需要層層下鉆，直接抵達(dá)問(wèn)題的核心。通過(guò)用戶分群，將“提交訂單，但是未支付完成”的用戶全部篩選出來(lái)。然后抽出3-5個(gè)符合條件的用戶，借助“用戶細(xì)查”仔細(xì)觀看每個(gè)用戶的操作流程，一般就能發(fā)現(xiàn)問(wèn)題了。

同時(shí)，越注重用戶體驗(yàn)的商品，用戶評(píng)價(jià)的管理就越重要。如上圖中展示發(fā)現(xiàn)，觀看過(guò)“商品評(píng)價(jià)圖片”的用戶的購(gòu)買轉(zhuǎn)化率是一般用戶的4倍，但是其數(shù)量只占總體的1/10。如果能引導(dǎo)用戶參與點(diǎn)評(píng)，將優(yōu)質(zhì)點(diǎn)評(píng)展示給更多的新用戶，那么我們的總體購(gòu)買轉(zhuǎn)化率將會(huì)有更大的提升。

（本文來(lái)源：知乎）