我们好，我是老三，不知道你的日常是否经历过这样的场景——
- 产品：咱们这期要上线巴拉巴拉……
- 开发：为什么要做这个需求呢？
- 产品：由于这个需求，能给咱们带来**收益……总归，优点大大地有！
- 开发：……
关于咱们开发而言，许多时分想的的是写很吊的代码，收益也似乎很好衡量：
- 接口平均呼应时刻降低了30%
- QPS进步了10%
- 节约了15%的机器
- 界面渲染时刻降低20%
- 体系可用性进步一个9
……
但是更多时分，写的都是事务需求，一阵CRUD之后，只余深深的空虚……
这节咱们就来看看，电商的数据目标，了解咱们肝的事务，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，忽然一个漂亮的小姐姐映入眼帘，你不由得点了进去，小姐姐的一顿操作让你头晕目眩，忽然，视频的终究：“想要同款XX吗？点击评论区置顶链接！”
恰饭啊，你仍是不由得点开了链接，点击进去，原来是一家新的电商网站，模特还不错，刷刷看。
你阅读了主页的产品列表，没有找到想要的，你又在检索框，查找“**”，嘿嘿，这个好，你又不由得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，选中购物车里的产品，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，我们应该都知道关于电商而言，一个新用户购物的完好流程了。
那么从数据目标的视点来看这一套事务的流程，它又是什么姿态呢？
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拉新
拉新，最首要的方法便是广告，经过在各个途径投放广告，像查找引擎、抖音红人、大众号、微博等等。
一般需求重视每个途径的拉新数量，和获客本钱，比方CPA（单个注册本钱）。
当然，拉新数据，更多的是市场部分在重视，产品重视更多的是人拉到网站后的数据。
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用户来了之后，就会阅读各个页面，比方从途径进来的落地页，商城的主页，产品分类的列表页，查找的成果页，产品的详情页。
这儿需求重视，每个页面的UV、PV、阅读时长、点击率等等。
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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，掏钱买的状况。
购买的几个要害点是：加购、下单、付出。
需求重视每个环节的人数，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、付出单量、付出金额、客单价等等。
关于流量和转化，其实是呈一个漏斗形的，也便是所谓的
流量漏斗转化模型：
能够看到，每一级往下，都会过滤掉一些流量，所以也能够留意看一下，各个电商途径都在想法设法地缩减用户的购买流程，乃至抖音电商能够做到“一键购买”。
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复购
好不容易，拉来一个新用户，当然是期望用户多复购，不能做一锤子买卖。这时分，就要重视用户活泼度、复购率这些目标。
除了这个主线上的流程，咱们还得重视一些其它的目标，例如营销活动的触达率，危险订单的阻拦率，用户的满足度等等，接下来咱们来具体看看电商的数据目标。
电商数据详览
用户目标
用户是电商的中心，有人来了，把人留住，电商才干生存和发展。
咱们来看看，有哪些需求重视的用户目标：
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注册用户数：注册电商途径用户数
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日增新用户：每天注册用户的数量
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活泼用户数：登录了电商途径的用户，能够分为
日活泼用户（日活：DAU）、周活泼用户数（周活：WAU）、月活泼用户（月活：MAU） -
活泼率：活泼用户/总用户数。
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新用户数：前史成交订单数为0的用户数
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老用户数：前史成交订单数大于0的用户数
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复购用户数：前史成交订单数大于1的用户数
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缄默沉静用户数：距离上次登录途径大于30天，小于90天的用户数
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丢失用户数：距离上次登录途径大于等于90天的用户数
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留存率：（第1天新增的用户中，第N天还在登录阅读的用户数）/第1天新增用户数
依据时刻，留存率又分为次日留存率、第7日留存率、第30日留存率。
依据不同用户的区分，能够对用户进行分层精细化运营，比方新用户能够经过新人优惠券和push，促使其赶快完结首单，缄默沉静用户能够经过邮件、优惠等等测验召回。
留存率能够评估电商产品功用对用户的黏性，如果留存率过低，那就说明用户对电商产品的粘性低，就得想办法进步留存了。
流量目标
流量规模目标，便是看看用户阅读了什么，多少用户阅读了。
关于流量，首先要知道两个目标的界说：
- PV：拜访次数，Page View，页面阅读次数，用户每打开一个网页能够看作一个PV，用户看了十个网页，那么PV为10。
- UV：独立访客数，Unique Visitor，值得的是不重复拜访电商途径的人数，一个用户一天之内看了十个界面，也之算一个UV。
电商途径分为多级页面，包含主页、活动页、列表页、查找页、商详页等等，需求重视这些页面的流量，来观测各个页面对用户的吸引度、流量漏斗中哪一环丢失比较多等等。
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主页
- 活动页
- 查找页
- 商详页
- 下单页
- 付出页
一般需求重视各个界面的曝光UV、点击UV、页面点击PV、页面UV点击率、页面PV点击率。
所以我们能够看到，电商的产品司理在提需求的时分，除了UI、事务等等之外，一般都会附加一些埋点的需求，经过埋点上报，来剖析流量数据。
转化/销售目标
用户来了，还得看用户买不买，这时分，就需求重视电商首要事务进程：阅读>加车>下单>付出 各个节点的转化率，也便是所谓的加车率、下单转化率、付出转化率。
购物车类目标
包含必定周期（日、周、月）参加购物车次数、参加购物车用户数、参加购物车产品数，也得重视丢失的状况，放弃购物车用户数。
转化率包含加购下单率、加购付出率等等。
订单类目标
订单是电商的中心模块。
包含根底目标的核算：下单数量、下单用户数、下单金额。
下单之后，还得重视终究的成交状况：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。
也得重视下单过程中的丢失状况：关单数量、关单人数、关单金额、自动关单数量、手动关单数量。
手动关单一般会做一些问卷查询的功用，需求重视用户去掉订单的原因，产品质量、无法付出、价格过高……相当于用户调研，来依据用户的反应不断迭代。
自动关单，一般会去做一些拯救，短信、邮件提醒用户付出，这时分也要重视弃单的拯救率。
付出类目标
付出是电商事务的终究一环，做好这一环，整个买卖才干平稳落地。
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付出方法掩盖度
国内电商根本不必考虑太多的付出方法，付出宝、微信根本能够包含大部分用户的付出需求。跨境电商就不太一样了，付出方法杂乱许多，包含信用卡付出、钱包付出、线下转账、本地付出等等，需求定时和竞品对比首要付出方法的掩盖度，来确认还有哪些付出方法要接入。
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付出成功率
付出是强依赖第三方的事务，不同付出公司供给的付出产品质量不同，需求重视不同途径付出成功率，然后刨除正常的事务反常，观察体系级的反常，来判别不同途径的付出产品质量。
付出的也涉及到和第三方的交互，例如钱包付出，需求拉起对应的钱包，所以也需求分客户端（APP、PC、WAP）去观测成功率，剖析交互是否还有优化的空间。
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收款本钱
还需求重视各个付出途径的收款本钱：包含收款费率和现金本钱。现金本钱包含账扣本钱和途径服务费，账扣本钱即信用卡等付出方法的拒付丢失，账扣丢失的原因或许包含欺诈、3DS（无卡付出）、产品问题、未收货、未退款等，能够经过核算账扣额度、原因占比和趋势，尽量削减丢失。经过对比各途径的收款本钱优先选择性价比最高的付出途径。另外能够对欺诈、拒付等危险目标进行监控，拟定金额、占比、笔数等数据规范，如果呈现超支则进行告警。
全体目标
整个链路下来，咱们还得看看全体的数据目标。
- 总订单数：用户完结下单的订单数之和。
- 拜访到下单转化率：下单次数/拜访次数
- 总成交额（GMV）：总的成交金额，也能够说“流水”，用户下单，就能够算在GMV里，包含下单未付出的金额。
- 销售金额：销售金额便是产品出售的金额综合，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。
复购目标
有查询数据显示，一个满足的用户会带来8笔潜在生意，不满足的用户或许会影响25个人的购买志愿，可见回头客多么重要。
复购率能够分为“用户复购率”和“订单复购率”，此外，“用户回购率”含义与复购率类似，也在此范围内。
- 用户复购率：单位时刻内，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：单位时刻内，第2次及以上购买的订单个数/总订单数
- 用户回购率：单位时刻内，有购买行为的老用户数/有购买行为的总用户数
剖析复购是非常重要的：
- 能够剖析用户黏性，辅助发现复购率问题，拟定运营战略。
- 横向维度(产品、用户、途径)对比剖析，细化复购率，辅助问题定位。
电商目标总结
电商途径，主线事务的目标，差不多便是这些了，其实还有许多其它维度的目标，比方产品、物流、营销、风控、会员、满足度等等，以后有时机再评论吧。
数据很重要，但不能迷信数据，比方海外的一些电商途径，数据很美观，市场占有率很高，但是用过之后，真心觉得不好用。这儿就小声比比一下，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！
我的读者应该根本都是开发，为什么我还会写这一篇数据的文章呢？由于说真的，咱们的KPI、月报、季报、年报，没有数据支撑，只写一个作业列表，真的不美观，必定要想办法写点收益。
完结xx国际化功用，带来显著流量和转化率进步，xx国家主页PV进步60%，主页UV进步45%…… 拜访下单转化率进步50%，累计进步订单量13000单，按客单价50核算，进步GMV$65000……
当然，老三不是专业的产品司理，或许数据剖析工程师，文中不免有一些讹夺，欢迎指出。
最最……后，再比比一句
参阅：
[1]. 【长文干货】一文详解电商数据目标体系
[2]. 数据剖析逻辑：流量转化漏斗模型详解：www.woshipm.com/data-analys…
[3]. 电商数据剖析的根本目标体系:www.cnblogs.com/HondaHsu/p/…
[4]. 电商产品司理需求重视哪些数据目标？:new.qq.com/omn/2020110…
[5]. 【数据剖析】电商数据剖析根底目标体系:cloud.tencent.com/developer/a…
[6].电商事务常用目标:zhuanlan.zhihu.com/p/82816765
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