2019電商PM應了解的5大數據運營指標
2019電商PM應了解的5大數據運營指標

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。

一、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。

二、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)指的是網站成交金額,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:

1. 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。

2. 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(Conversion Rate)

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。

3. 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。

「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。

4. 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&收入占比、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)

SKU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。

5. 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!

其他參考資料:
1. The Elements of User Experience: User-centered Design for the Web《用户体验要素》读后
2. 电商流水的3大策略:流量、转化率、客单价
3. 电商平台应该分析哪些数据?具体怎么去分析?
4. 电子商务里面的 GMV (Gross Merchandise Volume) 的定义是什么?和销售额的区别是什么?

本文由產品三眼怪授權轉載自其Medium

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品牌成長的下一步:WPP Open 與 AI 驅動的智慧行銷全攻略
品牌成長的下一步:WPP Open 與 AI 驅動的智慧行銷全攻略

生成式 AI 正在改變人們的生活與工作方式,品牌行銷的運作模式也因此而大幅改變。為因應這波變革,WPP Media(群邑媒體)舉辦「Open for Growth 2030 打開智能行銷時代」論壇,正式宣佈在台推出全新平台 WPP Open,並攜手奧美與 The Trade Desk 兩大合作夥伴,共同探討未來十年的媒體轉型藍圖,協助企業洞察國際趨勢,搶先布局新時代的傳播競爭力。

WPP Open 在台上市,打造 AI 行銷智能引擎

WPP Media(群邑媒體)執行長郭俊鑫表示,AI 已經是行銷流程中不可或缺的一環,但行銷人現在的挑戰不在於「要不要用AI」,而是「如何讓 AI 落地,真正幫助品牌在每一個層面上都能產生成效?」

對此,WPP 集團集結全球的行銷數據、策略與方法論,打造出全新智慧行銷平台 WPP Open,這是一個跨品牌、跨市場、跨媒體的 AI 智能策略引擎,可以讓行銷策略與產出更快、更準、更有影響力。

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WPP Media(群邑媒體)執行長郭俊鑫
圖/ WPP Media

WPP Open平台具備三大特色。第一是以 WPP 集團本身所擁有涵蓋 75 個產業的消費者數據庫為基礎,再串接全球超過 350 家合作夥伴的數據庫,透過大量且多元的數據來訓練模型,確保資料安全與精準。第二是以「Private by Default」為設計核心,確保品牌在利用數據的同時仍維持最高隱私標準。第三是內建 Discovery、Plan、Activate、Measure 四大模組,涵蓋媒體行銷的每一個階段,讓品牌主、創意團隊與媒體平台等不同組織,都能在相同平台上一起協作,提高作業效率。

WPP Open如何解決品牌的三大挑戰?

WPP Media策略長金佳諭進一步指出,在科技快速變化、市場競爭激烈的今日,所有品牌主都在面臨三大行銷挑戰:如何找到下一個成長來源?如何在大量且分散的媒體環境中維持精準消費者洞察?又如何在海量數據中看見完整故事?而WPP Open 恰好能協助企業克服這三大挑戰。

首先,透過 Discover 模組可以助力品牌找到下一個成長來源。過去,行銷團隊在解讀客戶需求時,往往會因為溝通方式、經驗或觀點差異,而出現理解落差,而 Discover 模組可分析 Brief 背後的隱藏訊息、提供產業洞察、找出未被看見的成長動能,或是從消費者決策路徑和行為中,判斷品牌真正的競爭優勢,讓團隊從第一步就做出對的決策。

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WPP Media策略長金佳諭
圖/ WPP Media

其次,是運用 Plan 模組看見真實受眾,維持精準的消費者洞察。WPP Media 資深總監陳昭伶指出,過去的消費者研究存在許多限制,例如,難以全面理解消費者、人工解讀數據,耗時又費力等,但透過 Plan 模組 4 大功能可以突破限制,快速完成消費者研究。

舉例來說,Audience Insight 可以從不同維度去描繪消費者樣貌,行銷人只要與系統「對話」,就能看到洞察結果,不必再花大量時間進行複雜的資料處理。而Build Persona 則讓行銷人可以看到消費者生活化的樣貌。Focus Group 能夠模擬目標受眾樣貌並回答問題,大幅縮減焦點訪談所需的時間和人力成本。Customer Journey 則能了解不同階段的消費者旅程,「當我們真正理解消費者,就能與他建立更真誠的連結。」陳昭伶說。

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WPP Media 資深總監陳昭伶
圖/ WPP Media

第三,是藉由Measure 模組從海量數據中看見完整故事。WPP Media數據與技術團隊負責人戴伯偉表示,WPP Open 以行銷人員為中心,將媒體投放明細、轉換成效、電商/銷售數據、品牌自有資料等內外部數據,匯整在單一平台上,使企業可以做更快速更全面的資料探索。此外,Measure 模組還能根據不同業務需求,客製且彈性的設計報表,讓每個部門都能更直覺地看到最關心的指標。同時還內建 AI 助理:可以自動摘要廣告成效,協助團隊快速發現問題、提出解方。

戴伯偉強調, Measure 模組實現了數據分析自由,滿足任何分析靈感或需求,並且整合跨部門的商業智慧,可以賦能企業與品牌,做出成效最好、效率最高的決策。

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WPP Media 數據與技術團隊負責人戴伯偉
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AI 驅動的新世代行銷:從洞察、創意到投放的全面革新

策略人員每天面對不同產業、不同生意與品牌課題,外界常期待我們要「全知」、什麼都懂,而我們自己也渴望靠近全知的能耐。

有了WPP Open加持,策略人員依然需要具備判斷問題的能力與領域思維,但過去大量耗費在蒐集、彙整、比對資料的人工勞動,現在交由擁有龐大資料庫與策略模組的 WPP Open 來處理。在資料的廣度與深度上,比以往更能觸及更完整的世界。

然而,真正的策略答案,從來不是一鍵產生。不論是以終為始,或從始至終,策略的形成仍需辯思往返、推敲求真。WPP Open 協助我們更靠近「全知」,但策略人員的價值,仍在於那段來回思辨的過程,以及從無數可能中找到最真實的解。

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奥美整合行銷播集團策略總監宋伊婕
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此外,AI 也能讓行銷素材變得更有創意、更獨特。奧美整合行銷傳播集團執行創意總監蔣依潔分享品牌運用 AI 的行銷創意。例如,有國際飲料品牌以開放平台促成大眾共創;而某家養生飲品則用 AI 創造出虛擬的知己小姐,展現集體女性樣貌中的不同細節;亦有連鎖通路品牌在行銷洗衣精品牌時,運用 AI 生成對髒衣服的想像,從庶民生活中的不完美找到趣味和機會。「創意手法可以不同,但必須與品牌調性一致,這是 AI 生成內容的核心前提。」蔣依潔強調。

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奧美整合行銷傳播集團執行創意總監蔣依潔
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在創意產出後,行銷還有最後一哩路,也就是媒體投放。作為 WPP Open 的重要策略夥伴,The Trade Desk(TTD)副總監陳玟潔指出,當品牌透過 WPP Open 完成受眾洞察、策略規劃與創意發想後,真正的挑戰是——如何在龐雜的開放網路中,把廣告「最有效率」投遞給真正的目標受眾。

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The Trade Desk(TTD)副總監陳玟潔
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TTD 以跨裝置身份辨識(Unified ID 2.0)、全通路(Omni-channel)、高效演算力與透明數據為核心,讓 WPP Open 所定義的受眾能被精準觸及,並結合 AI技術,協助品牌在投放過程中不斷優化、掌握主導權。她強調:WPP Open 與 TTD 的結合,讓「從洞察到投放」真正串成一條完整、透明、可信賴的 AI 行銷鏈。

在科技快速變化與媒體碎片化的時代,WPP Open 用 AI 串連行銷流程,讓 AI不只是工具,更是推動品牌邁向下一個成長曲線的真正起點。

想了解更多WPP Open AI平台的實際應用,歡迎直接洽詢 WPP Media - Growth & Marketing | MKTG@wppmedia.com

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