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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AI 時代的創新華爾滋:中華電信用「數位韌性 × 智慧驅動 × 永續未來」賦能產業邁向AI大未來
AI 時代的創新華爾滋:中華電信用「數位韌性 × 智慧驅動 × 永續未來」賦能產業邁向AI大未來

Google 近日推出 Gemini 3 模型,再次把生成式 AI 的技術邊界往前推了一大步。在全球 AI 競賽全面加速的此刻,市場關注的已不只是模型能力,還有 AI 將如何重塑產業版圖?又會帶來哪些結構性變化?

在 2025 Meet Taipei 全球創業趨勢論壇上,中華電信投資事業處副總經理陳元凱以「AI 華爾滋:中華電信如何帶領產業舞出創新韌性新篇章」為題,分享中華電信如何在 AI 浪潮下重新定位自己——不只是基礎建設的提供者,更是引領台灣產業邁向 AI 時代的領舞者。

AI 趨勢下的三大支柱:從領先電信商到 AI 轉型夥伴

「AI 是當下最具前景、最能推動創新的力量。」陳元凱一開場便指出,從 2025 年全球募資趨勢可以明顯看到,AI 的投資焦點正開始從模型與基礎建設,轉向更貼近產業場景的應用層面,如:AI Agent、工業自動化、無人機等各種創新應用。

面對這股趨勢浪潮,中華電信作為市值逾兆元、台灣最大行動與寬頻服務供應商,不僅要思考「如何讓自身轉型速度跟上 AI 時代」,更須以宏觀視野,將自身的 AI 實戰經驗轉化成可複製的方法論,協助個人家庭用戶、企業客戶、海外台商以及跨國全球企業一起邁向以 AI 賦能的未來。

為此,中華電信提出三大支柱,第一根支柱:數位韌性,打造最可靠且無所不在的網路環境。第二根支柱:智慧驅動,透過 AI Factory 與內外部創新,加速企業 AI 轉型的腳步。第三根支柱:永續未來,將能源轉型、ESG 與循環經濟納入核心策略,持續向淨零碳排邁進。

數位韌性:以「海地星空」四層網路打底,打造具備 AI 韌性的寬頻網路基礎設施

數位韌性,是指提供可信賴的連網能力,這是所有 AI 應用的基礎,有了穩定的網路,資料才能更大量、更快速且安全的流動。陳元凱在演講中特別強調,中華電信近年的核心策略之一,就是打造足以支撐 AI 時代大量資料流動需求的「數位韌性」,並具體落實在海、地、星、空四層網路架構上。

在海底,中華電信已投資興建 14 條國際海纜和 10 條國內海纜,讓台灣能穩定連結到美國、日本、歐洲、東南亞等地,這是台灣面向全球的資訊主幹線。在台灣地面,中華電信一方面持續擴大光纖、4G、5G 的部署,另一方面也以微波系統補強山區、偏鄉或其他特殊地區的通訊服務,讓網路真正做到連得上、連得穩。同時,展望未來 AI 時代的網路需求,積極投入 IOWN 次世代全光化網路的前瞻布局。

再往上走向天空,中華電信導入 OneWeb 的低軌衛星(LEO),作為地面通訊中斷時的即時備援。而在低軌衛星之外,還有 ST-2 高軌衛星(GEO)、Astranis 的微型高軌衛星及 SES O3b 中軌衛星(MEO),打造出整合高中低多軌道衛星的新世代衛星通訊網路,確保台灣在任何環境下都能維持穩定連線。

智慧驅動:用 AI Factory 平台加速企業導入智慧應用

透過由「海、地、星、空」打造的高密度通訊網絡,中華電信建構出真正的數位韌性,確保企業在任何情境下都能保持連線不中斷。並以此為基礎,向上發展出第二根支柱智慧驅動,並以自主研發的 AI Factory 平台,加速賦能產業智慧轉型。

AI Factory 平台共分為三層,最底層為資源平台,以 hicloud AI 算力雲提供運算、儲存等資源 ,讓企業能以更低成本、更高效率取得 AI 所需的算力。中層是模型訓練與推論平台,中華電信整合 AI 算法、DeepFlow 平台,提供開發者一站式模型訓練、微調、推論等服務,有效縮短模型開發時間。最上層則是 AI 服務平台,中華電信將經過內部驗證與外部協作的 AI 應用,轉化為可快速導入的解決方案,讓企業不必從零開始,大幅降低導入門檻。

陳元凱進一步說明,中華電信如何運用「內服」與「外用」兩大策略,打造可快速複製並導入的 AI 解決方案。「內服」指的是,中華電信將 AI 導入(如人力資源、行銷、網路維運等)內部營運流程,透過實際運作驗證可行性,再將這些「經過實戰驗證」的模式,轉化為外部可用的解決方案。

舉例來說,智慧客服中心導入 AI Agent 協助客服人員快速查找資料,使知識檢索有效提升效率逾 44% ,並同步提升線上客服整體滿意度。智慧門市則透過 AI 重新優化櫃台作業與案件檢核流程,不僅讓門市客戶整體等候時間縮短 23%,也提高案件檢核效率 33%。這些成果證明 AI 對提升作業效率的實質效益,更成為可直接輸出給企業客戶的最佳範例。

從內部創業到外部生態:串起台灣 AI 的創新動能

除了打造企業所需的 AI 解決方案之外,中華電信也不遺餘力推動 AI 創新創業生態系,策略做法則是從內部創新以及外部合作兩個方向著手,持續挖掘企業真正需要的 AI 創新解決方案。

在內部創新面向,中華電信積極培育內部創業文化,鼓勵員工成為「內部創業者」,並提供相應資源支持員工將創新想法落地,今(2025)年 10 月成立、專注於 GenAI 服務的中華創智國際(CHT InventAI),便是第一個正式從內部孵化育成的 AI 新創公司。第二家聚焦邊緣(Edge AI)與智慧影像的新創團隊,也將在 2026 年正式落地。這代表中華電信不僅是擁抱 AI,更將其視為可以獨立成長的戰略事業體。

在外部創新合作面向,中華電信持續打造更開放的創新生態系來加速 AI 應用的擴散。從 2018 年啟動台灣首個由電信業主導的 5G 加速器以來,至今已陪跑超過 80 支新創團隊,其中有兩家成功上市。未來,中華電信仍將持續透過加速器與新創一起共創新解方,成為企業邁向 AI 的重要推力。

陳元凱在演講最後強調:「AI 發展才正要起步。」在這波浪潮中,中華電信將以電信服務、企業解決方案及成長型投資(M&A)組成的 AI 飛輪,持續站在最前線引領創新,希望透過 AI 飛輪的轉動,不僅推動中華電信自身成長,更能帶動台灣企業積極擁抱 AI,共同進入 AI 加速的大未來。

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