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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溝通時間砍半、成交率衝 3 成!創造智能以完整 AI解方讓行銷事半功倍
溝通時間砍半、成交率衝 3 成!創造智能以完整 AI解方讓行銷事半功倍

隨著生成式 AI 工具快速普及,使用 AI 生成圖片、文案與影音素材,早已不再稀奇;真正困難的是,如何讓 AI 內容不只具備媲美真人拍攝的質感,還能精準貼合品牌語氣、商品賣點與社群傳播節奏,進一步帶動流量、轉換率與會員經營。

不過,有一家成立不到 5 年的團隊,卻憑藉著這項能力,吸引百年家電品牌、大型連鎖零售品牌、化妝品代工龍頭到政府機關等不同類型客戶合作。近期更與以創意出名的電商平台 蝦皮購物共同合作。

這家隱身在眾多一線大廠背後的 AI 操盤手,正是三立集團旗下的 MarTech 公司「創造智能」。相較於單純提供 AI 工具或單點行銷服務,創造智能更像是企業的 AI 行銷整合夥伴,不只是生成 AI 影音內容,而是從行銷目標出發,運用 AI 串起從內容生成、社群導流、顧客互動到會員經營的完整行銷旅程,突破過往內容與數據各自為政的盲點,這才是它真正讓企業買單的關鍵。

#1 創造智能
除了預算大幅減少、製作效率提升外,林慧珍指出,現在很多人都可以利用 AI 工具生成圖片或影片,但真正拉開差距的,不是 AI 應用能力,而是內容本身。創造智能刻意打造一支由行銷人才與工程師組成的「混血團隊」,兼顧 AI 影音內容的製作效率與品質。
圖/ 創造智能

串起行銷斷點,打造 AI 一條龍整合服務

對台灣企業行銷現場的長期觀察,是創造智能跳脫單一工具走向「AI 行銷整合」模式的起點。

創造智能執行長林慧珍指出,企業行銷工作往往交由不同廠商負責,從影音內容製作、廣告投放、社群經營到會員管理,各自使用不同工具與平台,導致資料散落在各處,形成一個個看不見的行銷斷點,一旦成效不如預期,很難釐清問題究竟出在哪一個環節,是素材無法打動消費者、投放策略失準,還是會員經營沒有發揮效益。

「很多 AI 或軟體業者的想法是,用自家產品去解決客戶的問題,但我們想的不只是解決問題,而是如何讓客戶用最方便、最完整的一條龍方式達成商業目標,」林慧珍強調,也因此,創造智能成立初期便鎖定AIGC 商業影音、AI客服/虛擬人及LINE CRM三大領域,希望從內容、互動到會員經營,串起完整的行銷流程。

在行銷旅程的前端,創造智能透過自家研發的系統與深厚的行銷經驗,快速產製出 AI 影音內容,協助品牌放大聲量、吸引目標受眾;接著透過 AI 客服與 AI 虛擬人即時回應顧客需求,不受時間、地點與語言限制,提高互動與成交機率;最後再藉由 LINE CRM 將流量收斂為品牌的第一方會員資產,透過會員貼標、分群分眾、自動化推播、再行銷等機制,持續深化顧客關係,將一次性的流量轉化為持續回購的忠誠會員。

用 AI 加速內容測試,快速找到市場答案

除了串起完整的行銷流程外,創造智能還能為企業創造兩大價值,第一個是協助企業更快找到真正打動消費者的內容。

「現在很多人都可以利用 AI 工具生成圖片或影片,但真正拉開差距的,不是 AI 應用能力,而是內容本身。」林慧珍指出,創造智能刻意打造一支由行銷人才與工程師組成的「混血團隊」,兼顧 AI 影音內容的製作效率與品質。

林慧珍進一步說明,團隊許多成員原本就來自專業影音團隊,長期協助企業製作導流影片,因此在劇本企劃、分鏡設計與敘事節奏上,累積大量實戰經驗。以近期協助蝦皮購物製作 AI 短影音為例,團隊並非直接交由 AI 工具生成內容,而是先分析目標受眾的偏好,再於腳本設計時加入企劃巧思。像是刻意運用消費者熟悉的歌曲氛圍,營造「似曾相識」的共感,引發社群討論。這些對品牌語感、社群節奏與內容敘事的掌握,正是創造智能團隊多年累積的內容經驗,也是現階段 AI 難以取代的核心價值。

另一方面,團隊則負責研發系統,以滿足企業多元行銷需求。例如:創造智能自行開發的「AI 導演模板」,不僅能快速生成高度擬真的影音內容,還可以依據品牌的不同需求,快速調整畫面風格、配音語氣與敘事方式,協助品牌進行 A/B Test,找出最能吸引消費者的內容。同時,還能依照不同社群平台需求,自動延伸出不同秒數與尺寸的版本,讓同一支影片快速應用於不同投放渠道。

更重要的是,從企劃發想到完成影片,最快約一週即可完成,不僅大幅縮短製作時程,也較傳統真人拍攝節省約 4 至 6 成的成本

讓 AI 走進工作流程,從客服升級為企業數位夥伴

創造智能為企業帶來的第二個價值是,透過 AI 客服 / AI 虛擬人推動流程自動化。林慧珍認為,AI 的價值不只是回答問題,而是深入既有的工作流程,以自動化服務協助企業降低成本、提升營運效率。

舉例來說,創造智能在與百年家電品牌合作時,先以 LINE 官方帳號與會員經營為核心,透過 LINE CRM 建立會員數據基礎,依據會員的瀏覽行為、產品偏好及互動紀錄,自動完成會員標籤與分群,並透過精準推播提供更符合需求的內容。隨著會員數據逐步累積,再進一步串接 Facebook 等社群平台,讓會員經營從單一通路延伸至跨平台互動,逐步建立完整的品牌數位接觸點。

目前,雙方合作已進入第二階段,將 AI 客服真正導入企業日常營運中。從客服受理、案件分流到售後服務,整個流程皆可透過 AI 與系統自動串接完成,不僅縮短服務時間、提升案件處理效率,也讓 AI 的角色從單純的客服工具,進一步成為串聯客服、門市與售後服務的企業數位夥伴。

同樣的模式,也被延伸到 B2B 外貿場景。創造智能為某知名化妝品代工廠打造 AI Sales(AI 虛擬人),並匯入產品知識與各國出口法規,讓 AI 不僅能以多國語言即時回覆海外買家問題,更可自動完成名片蒐集、預約真人業務及商機派單等流程,不僅溝通時間由 6 個月降至 3 個月,減少 30% 以上真人處理成本,訂單成交率提升 25%-32%,

#0 創造智能
某知名化妝品代工廠打造 AI Sales(AI 虛擬人)為例,AI已經可以回復日常問題的70%,真正優化前端開發的營運效率。
圖/ 創造智能

未來,AI 工具將持續演進,但企業真正需要的,始終是能協助創造商業價值的解決方案。林慧珍相信,唯有整合技術、內容與流程,並站在企業角度思考,AI 才能從工具升級為夥伴。這也是創造智能希望實踐的品牌理念──最人性化的MarTech 公司,創造更有溫度的智能夥伴。

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