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。

以 「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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台灣數位安全發展協會揭打詐盲點:截圖難當證據,AI加b-JADE讓數位足跡可驗證
台灣數位安全發展協會揭打詐盲點:截圖難當證據,AI加b-JADE讓數位足跡可驗證

重點一:數位詐騙生命週期極短,打完一波就轉移陣地,「下架」只處理了眼前的內容,處理不了事後追查。

重點二:台灣數位安全發展協會以AI蒐集、分類詐騙廣告,九成以上工作可由AI完成,最終判斷仍保留人工背書。

重點三:透過司法聯盟鏈b-JADE,只把資料的「數位指紋」上鏈存證,原始資料另行保存,目標是降低被害人的訴訟舉證成本。

一則可疑的投資廣告被檢舉、下架,帳號也停權了,多數人以為事情就此結束。真正麻煩的是,廣告消失的那一刻,追查詐騙集團的線索也可能跟著消失。

為了補上這個缺口,台灣數位安全發展協會正與司法聯盟鏈「b-JADE」合作,替詐騙相關資料做存證。b-JADE是一套以區塊鏈為基礎的司法存證機制,只有通過程序認證的單位才能提供上鏈服務;資料一旦上鏈,任何改動都會留下痕跡。白話說,就是替數位證據貼上「封條」,讓證據從蒐集到進入法庭,都能驗證有沒有被動過手腳。

詐騙廣告下架,為什麼還不夠?

原因在於數位詐騙的生命週期太短,下架只能處理眼前的內容。台灣數位安全發展協會理事長劉彥伯指出,傳統電話詐騙一套劇本可以拉長到半年、甚至一年;數位詐騙則像打游擊,一波結束就移往下一個平台,從廣告、社群到另一個App,一路跨平台引導被害人。

更大的問題是證據跟著斷線。被害人發現受騙時,可能已是半年後,手上通常只留得住最末端的匯款與聯絡紀錄,最初看過哪則廣告、點進哪個網站,早已消失。等到一、兩年後警方抓到詐騙集團,對方就能在法庭上反問「你怎麼證明我投過這則廣告?」劉彥伯以假設情境說明,一個集團原本可能詐騙了30億元,最後因證據不足,認定金額只剩幾千萬甚至幾百萬元。

不過,詐騙活動都會留下數位足跡,包括投放帳號、代理商、投放時間、運作國家與網址註冊紀錄,只要事先保存,日後調閱就「有憑有據」。

台灣數位安全發展協會
台灣數位安全發展協會理事長劉彥伯
圖/ 數位時代

AI都這麼強了,為什麼還要先做資料治理?

台灣數位安全發展協會的核心主張是:好的資料分析,從好的資料治理開始。所謂資料治理,就是把散落在各平台、格式不一的碎片資料,整理成來源清楚、格式一致、可以互相比對的資料。協會先確認每筆公開資料的來源、時間、權限、版本與隱私,再標上事件分類、風險評估、曝光平台、投放者與網址等標籤,才能找出彼此關聯、還原詐騙網絡。

根據協會的實證簡報,系統在一段監測期間內掃描309.5萬則廣告,通報62.8萬則(約占20%),投放當日偵測率達99.21%。劉彥伯也提到,協會與資安院、數位發展部在打詐通報查詢網的合作中,判斷率接近百分之百。

那還需要人嗎?答案是需要。現行法律仍要求有人為判斷結果背書負責,加上詐騙劇本會隨被害人的回應即時調整,因此協會讓AI處理九成多的工作,最後由人做判斷。

截圖不能當證據?b-JADE如何替詐騙證據貼上「封條」

在AI改圖越來越容易的今天,單純截圖很難在法庭上證明自己沒被竄改過。劉彥伯的比喻是:截圖比較像「我那天真的看過,還拍了一張照片」;可信存證則是把證物放進有封條、有時間、有編號、有保管紀錄的證物袋,「重點不是有沒有留下東西,而是未來能不能驗證這是不是當時那一份」。

這也是b-JADE派上用場的地方,但並不是把所有資料都放上區塊鏈。協會把原始資料與AI分析結果,保存在權限受管控的系統裡,只把每份資料的「數位指紋」交給b-JADE存證。數位指紋的特性是,內容只要有任何改動,指紋就會完全不同,因此能證明資料沒被動過;需要時,再經授權調閱原始資料,兼顧隱私與驗證。依b-JADE規範盤點,協會既有流程已符合19項要求,其餘7項缺口也逐步補強,例如存證時間改採具公信力的標準時間來源,不再依賴電腦本機。

防詐能從事後追查走向事前預警嗎?

可以,協會正把存證從被害人受騙後,往前推到「主動式上鏈」:AI判定高風險的內容,先一步蒐集存證,不必等到有人受害。

小農是第一個場景。許多消費者在網路上支持小農,錢最後卻流進冒名的詐騙集團。協會因此與農業部合作推出「農本人」系統,讓小農自行登錄銷售管道與社群帳號形成白名單,再結合AI蒐集的黑名單,一旦遭冒名就能第一時間發現並報案。這套模式未來也可延伸至網路霸凌、性私密影像等案件。

制度面也在加速。2026年8月,司法聯盟已開設認證專班,邀集司法院、法務部、高檢署、調查局與警政署相關人員受訓,相關存證應用預計明年正式推出,時程仍待聯盟拍板。

劉彥伯坦言,目前從蒐集、分案到下架的流程仍然冗長,技術正好能在保留人為背書的前提下縮短流程。他在《數位關鍵字》節目尾聲留給聽眾的一句話是:「數位安全不只是技術工具,也涉及資料的可信、法遵治理與跨領域合作。」當AI幫人更快找到線索,經得起驗證的資料,將讓每一位被害人在法庭上多一分底氣。

台灣數位安全發展協會
台灣數位安全發展協會理事長劉彥伯認為,可信存證的重點不是留下東西,而是未來能被驗證。
圖/ 數位時代

常見問答
Q1:詐騙廣告被下架後,還能當作證據嗎?
A:若事前沒有保存,下架後就很難追溯。台灣數位安全發展協會建議在內容消失前,保存投放帳號、代理商、投放時間、運作國家與網址等數位足跡,日後才能據以向平台請求調閱。

Q2:手機截圖可以當作詐騙證據嗎?
A:截圖只能證明「看過」,難以證明未被竄改。在AI改圖越來越容易的情況下,透過數位指紋與具公信力的時間紀錄進行可信存證,才能在日後驗證資料是否為當時的原始版本。

Q3:什麼是b-JADE司法聯盟鏈?
A:b-JADE是以區塊鏈為基礎的司法存證機制,只有通過程序認證的單位才能提供上鏈服務。台灣數位安全發展協會的做法是只將資料的數位指紋上鏈,原始資料另行保存在權限受管控的系統,兼顧隱私與驗證,目標是降低訴訟舉證成本。

Q4:AI可以完全取代人工判斷詐騙嗎?
A:目前不行。依台灣數位安全發展協會的做法,九成以上的蒐集與分類工作可由AI完成,但現行法律仍要求由人做最終判斷,並為結果背書負責。

Q5:小農要如何預防被冒名詐騙?
A:可登錄台灣數位安全發展協會與農業部合作的「農本人」系統,自行提交銷售管道、粉絲專頁與LINE帳號建立白名單,搭配AI主動蒐集的黑名單,遭冒名時能第一時間發現並報案。

完整對談請收聽《數位時代》Podcast《數位關鍵字》EP264。

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