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

《數位時代》長期徵稿,針對時事科技議題,需要您的獨特觀點,歡迎各類專業人士來稿一起交流。投稿請寄edit@bnext.com.tw,文長至少800字,請附上個人100字內簡介,文章若採用將經編輯潤飾,如需改標會與您討論。

(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場。)

往下滑看下一篇文章
AI Agent 時代來了!SUPER 8 Studio ORRA 如何讓企業快速招募、治理 AI 團隊?
AI Agent 時代來了!SUPER 8 Studio ORRA 如何讓企業快速招募、治理 AI 團隊?

隨著微軟、Google、AWS 等巨頭紛紛喊出「AI Agent將接管工作流程」,企業營運已正式宣告進入 AI 代理人時代。在可預見的未來,真人員工將與大量 AI Agent 協同工作,而企業也將面臨新的挑戰—如何規模化部署與管理這些 AI Agent。

對企業來說,打造一隻 AI Agent 並不難,但當企業需求的是數十、甚至數百隻 Agent 時,該如何快速招募、有效管理,並確保每位 AI 員工都遵循企業的權限規範與治理機制,成了普遍的落地痛點。對此,SUPER 8 Studio 雲發互動科技創辦人暨執行長陳子龍認為,解方就在於一套兼顧開發效率與治理能力的平台。

從招募一位 AI 員工,到管理一支 AI 團隊

陳子龍觀察,市面上的 AI Agent 開發工具多半要自行寫程式、設計工作流程或串接 API,且缺乏權限管理、流程控管與稽核追蹤等治理機制,導致企業無法大規模部署。

也因此,SUPER 8 Studio 推出能建立企業 AI 員工團隊的平台 – ORRA,使用者不需撰寫程式,只要以自然語言描述需求,例如:我需要一個每天整理競品動態、9 點前發到通訊軟體的 AI 員工,或依照 ORRA 平台引導回答三個問題,也就是 AI 員工的權責範圍、日常工作內容及角色定義,ORRA 就會生成一個已經設定好角色、權限與工作流程的 AI 員工,並於半小時內完成調校與部署,且每位 AI 員工都能在相同的治理框架下運作。

換句話說,ORRA 不是 Agent 開發工具,而是建立企業 AI 團隊的平台。企業需要什麼樣的 AI 人才,ORRA 就能快速打造符合需求的 AI 員工。

#2 AI Agent 時代來了!SUPER 8 Studio ORRA 如何讓企業快速打造、治理
SUPER 8 Studio 推出能建立企業 AI 員工團隊的平台 - ORRA,企業免程式,以自然語言描述需求,生成具治理機制的 AI 員工團隊並快速部署。左起 SUPER 8 Studio 資深產品總監王婕、SUPER 8 Studio 雲發互動科技創辦人暨執行長陳子龍、SUPER 8 Studio 商務長陳之逵
圖/ 數位時代

招募只是開始,AI 員工更需要管理

招募只是第一步。真正決定 AI 員工能否進入企業日常營運的關鍵,在於治理。為此,ORRA 將治理機制納入平台設計,建立一套涵蓋角色定義、權限設定、測試驗證到持續優化的 AI 員工管理五階段。

第一階段是定義角色,如同招募人才前必須先寫好職務說明(Job Description),企業在尋找 AI 隊友前,也必須先清楚界定它的工作內容、責任範圍與目標,再進入招募階段。

通常具備「高頻率、重複性高」、「有明確輸入與輸出」、「可用數據評估品質」及「可以設定清楚權限與邊界」四項特性的工作,最適合作為 AI 員工的第一個應用場景。相反地,涉及財務匯款、人際互動、情感信任,或美感判斷等高風險、難以標準化的工作,則不應完全交由 AI 執行,而應保留 Human in the Loop 機制,由人在關鍵節點負責把關與決策。

第二階段則是設定權限邊界,包括 AI 員工可以存取哪些資料、串接哪些系統、哪些動作必須經過人工核准、產出結果是草稿還是可以直接上線等,避免因權限設定不清而超出職責範圍。

第三階段是進入沙盒(Sandbox)環境測試,AI 員工開發完成後,不能直接進入正式環境,必須先在可控的測試環境裡驗證能力。陳子龍形容,沙盒就像 AI 員工的專屬訓練室,在接觸真實資料與工作流程前,企業可以先觀察它如何完成任務、沒有 AI 幻覺、提示詞注入(Prompt Injection)等風險,再加以調整與修正,確認符合預期後,再讓它進入正式環境。

第四階段則是指派一位員工,擔任正在招募的 AI 員工的直接負責人:就是這位 AI 員工的主管,雖然不必盯著這位 AI 員工的每一個動作,但要檢視其是否達成既定 KPI、何時需要真人介入,以及是否需要調整工作內容,而非放任它自行運作。

#1 AI Agent 時代來了!SUPER 8 Studio ORRA 如何讓企業快速打造、治理
陳子龍表示,招募只是第一步。真正決定 AI 員工能否進入企業日常營運的關鍵,在於治理。
圖/ 數位時代

與管理真人不同的是,AI 員工的每一次任務執行都會留下完整的數位軌跡與數據,以便負責人檢視 AI 員工的運作狀況與執行成果,了解 AI 員工 有沒有出錯或做了超出權限的行為,如果有,也能進一步找出原因再思考解決方法。

最後一個階段,企業還必須像管理員工績效一樣,定期檢視 AI 員工的表現,包括品質、用量、成本、延遲、失敗案例等,若表現未達預期,便透過調整能力、重新訓練,甚至汰換更適合的 AI 員工,持續優化整體運作品質。

只有 1 名員工,卻有一支 AI 團隊:SecureTalk 的營運新模式

「在目前的亞洲市場中,我還沒有看到像 ORRA 一樣,能夠同時兼顧快速招募 AI 員工並能嚴謹治理的平台,」陳子龍強調。

ORRA 的核心價值,不只是讓每個人都能快速招募 AI 員工,更重要的是,將開發與治理整合於同一個平台,讓企業可以快速招募、部署與管理大量 AI 員工,加速建構出一支能被信任、能被管理的 AI 團隊。

新創團隊 SecureTalk 只有一名員工,卻能同時處理產品研發、銷售、行銷、出貨與客服等作業,背後靠的就是這樣一支各司其職的 AI 團隊。

陳子龍分享,ORRA 在正式發表前,曾邀請部份企業試用,SecureTalk 便是最早導入 ORRA 的合作案例之一。該公司的核心產品為 AI 離線語音辨識與翻譯工具,初期在群眾募資平台上架,目前已順利達標並進入出貨階段。在這過程中,該公司運用 SUPER 8 Studio 的 ORRA 平台招募多個不同職責的 AI 員工,例如:專責回答客戶問題的 AI 客服、協助解決客戶使用問題的售後 AI 客服等,與 SecureTalk 創辦人並肩作戰,撐起日常營運作業。

「以前什麼都得自己做,現在,人不必親自處理每一項工作,只要管理 AI 員工、確認任務完成就可以。」陳子龍表示,透過 ORRA,企業能快速建立一支分工明確的 AI 團隊,讓真人員工可以從大量重複、繁瑣卻不得不做的工作中抽身,轉而專注於產品創新、策略思考、與 AI 員工的協作管理,以及真正需要創造力、同理心與判斷力的工作。

#3 AI Agent 時代來了!SUPER 8 Studio ORRA 如何讓企業快速打造、治理
陳子龍表示,AI 時代最值得追求的方向,就是人擁有更多時間與心力投入對企業、社會與未來做有價值的事情,這正是 ORRA 誕生的初衷。左起 SUPER 8 Studio 商務長陳之逵、SUPER 8 Studio 雲發互動科技創辦人暨執行長陳子龍、SUPER 8 Studio 資深產品總監王婕
圖/ 數位時代

這不僅是他希望 ORRA 能為企業帶來的價值,也是 SUPER 8 Studio 提出的品牌使命—Infinite Power for Infinite Good。陳子龍表示,當 AI 能無限放大每個人的能力,人就有更多時間與心力投入對企業、社會與未來更有價值的事情,這正是 ORRA 誕生的初衷,也是 AI 時代最值得追求的方向。 了解更多 https://no8.io/zh-tw/

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓