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。

《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
從獲客到理解需求,SHARP 攜手 Insider One 如何用第一方數據重寫家電行銷?
從獲客到理解需求,SHARP 攜手 Insider One 如何用第一方數據重寫家電行銷?

家電是典型的低頻、高單價商品,消費者可能數年才換一次冰箱、洗衣機或空氣清淨機,但品牌與消費者的接觸遠早於購買當下:從搜尋產品資訊、比較規格、閱讀評價,到進一步留下會員資料、瀏覽官網,甚至進入門市體驗,消費者的決策路徑越來越分散,即使最後的交易發生在線下,購買的決策可能早在線上決定。

這也是夏普(SHARP)會重新思考數位行銷的原因。

過去,品牌比較關注如何「帶來多少流量」,但當數位接觸點持續增加,重要議題逐漸變成:誰在關注什麼?誰可能進入購買週期?又該在什麼時間點,提供什麼內容?

SHARP 台灣總經理張凱傑表示:「我們的目標是串聯產品、 AI 、會員數據以及服務,讓 SHARP 從一個『賣家電的品牌』,逐步成為一個理解家庭生活需求的品牌。」

從空氣淨化、冰箱除菌保鮮、洗衣清潔、健康烹調、 AI 咖啡機到顯示技術, SHARP 致力將科技融入日常生活,預先設想、解決消費者不同階段的生活需求;如今,這套「半步先行」的思維也延伸到數位行銷:不只是等消費者說出需求,而是透過數據,更早辨識需求正在形成的訊號。

從散落的第一方數據到「看到完整消費者旅程」

SHARP 累積來自官網、會員、客服、維修與交易等大量第一方數據,但因數據資料分散在不同部門與系統,想要為行銷活動建立目標消費者輪廓,需要跨部門整理與人工處理。例如,需要先請 IT 撈取資料,再由行銷團隊分類目標客群,前後可能花上 3 到 5 天,活動發送出去後,也難以即時掌握消費者接下來的行為。

為解決上述挑戰, SHARP 開始評估、測試客戶資料平台(CDP),最終選擇與 Insider One 合作。評估過程中, SHARP 關注的不只是資料整合能力,也包括系統是否容易上手,以及線上、線下數據能否進一步串聯。

首先, SHARP 希望能縮短資料整合與行銷執行的距離。

Insider One 除可協助團隊進行第一方數據的整合、分群與分類,還有提供行銷引導與 AI 工具,例如行銷自動化等,讓團隊可以更精準地擬定媒體策略與決策,以清晰的投資報酬率(ROI)等數據,建立內部行銷與業務部門的信賴機制。

張凱傑指出:「對我們來說, CDP 的價值是縮短從資料、決策與行動的時間,讓行銷團隊可以把更多時間放在策略與內容,而不是處理資料。」舉例來說,導入 Insider One 後,行銷團隊用說的就可以完成受眾設定與行銷流程初步建置,將原本需要 3 到 5 天的時間縮短成 1 分鐘,然後,由系統觸及,以及追蹤開信、點擊與轉換,大幅縮短跨部門協作的工作流程。

Insider One
1912 年創立的夏普,在台灣積極數位轉型。SHARP 台灣總經理張凱傑攜手 Insider One ,透過數據整合,真正了解消費者的需求,精準推薦,股東購物節創造雙位數成長。右為 Insider One 吳一凡總經理。
圖/ 數位時代

對 SHARP 來說,另一個關鍵是降低團隊學習與使用數據的門檻。

為協助 SHARP 團隊快速上手與習慣使用, Insider One 團隊扮演如導師般的角色,透過手把手的培訓與指導,不僅大幅縮短系統摸索時間,更將原先至少要 3 個月以上的多元數據資料整合時間縮短在 1.5 個月內,成功趕上 SHARP 的年度最重要節慶活動–股東購物節。

第三個議題是捕捉線上互動跟線下交易之間的資料斷點,以消費者全通路(OMO)旅程數據持續深化互動關係。

張凱傑表示, SHARP 超過 80% 的銷售來自線下通路,部分合作通路同樣採用 Insider One,讓跨通路數據串接有了共通基礎,在 Insider One 團隊的協助下, SHARP 與生鮮超市合作,在符合資料授權跟隱私規範的前提下,透過會員輪廓標籤掌握跨通路消費需求,並以此規畫跨業聯合促銷(Joint Promotion)。

股東購物節四大指標皆雙位數成長, SHARP 如何從「廣撒行銷」走向「找對的人」

對 SHARP 來說,股東購物節是年度最重要活動,透過 Insider One 的站上模組、智能推薦、自動化顧客旅程與 A/B Test 等解決方案,結合會員資料整合與行為分析,去(2025)年, SHARP 行銷團隊可以從過去依年齡、性別等基本條件分群,轉變成掌握消費者對不同產品與內容的興趣,再搭配個人化推薦與自動化顧客旅程,讓對的內容在對的時機觸達對的人,極大化行銷綜效。

SHARP
「股東福利」官網提供一站式數位權益服務,包含股東卡領取、合作商家優惠查詢及精選好禮解鎖,輕鬆掌握各項專屬禮遇。
圖/ Insider

更重要的是,隨著數據累積與平台熟悉度提升, SHARP 的數位行銷成效持續優化。

以股東購物節為例,今(2026)年,不僅股東購物節的 eDM 開信率近 40%,流量、轉換率、客單價與回購率皆較去年成長15至25%,讓 SHARP 更加確信:數位行銷的重點不只是「吸引多少人」,而是能否辨識「哪些人值得溝通,以及現在應該說什麼」。

AI 智慧手沖咖啡機則是另一個案例。透過會員數據分析與問卷, SHARP 成功從會員名單中找出 4,000~5,000 名具有相關興趣與行為特徵的消費者,如喜愛手沖咖啡、熱愛科技、享受質感生活等客群,針對這群人進行精準溝通,帶動數百台產品銷售,創下轉換率超過 15% 的成績。

張凱傑認為,以 CDP 持續深化第一方數據資料有助於極大化行銷成效,以維修服務為例,如果系統辨識出消費者的冰箱使用年限已久,且近期有多次維修紀錄,即可在適當時機提供換機資訊,甚至從節能效益切入,讓這一次維修服務成為下一次產品需求的起點。

一次又一次的亮眼行銷成果,不僅讓 SHARP 從「廣撒行銷」轉向「找對的人」,持續深化對消費者的理解,讓線上的互動、內容與優惠,成為消費者消費或走進實體通路的前一站,也反映出家電行銷正從追求流量轉向對消費者需求的持續理解,成為家電數位行銷競爭的新典範。

想知道更多 Insider One 零售與家電產業應用,立即了解:https://insiderone.com/zh-hant/contact-us/

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
一次搞懂工業AI
© 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