电商平台百家争鸣，以数据出发的运营思维越来越常被提倡，身为电商平台的 PM ，你是否有完整掌握所有重要的数据指标了呢？今天和大家分享电商平台都应该要注重的 5 大数据指标：流量、转化、用户、商品、风险控管。

数据指标的重点一直都不在于数据本身，更重要的是了解这些数据思维可以延伸出的行动计划，因此这篇也着重分享产品经理可以如何从这些角度切入并有所行动。

身为一个电商平台的 PM 你是否羡慕过其他社群类、工具类产品，一开始不太需要想商业化的问题，只需要先思考如何服务好用户、优化体验即可。

做电商跟其他互联网产品不一样，从第一天便清楚知道我们的产品就是要商业化。作为一个产品经理，不只要替用户考量体验，同时也时时刻刻在想如何让用户付费、并消费更多！因此身为电商 PM 必须要具备以下基本思维:

电商公司最重要的产品并不是网站，而是商品本身。

因为电商类的公司商业模式很清晰，诉求很明确，必定是由业务驱动产品开发的，因此比起其他产品PM，我们格外会被老板/业务的需求清单推着跑，如何与跨部门同事通过数据沟通是非常重要的。

作为一个产品经理，你的任务是在「商业的变现需求」与「用户需求」内取得平衡，了解以下的商业数据指标可以帮助你取舍。

核心公式：

GMV=流量×转化率×客单价

首先，介绍五大指标前，电商 PM 必须要把这个公式刻在心上。

名词解释：GMV 与 Revenue 有何差异？GMV(Gross Merchandise Value) 指的是网站成交金额，实际指的是总交易订单金额， 包含付款和未付款的部分，也就是涵盖了退货与取消订单的金额；Revenue 则是指实际成交金额，会小于 GMV。

前三大指标「流量」、「转化」、「用户」将从这个公式的脉络去说明：

一、流量指标：如何获取用户？

关键数据：UV、PV

除了行销同事日常的业务外，产品团队可以切入的角度是打磨与保障用户体验的顺畅与完整，进而达到「口碑传播」的裂变效果；同时保持与营销部门的沟通与同步是很重要的，了解他们操作的流量渠道与策略，能够帮助你在思考与了解完整的 User Journey，并将不同产品分开思考，PC、Mobile、App 的流量渠道不同，体验优化应有相对应不同的策略与设计。

有些产品团队会有用户增长PM的配置，让获取流量通过技术的方式可以更有效率，例如开发小程序或是特殊活动页面等。

• UV(Unique visitor) = 访问平台的去重用户数，真正造访的用户数，网站要能一直吸引到新用户才能持续成长。
• PV(Page views) = 用户访问平台的总次数，被浏览过的商品，商品本身的吸引力程度，通常被用来看电商平台上商品的热门程度。

二、转化指标：流量进来后是否有效转化订单？

关键数据：CVR(各页面的转换率漏斗)

应该是 PM 最熟悉的一个指标，从进站后的 User Journey 去理清各步骤页面漏斗的转化率，此时分清楚产品功能里的「信息流」与「任务流」是非常重要的，用户跳出不外乎是「产品信息内容不充足」或是「信息丰富但用户无法有效率地完成找到商品的任务」。

信息流是从商品供给角度提供的内容与资讯，例如商品规格、评价、导购文章等；任务流是从用户需求的角度去搜索并找到他所需要的，例如搜索筛选器、热销排行榜、猜你喜欢等。

CVR 这个指标是有点玄的，要看各功能目标是什么，产品的功能终极目标都是要促使用户执行下单的动作，但每个功能跟页面要追踪的事件会有差异，以致于分子与分母的定义可能会不同（举例来说「收藏功能」可能就需要以不重复访客作为分母、收藏次数作为分子，不能用session或是pageview去当分母）。但整体来说产品经理通常要看的大方向应该是session为分母的、到结算页面前的各页click事件为分子的CVR ，运营部门要看的应该是各商品pageview为分母、成交订单量为分子CVR。

三、用户指标：转化后的流量如何持续运营，提高这些流量的价值？

关键数据：客单价(AOV)、用户粘性(DAU, MAU)、用户留存(Retention)

从PM的角度看提高客单价的方式，除了透过推荐系统＆关联系统进行捆绑销售外，还有持续经营会员(定义：已在网站产生过交易的用户)让其持续产生交易，因此我用了更广义的「用户指标」来涵盖此指标的重点。

以用户粘性来说，重点在于「良好的信息推送渠道」，把握住用户的消费节奏，让他第一次消费完后还会一买再买，譬如相关产品优惠或回购补贴推送等提高消费频次；而用户留存的切入最常见的是会员机制的设计，需注意的是 留存的计算通常会跟本身商品的消费频次也有关系。

运营用户指标的一大关键在于掌握用户客群分层，与营销部门同事合作建立用户画像(persona)或是常见的 RFM 价值模型，可以协助你切入去思考设计不同的功能、运营不同价值的用户。不过用户分层只是手段，重点是找到不同用户的 gap 与机会点满足他的需求从而达成业务目标。

什么是RFM模型？在CRM中，经常会用到RFM模型分析去衡量会员的价值，和给企业带来的利润能力。这个模型是通过会员最近一次消费（Recency）、消费频率（Frequency）、与消费金额（Monetary）这三个因素来描述会员的价值状况。

除了以上从 GMV 核心公式中剖析出的三大指标外，还有两个指标「商品」＆「风险控管」也非常重要。一开始所强调的思维：「电商公司最重要的产品并不是网站，而是货品本身 」，而这两个指标的核心概念就是监控商品的品质。

四、商品类指标：分析商品本身竞争力

关键数据：

• 商品总数：SKU数、库存(满房率)
• 商品优势性：个别商品转化率&收入占比、商品最低价比例

商品本身的竞争力通常不在 PM 可掌握的能力范围，而是与业务单位的同事比较相关，但对以上数据有了解与掌握，可以帮助 PM 更全面地掌握网站「转换率」的影响因子。举例来说，OTA 旅游平台，有时候 CVR 下降不一定是网站页面的转换哪里出了问题，可能是房源物件满房率高&库存少，或是因为特殊事件以至于货品优势下降。

当你有了这些基本认知，更进阶地能与同事合作优化服务的竞争力，像是许多 OTA 都有协助业务进行爬虫功能，将商品最低价做到自动化补贴与降价等功能。

SKU(Stock Keeping Unit)是从货品分类角度看单独一种商品。只要货品属性有所不同，那么就是不同的SKU。属性包括很多，一般的理解货品属性包括：品牌、型号、配置、等级、花色、成分、用途等。也就是说同样的货品只要在人们对其进行保存、管理、销售、服务上有不同的方式，那么就需要被定义为不同的SKU。

五、风险控管指标：身为平台的服务品质与满意度

关键数据：评价数、评价分数、投诉率、退货率。

关注以上这些指标可以让你监控商品问题，主动发现有瑕疵问题的商品以优化平台的服务品质与满意度，以 PM 的角度来说创造与鼓励用户评价的机制，并创造平台的正向循环是可以着力的点，同时也应该与业务部门同事合作优化商品招募与采购的品质管控。

就说这么多。