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电商产品经理必知的5大数据运营指标

创作时间:
作者:
@小白创作中心

电商产品经理必知的5大数据运营指标

引用
1
来源
1.
https://www.shumai.com.tw/blog/2019%E9%9B%BB%E5%95%86PM%E9%83%BD%E6%87%89%E4%BA%86%E8%A7%A3%E7%9A%845%E5%A4%A7%E6%95%B8%E6%93%9A%E9%81%8B%E7%87%9F%E6%8C%87%E6%A8%99

2019年,电商平台竞争激烈,以数据驱动的运营思维越来越受到重视。作为电商产品经理,你是否已经掌握了所有重要的数据指标?本文将分享电商平台上最重要的5大数据运营指标:流量、转化、用户、商品、风险控管。

电商产品经理的基本思维

作为一个电商产品经理,你是否羡慕过其他社交类、工具类产品,可以先专注于服务用户和优化体验,而不需要考虑商业化问题?电商产品从第一天开始就明确要实现商业价值,产品经理不仅要考虑用户体验,还要时刻思考如何让用户付费并增加消费。因此,电商产品经理需要具备以下基本思维:

  1. 电商公司的核心产品是商品本身,而不仅仅是网站。
  2. 由于商业模式清晰,电商产品开发往往由业务驱动,产品经理需要与跨部门同事通过数据进行有效沟通。
  3. 产品经理的任务是在商业变现需求和用户需求之间取得平衡。

核心公式:GMV = 流量 × 转化率 × 客单价

在介绍五大指标之前,电商产品经理必须牢记这个公式:

GMV = 流量 × 转化率 × 客单价

名词解释:GMV(Gross Merchandise Value)指的是网站成交金额,包括已付款和未付款的部分,涵盖退货和取消订单的金额;Revenue则是实际成交金额,通常小于GMV。之所以关注GMV而不是Revenue,是因为需要将退货行为和取消订单的数据放在风险管控指标中单独分析。

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:Session、Unique Visitor、Page Views

除了营销同事日常的工作外,产品团队可以从打磨用户体验和保障体验的顺畅与完整入手,通过口碑传播来获取自然流量。同时,保持与营销部门的沟通和同步非常重要,了解他们操作的流量渠道和策略,有助于理解完整的用户旅程,并针对不同产品(PC、Mobile、App)制定相应的流量获取策略。

有些产品团队会设置Growth Hack PM,通过技术手段更有效地获取流量,例如开发小程序或特殊活动页面(Landing Page)等。

  • Session:用户访问网站的次数,反映了网站的吸引力和用户互动程度。
  • UV(Unique Visitor):独立访客数,表示真正访问网站的新用户数量。
  • Page Views:页面浏览量,反映了商品的吸引力程度。

二、转化指标:流量进来后是否有效转化为订单?

关键数据:CVR(各页面的转化率漏斗)

这是产品经理最熟悉的指标之一,需要从用户旅程的角度分析各步骤页面的转化率。区分产品功能中的“信息流”和“任务流”非常重要,用户跳出通常是因为“产品信息内容不充足”或“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:从商品供应角度提供的内容与信息,如商品规格、评价、导购文章等。
  • 任务流:从用户需求角度设计的功能,如搜索筛选器、热销排行榜、猜你喜欢等。

CVR指标的定义会根据功能目标不同而有所差异,例如“收藏功能”的CVR可能需要以不重复访客作为分母、收藏次数作为分子,而不是使用session或pageview作为分母。但总体来说,产品经理通常需要关注以session为分母、到结账页之前的各页点击事件为分子的CVR,而运营部门则需要关注以各商品pageview为分母、成交订单量为分子的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)

从产品经理的角度来看,提高客单价的方式除了通过推荐系统和关联销售外,还需要持续经营会员(定义:已在网站产生过交易的用户),让他们持续产生交易。因此,这里用更广义的“用户指标”来涵盖这一指标的重点。

  • 用户粘性:重点在于建立良好的信息推送管道,把握用户的消费节奏,让他们在第一次消费后还能持续回购,例如通过相关产品优惠或回购补贴的推送来提高消费频次。
  • 用户留存:最常见的方法是设计会员机制,需要注意的是,Retention的计算通常与商品的消费频次有关,建议使用更精细的Cohort Analysis。

运营用户指标的关键在于掌握用户群体分层,与营销部门同事合作建立用户画像(Persona)或常见的RFM价值模型,可以帮助你更好地设计功能和运营不同价值的用户。但需要注意的是,用户分层只是手段,重点是找到不同用户的需求缺口和机会点,满足他们的需求以达成业务目标。

RFM模型是CRM中常用的会员价值分析模型,通过会员最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)三个因素来描述会员的价值状况。

四、商品类指标:分析商品本身的竞争力

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产品经理的直接控制范围内,而是与业务部门同事相关,但了解这些数据可以帮助产品经理更全面地掌握网站转化率的影响因素。例如,在OTA旅游平台,CVR下降可能是因为房源满房率高或库存少,也可能是由于特殊事件影响了商品优势。

当产品经理掌握了这些运营知识,可以更进一步地与业务部门同事合作优化商品竞争力,例如实现爬虫功能,自动调整商品价格以保持竞争优势。

SKU(Stock Keeping Unit)是从货品分类角度看单个商品。只要货品属性有所不同,就是不同的SKU。属性包括品牌、型号、配置、等级、花色、成分、用途等。也就是说,同样的货品只要在保存、管理、销售、服务上有不同的方式,就需要被定义为不同的SKU。

五、风险管控指标:作为平台的服务质量和满意度

关键数据:评价数、评价分数、投诉率、退货率

关注这些指标可以帮助监控商品问题,主动发现有瑕疵的商品以优化平台的服务质量和满意度。从产品经理的角度来看,创造和鼓励用户评价的机制,以及创造平台的正向循环是重要的着力点。同时,也应该与业务部门同事合作优化商品招募和采购的品质管控。

总结

以上是从“数据思维”角度切入电商产品的开发和运营。如果你的产品属于特别的“双边电商平台”,也可以参考从“供给与需求”角度切入的平台战略思维。

参考资料

原文出處:產品三眼怪實驗室 - Medium
原文作者:Yolanda Chiu
此系列文章皆為原著作方授權燒麥研究所上架使用,歡迎分享轉發,提醒您記得標示原出處喔。
版權所有,翻印必究。

本文原文来自烧麦研究所,原文出自产品三眼怪实验室,作者是Yolanda Chiu。

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