你了解电商数据化运营吗？盘点电商数据化运营的三类重点指标！

在数字化时代，电商企业的成功在很大程度上取决于其数据化运营的能力。电商数据化运营是一种以数据为核心，利用先进的数据分析技术来指导企业经营活动的方法论。通过这种方法，企业能够深入洞察市场动态，精准把握消费者需求，优化供应链管理，并实现营销策略的智能化。本文将深入探讨电商数据化运营的概念、实施效果、关键指标以及如何利用这些指标来推动业务增长。

文章将介绍电商数据化运营的定义和它能够带来的效益，文章重点将放在电商运营关键指标的阐述上，包括市场类指标、运营类指标和商品类指标，并解释了这些指标如何帮助企业全面了解市场状况、评估竞争地位、优化客户体验和提升销售业绩。

一、  什么是电商数据化运营？可以实现什么效果？

电商数据化运营是指电商企业在经营过程中，使用数据化的工具、技术及方法，对运营过程的各个环节进行科学的分析。通过专门的数据收集系统，企业能够捕获用户行为、交易记录、市场动态等关键数据。随后，利用先进的数据分析技术，对这些数据进行深入的分析和处理，提取有价值的信息和洞察。

提出专业、准确的行业数据解决方案，意味着企业能够基于数据分析结果，制定明智的业务策略和优化措施。

• 这不仅能够优化运营效率，比如通过预测分析来优化库存管理，减少过剩或缺货的情况；
• 还能降低运营成本，例如，通过用户行为分析来实现更精准的营销，提高转化率，减少无效的广告支出。
• 此外，数据化运营还能够帮助企业提高效益，实现个性化推荐，增强用户体验，从而提升用户满意度和忠诚度，增加复购率。

二、  有哪些数据化运营指标

电商运营的成效可以通过一系列量化指标来衡量，这些指标将电商数据化运营的复杂过程具体化、明确化。在电商领域，这些关键指标被划分为三大类别：市场类指标、运营类指标和商品类指标。

1、市场类指标

市场类指标是洞察企业经营环境的关键，它们涵盖了以下几个核心方面：

（1）行业销售量：这代表了在特定时间段内，行业内商品成交的总数量。

（2）行业销售量增长率：这一指标衡量的是行业销售量的增长速率。

（3）行业销售额：这指的是在一定时间内，行业所有成交商品的累计交易金额。通常情况下，成交数量的增加将直接带动行业销售额的上升。

举例来说，如果我们以手机行业为例，假设在一个月内销售量达到了100万部，每部手机的平均售价为1500元，并且本月的销售量比上月增加了20万部。根据这些数据，我们可以计算出手机行业本月的销售量增长率（环比）为25%，而整个行业的销售额则达到了15亿元。

下图是使用FineBI制作的重点行业分析看板，可通过年月区间动态查看不同时期行业下行业的交易量和交易变化趋势。

（4）企业市场占有率

也称为市场份额，它衡量的是企业商品销售额或销售量在同类市场中的占比，是反映企业竞争地位和盈利能力的重要指标。企业市场占有率的计算方式多样，主要分为：

• 企业总体市场占有率：反映企业在整个行业中销售额或销售量的比例。

• 企业目标市场占有率：指企业在其专注的目标市场中的销售额或销售量占比，通常这个比例会高于或等于总体市场占有率。

• 企业相对市场占有率：比较企业与市场上前三大竞争者的销售额或销售量之比，若超过1/3，表明企业在市场上具有相当的竞争力。

• 企业最大竞争者市场占有率：企业销售额或销售量与市场最大竞争者之间的比例，若超过100%，则企业在市场中占据主导。

以珠海白蕉海鲈行业为例，若线上年销售规模为10亿元，某网店年销售规模为3亿元，则该网店的总体市场占有率为10%，目标市场占有率为30%。若该企业市场上最大的三个竞争对手市场占有率分别为10%、8%、7%，则该企业相对市场占有率为40%，最大竞争者市场占有率为100%，显示出该企业在线上市场的强大竞争力。

（5）竞争对手销售额：指在一定时间内，企业竞争对手销售商品的总金额。

（6）竞争对手客单价：指在一定时期内，竞争对手平均每位客户购买商品的支付金额。

例如，若一家网店通过数据分析工具发现其最大竞争对手在2022年10月的销售额达到360万元，且有3万客户下单，则该竞争对手的客单价为120元。

下图是使用FineBI制作的市场竞争分析看板，通过筛选日期区间、市场三级类目以及品牌精准分析市场的竞争情况，利用趋势图直观地展示了目标品牌与市场大盘的交易金额情况，并通过环形图展示了不同品牌的市场份额占比。

2、运营类指标

电商运营的核心在于一系列关键的运营类指标，这些指标能够全面反映网店的运营状况。它们涵盖客户指标、推广指标、销售指标和供应指标等多个方面：

（1）客户指标

作为网店数据化运营的基石，客户指标主要描绘营销客户的黏性与忠诚度，具体包括：

• 注册用户数：指在电商平台上完成注册的用户总量。

• 重复购买率：即复购率，指在一定周期内，进行两次及以上购买的客户数量占总购买客户数的比率，该指标有两种不同的计算方法。

• 购买频率：指客户在一定时间内的购买次数，频率的高低直接关联客户的忠诚度和价值。

• 客单价：指在一定时间内，网店平均每位客户购买商品的支付金额，也即平均每笔交易的金额。客单价的高低反映了网店对客户的吸引力及客户的购买意愿，同样有两种计算方法。

以天猫平台上某品牌女装网店为例，该网店拥有12000名注册会员。在2021年第四季度，网店共成交客户数达到10万，其中复购客户数为3万，得出重复购买率为30%。这表明该网店的会员忠诚度较高，会员在季度内的平均购买频率为2.5次。在同一时期，网店的总销售额达到2000万元，从而计算出客单价为200元。

下图是使用FineBI制作的客户运营指标看板，该看板展示了不同时间区间、大区以及门店的会员数、复购率、客单价以及销售金额等指标。

（2）推广指标

推广指标是电商运营中至关重要的一环，它们聚焦于流量，这一关键因素直接关联到商品的销量。若要实现销量的稳步增长，有效的运营推广策略不可或缺。推广指标主要包括以下几个方面：

• 访客数与网页浏览量

访客数（Unique Visitor, UV）：指的是在一定时间内网店所接待的不同访客的数量。UV指标通过独立IP进行去重统计，确保每个访客无论访问频次如何，仅被计为一个独立单位，从而准确反映实际访客的总数。

网页浏览量（Page View, PV）：记录了用户在统计周期内浏览网页的总次数。每次页面加载均被计为一次PV，累计后的PV量是衡量网站流量和用户关注度的重要指标。例如，若网站当天记录到1000个独立IP，且每个用户平均访问5个页面，则PV量达到5000次。

• 访问深度

 访问深度（Depth of Visit, DV）指用户在单次访问中浏览的页面平均数，这个指标反映了用户对网站内容的兴趣和参与程度。平均访问页面数的多少，可以通过PV量除以UV量得出，比值越高，表明用户对网站的体验和黏性越好。

• 网站跳出率

网站跳出率是衡量用户进入网站后立即离开的比例，它是评价网站用户体验的一个重要指标。一个较高的跳出率可能暗示网站存在用户体验上的问题，而较低的跳出率则表明用户对网站内容感兴趣，这有助于增强用户黏性并提升他们在网站上消费的可能性。

• 展现量与点击量

展现量指在一定时间内，通过搜索关键词而展现店铺或商品的次数，它反映了市场对产品的需求程度。点击量则记录了在一定时间内，特定关键词广告被点击的次数，高点击量通常意味着更多的潜在兴趣和更有效的推广。点击率是点击量与展现量的比值，在展现量固定的情况下，高点击率能够带来更多的流量。例如，一家女装网店在未进行推广时，日均展现量为9977次，点击量为103次，点击率约为1.03%。通过直通车推广，展现量提升至17535次，点击量增至787次，点击率提升至4.49%，显著提高了推广效果。

• 成交转化率

成交转化率指在一定统计周期内，完成付款的客户数与访问商品的总访客数的比率。这一比率的高低直接反映了流量的精准度和网店运营推广的效率。高成交转化率意味着网店能够有效地将访问者转化为购买客户，这是衡量推广活动成功与否的关键。

下图是使用FineBI制作的推广投放分析看板，通过筛选时间区间、平台以及品牌来动态查看点击率、转化率等指标的具体数值以及同比环比变化情况。

（3）销售指标

销售指标是一组反映企业销售表现的关键数据，对理解企业销售状况至关重要，包括：

• 销售额

指在一定时期内，网店通过销售商品所获得的全部收入。销售额的计算可以通过以下公式得出：

  销售额=访客数×成交转化率×客单价

• 毛利

销售收入与销售成本之间的差额，是衡量网店盈利能力的重要指标。

毛利=销售收入-销售成本

• 毛利率

毛利与销售收入的比值，反映了网店或商品的竞争力和盈利能力。

• 投资回报率

净利润与总投资额之比，高投资回报率表明网店盈利能力强。

例如，一个服装品牌在2021年的销售收入为10.5亿元，销售成本为8.8亿元，计算出毛利为1.7亿元，毛利率约为16.19%。在扣除成本后，净利润为0.3亿元，总投资额为7.8亿元，得出年投资回报率约为3.85%。

下图是使用FineBI制作的销售分析看板，可以动态查询不同时间区间、平台、团队以及品牌的销售情况如销售额、利润等，并通过图标动态展示了销售额和利润的变化趋势。

（4）供应指标

供应指标涉及采购、物流和仓储环节，反映供应链的运营状况：

• 平均配送成本：指单位时间内平均每单位商品配送的成本，低平均配送成本意味着高物流管理效率。

• 订单响应时长：从客户下单到收货的时长，短订单响应时长通常与高客户满意度相关。

例如，一家网店与顺丰速运合作，确保省内订单24小时内响应，省外订单48小时内响应。在2022年上半年，该网店累计配送12000笔订单，总配送成本为30万元，计算出平均配送成本为25元。

3、商品类指标

电商行业中，商品的管理和分类至关重要，其中SKU和SPU是两个核心概念：

（1）SKU（Stock Keeping Unit）

这是衡量库存流动的基本单位，可以是单件商品、盒装商品或任何其他计量单位。在现代电商术语中，SKU也指代商品的唯一标识编码。对于电商平台而言，每个商品根据其销售属性被赋予一个独特的SKU。如果一款商品存在多种型号或颜色，则每种变体都将有其对应的SKU。

下图是使用FineBI制作的SKU销量排名，可根据排名情况及时调整库存与进货计划

（2）SPU（Standard Product Unit）

这是指一组标准化且易于检索的信息集合，这些信息共同描述了商品的特定属性。具有相同属性和特征的商品被归类为同一个SPU。

以一家淘宝童装店为例，该店销售的“蝴蝶侠棉衣”有两种颜色选项。在这个例子中，“蝴蝶侠棉衣”作为一个整体被视为一个SPU，而每种颜色的款式则分别对应一个SKU。

三、总结

本文我们探讨了电商数据化运营的深刻内涵、关键指标以及实际应用。从市场类指标到运营类指标，再到商品类指标，我们详细分析了电商企业如何通过数据驱动的洞察来优化运营效率、降低成本、增强用户体验，并最终提升销售业绩和市场竞争力。

电商数据化运营的力量在于其能够将抽象的数字转化为具体的业务行动，将复杂的市场动态简化为可操作的策略。随着电商行业的不断发展和创新，数据化运营将持续作为企业核心竞争力的重要组成部分。企业需要不断探索和深化数据化运营的实践，培养数据驱动的文化，加强数据分析能力，以适应市场的快速变化和消费者的多元化需求。

通过FineBI等数据分析工具的应用，企业能够构建起一个全面、动态的数据监控和分析体系，从而实现对市场趋势的快速响应和对内部运营的精细化管理。