電商行銷必知!5 分鐘掌握觀測電商行銷 3 大指標基礎

電商行銷必知!5 分鐘掌握觀測電商行銷 3 大指標基礎

電商行銷是什麼?是確認商品具備市場優勢就能在網路上銷售的思維?還是只要有足夠行銷預算並完整佈局就能讓商品大賣的策略?其實「商品」跟「預算」可能都還只是 經營電商 的基礎,當商品開始在網路上販售時,電商人除了需具備「銷售」和「預算」等基礎概念,也須具備 精準數據分析 能力,幫助瞭解市場需求、消費行為、競爭對手優勢等,從而制定出有效的行銷策略,提高品牌的知名度和轉換率。本文將介紹電商行銷中的核心公式與 3 大指標,並說明如何利用這些指標來觀測營運狀況,以及協助品牌建立 電商數據分析 的思考邏輯,讓您可以根據分析結果來調整電商策略,讓事業更上一層樓!

圖 1. 電商行銷不可不知的核心指標
圖 1. 電商行銷不可不知的核心指標

電商指標核心為何?電子商務數據分析不可不知的必備公式

GMV 是什麼?評估核心指標的重要數據

GMV 是 Gross Merchandise Value 的縮寫,指的是網路電商的商品交易總額,其中包含下單後未付款、取消訂單、已退貨跟已付款之訂單總額。不過由於 GMV 並非實際成交金額,因此數值會大於實際成交金額 ( Revenue ) 。在探討電商成效時,常見的評估指標即為 GMV 的核心公式:GMV = 流量 × 轉化率 × 客單價。品牌業主能透過計算分析 GMV ,來瞭解電商的交易狀況,預估下一檔次的營業目標,將數據作為行銷策略的參考。

GMV 與 Revenue 兩者有何區別?

Revenue 為實際成交金額,兩者的差異在於 GMV 包含所有訂單的總金額,而 Revenue 只計算實際成交金額。從數據上來看 Revenue 較能真實反映出平台實際收益,但 GMV 則能聚焦「流量」、「轉化」、「用戶」的變化對營收帶來的影響與趨勢,同時能將退貨和取消訂單的風險成本納入其中。

然而為何需要特別區分這兩個數值呢?實際應用上可透過比對 GMV 與 Revenue 的數值來獲得消費者在 自家電商平台 上購買商品的意願高低。舉例而言,若發現 GMV 與 Revenue 差距較大,極可能代表商品的退貨與退單率高;進一步單看 GMV 的數值,也能觀察出消費者在電商購買該商品的意願高低。故掌握 GMV 的關鍵指標也是電商同業的必備知識之一。以下來就讓我們分別針對 GMV 公式中的 3 大指標「流量」、「轉化」、「用戶」詳細說明其中的觀測重點與相關的數據指標。

如何收集電商數據,觀測 3 大電商指標?

圖 2. GMV 指標「流量」、「轉化」、「用戶」
圖 2. GMV 指標「流量」、「轉化」、「用戶」

1. 流量指標

觀測重點:

流量指標反映了電商網站的 吸引力 和曝光度,能幫助品牌了解瀏覽者從哪裡來,以及評估網站或產品是否足夠吸引瀏覽者的目光。一般來說流量分為「付費流量」與「自然流量」兩種,付費流量的主要來源為點擊廣告的使用者,而自然流量則是經由搜尋結果、社群經營導流而來的用戶。

電商指標介紹:

常見的流量指標有工作階段 ( Session ) 、不重複訪客 ( Unique Visitors ) 、網頁瀏覽量 ( Pageviews ) ,以下個別介紹。

  • 工作階段:主要觀測於 Google 的網站流量分析工具 — Google Analytics ,只要用戶開始進到網站並與網站互動就會產生一個工作階段,而一個工作階段中可包含用戶在 30 分鐘內與網站的所有互動,例如瀏覽商品、加入購物清單、下單購買等,可簡單視為使用者進到該網頁的互動量,並能以此評估此頁面是否能有效吸引使用者。
  • 不重複訪客:一定時間範圍內訪問網站的不重複用戶數量,不會因為跳出頁面後重新進入而重複計算,是計算 GMV 時的重要指標。
  • 網頁瀏覽量:商店頁面每次獲得瀏覽就會計算一次,是評估網站頁面或商品熱門程度的指標,能幫助品牌篩選出熱銷商品。

分析應用工具:

我們可以透過在網站中埋設 GA4 ( Google Analytics 4 ) 追蹤代碼,來掌握各項與流量指標相關的數據,透過交叉比對不重複訪客與網頁瀏覽量的來源,審視有哪些流量渠道值得品牌深度耕耘,或是有哪些成效不佳的廣告需要優化,來降低品牌獲取流量的成本。

2. 轉換指標

觀測重點:

轉換指標反映了網站流量為品牌帶來的訂單數量,最直觀的數據為 CVR,同時也是影響 GMV 的關鍵指標。品牌想掌握轉換指標,需要觀察一定期間內的交易總額與轉換率的變化,來評估各產品對品牌帶來的貢獻,並嘗試優化數值不佳的產品。

電商指標介紹:

  • CVR:廣泛的定義是指「任何對商業有價值意義的行為」,而以電商而言即是網站訪客中有達成品牌預期目標的使用者比例,例如購買商品、註冊會員 或下載檔案等等。品牌電商擁有高 CVR 代表能有效將流量轉化為利潤。但不同行動的轉換率使用的分子與分母數據來源不同,需要使用數據分析工具才能更清楚的解讀指標。
  • 回購率:回購率指購買過產品的顧客再次消費的比例,回購率越高代表該品牌的用戶對產品的滿意度越高,且擁有較高的品牌忠誠度,願意長期購買該產品。回購率也是目前電商經營上需著重優化的重要指標之一,尤其當流量與轉換率漸趨穩定後,提高回購率也會是在分析 GMV 數值時,不可忽略的一塊。

分析應用工具:

轉換指標可以透過 GA4CDP 等可以報表輔助數據的工具來追蹤,以威許的 CDP 工具 DForce 系統為例,「顧客視圖系統」能針對每個客戶給予屬性標記,當品牌需要深入研究消費者行為時,能整理出會員的回購率、轉換狀態、消費金額等交易數據,快速掌握高價值顧客的消費狀態,釐清消費者輪廓。品牌也能結合威許 MMRM 系統中的優惠券及點數紅利模組使用,吸引消費者回購,有效提升轉換指標。

3. 用戶指標

觀測重點:

用戶指標會員經營、顧客忠誠度有關,電商在優化上多以提高客單價、穩定用戶留存率為目標,為此品牌需要深入瞭解用戶人物誌,來設計會員經營策略及電商網站推薦功能,讓消費者願意持續與品牌互動、購買產品、持續回流,並提高這些用戶對品牌的價值,讓品牌在市場持續提高口碑和影響力。

電商指標介紹:

  • 客單價:一段時間內的總營業額除以總訂單數,得出的顧客平均消費金額就是客單價。客單價可以幫助品牌了解顧客的消費力,能作為未來商品定價或綁售策略的依據。
  • 顧客留存率:在一段時間內維持與品牌來往的顧客比率。舉個簡單的例子,假設月初時有 10 個顧客定期購買產品,月底只剩下 6 個,客戶留存率即為 60%。顧客留存率同時是同類群組分析中的重要數據,能幫助品牌定義客戶的生命周期。

分析應用工具:

要能精確掌握客單價,就要先能掌握各消費者的資訊。結合會員管理是分析客單價的重要基礎,較常見的會員管理系統包含 CRMSocial CRM 等 ,有了系統的幫助,品牌可以輕鬆搜集會員數據,進行同類群組分析,追蹤會員消費足跡,快速取得客戶生命周期價值等相關數據,同時維繫與會員的良好互動。另外,描繪受眾輪廓方面,品牌也能透過 CDP 來執行,像是威許的 DForce AI 分群功能,能自動導入 RFM、NESL 模型進行演算,智慧探勘出品牌豪貴客、新貴客、小資客,協助品牌規劃會員經營策略。另外也能使用威許 OmniGO 會員訂閱制 模組,讓用戶先行訂閱付款享優惠權益,快到期時自動提醒續訂,有效增加會員留存率,提高 顧客終身價值

3 個方向助您建立電商數據分析思考邏輯

電商交易過程遵循著流量 ( 進入商店 ) >用戶行為 ( 瀏覽商品 ) >轉換 ( 加入購物車結帳 )  3 個步驟進行。不過需要以數據排查問題時,建議改以轉換>用戶行為>流量的順序,從宏觀到微觀的邏輯來分析數據,會更有效率。以下為大家說明各層面數據分析的方向。

電商數據分析邏輯:轉換層面

當電商品牌出現問題,大多數情況都會最早體現在營收上。因此以 GMV 的公式攤開檢核,品牌可優先觀察轉換指標的變化,來判斷是整體趨勢的影響還是單一流量或價格因素,同時也能藉此判斷問題發生的 週期變化

電商數據分析邏輯:流量層面

確認轉換率後,下一步可觀察的指標即為 流量,因流量是影響交易規模的重要關鍵,成交總額往往也會跟著流量漲跌起伏,若流量出現異常時,需先重新審視品牌導流策略以及商品策略,最後再聚焦檢視用戶行為數據是否有出現異常。

電商數據分析邏輯:用戶行為層面

當檢視上述兩個層面後仍找不出問題所在,有高機率是與用戶間的互動環節出現異常、導致存留率與客單價都降低,品牌可以優先檢視 GA4 頁面跳出率、頁面停留時間、加入購物車等資訊,分析出可能的原因。或是透過後台將用戶數據導出至威許 DForce 系統,透過顧客視圖功能,輔助觀察消費者旅程,從中區分出不同購物階段的會員,進一步分析不同消費者行為優化商品頁面。

深入了解電商數據分析平台推薦|威許移動 DForce 顧客數據平台

想要進一步提升電商行銷的轉換率,就少不了數據分析工具幫助品牌分析整合各項電商顧客數據。而威許移動 DForce 顧客數據平台,不僅擁有強大的數據分析功能,每日自動生成淺顯易懂的 BI 圖表,並統整 30 日、365 日的數據指標,讓客單價、回購率、顧客終生價值等一覽無遺,幫助品牌找出潛藏在數據中的機會與危機。同時也擁有先進 AI 演算技術,自動運算 RFM / NESL 模型,產出多樣化的智慧分群名單,幫助品牌輕鬆找出需要重點行銷的主力客群。另外 DForce 還可串接搭配威許 MMRMOmniGO 平台,結合數據、通路與會員管理,驅動品牌深度會員經營計畫。

您也想清晰掌握數量龐大的電商顧客數據嗎?現在就與 威許移動專員聯繫,讓 DForce 幫助您分析關鍵核心指標,找出品牌業績突破口!

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