电商数据分析方法——搭建数据指标体系

指标是量化衡量标准、衡量目标的单位或方法，例如对电商数据分析来说，最常见的指标就是UV和PV，而针对APP来说，最常见的就是DAU，MAU。

有了指标也就知道应该从哪些角度入手开始数据分析，数据驱动已经是我们在做用户增长和产品优化的核心指导方向，我们会把数据驱动从定制数据到使用数据分成三步：

1、根据核心目标制定数据分析指标

2、指标还原到埋点方案

3、围绕核心目标开始数据分析

最关键的步骤就是如何制定指标，指标是与业务关联最近的，也是最灵活的一个步骤，因为不同的业务指标完全不同，在电商数据分析中，业务的指标跟交易有关，软件业务的指标会跟注册有关，虽然都会归结于范交易，但是在指标体系搭建上还是略有不同，我们总结了一些可快速上手的行业通用指标，给你在开始进行网站或APP分析前一些指标体系的建议。

在指标搭建前，先说说，你想看到什么数据？

电商网站（APP）应该关注的数据看板什么样？

从实际业务出发，举例CXO，市场，运营三个核心角色，每个角色需要看的内容不同

**CXO：**想了解业务数据，只能被动的等待下属的分析报告，需要更直观的方式，掌握真实数据，及时获得洞察。

**运营：**做了大量的运营活动，无法分析效果如何，现有渠道提供的分析能力不足以支撑精细化运营，缺少体系化的数据支持。

**市场：**花出去的预算，就像泼出去的水，如何衡量效果？如何进行广告跟踪提高ROI？

（一）根据需求设定的电商数据分析指标


有了这些指标，等同于掌握了用户在产品上的基本行为。通过这些指标的简单组合就会得到我们需要的数据。

但是在搭建指标的时候，很难一次性的把所有指标都想到，也不应该出发点是大而全。最合适的指标搭建方式是围绕增长计划里的核心转化目标和转化流展开。指标搭建从小到大，由简单到全面。

（二）举例：电商的订单流转化率指标

电商数据分析通常涉及到支付订单次数，从启动（着陆）到支付订单的全流程就是订单流。下图是我们需要的漏斗可视化报表，希望通过这个漏斗看到用户在不同行为之间的转化率及流失情况。

（三）指标：

1、商品详情页到购物车的转化率

2、购物车到提交订单的转化率

3、提交订单到支付订单的转化率

……

当我们有了数据分析指标之后，我们就会很清晰应该去关注什么数据，来针对性的制定埋点方案。

指标、埋点、数据报告，所有的后续操作都是围绕着早期的一个增长需求展开的。

那么举例的这个电商订单流增长需求是什么，我猜你已经想到。

那就是降低订单流的流失率，提高转化率。