国内电商行业
一、业务知识
常见的电商平台：“万能的淘宝”、“3C起家的京东”、“病毒式传播的拼多多”
理解2个单词：
- B是business的缩写，指企业
- C是Consumer的缩写，指个人用户
从卖家、买家的维度，电商主要可以分为以下4种业务模式：
- 企业卖家——企业买家（Business to Business，B2B）：例如阿里巴巴就是一个以企业交易为主体的平台。企业间采购的特点是，订单量一般较大。
- 企业卖家——个人买家（Business to Consumer，B2C）：例如亚马逊、天猫就是企业店铺和个人用户交易。常听到的“xxx官方旗舰店”就是这一模式。
- 个人买家——个人买家（Business to Consumer，C2C）：例如淘宝，个人可以在淘宝开店铺。
- 卖家线上售卖——买家线下门店提货/换货（Online to Offline，O2O）：对电商行业来说，O2O是B2C的升级版，扩展了用户在线下参与消费的场景，对企业卖家提出了“存在线下实体、线上线下一体化”等更高要求。例如优衣库天猫旗舰店与线下实体店的价格相同，用户可以线上购买、线下提货或换货。
卖家在电商平台通过开店铺卖产品盈利，而平台则通过收取服务费、广告费、分成等形式盈利。
随着电商平台的不断发展，交易规则日益完善、营销手段逐渐多元化，部分企业卖家也期望将自身打造成“品牌”，做大做强，于是一种角色应运而生——服务商。
服务商：指项企业卖家提供服务的第三方公司。例如，店铺代运营公司，通过帮助企业运营店铺收起服务费来盈利，一般包括装修、设计、客服、仓储等系列服务。再例如，增值服务服务公司，为企业提供专业的销售分析报告、内容广告投放、直播承接等衍生服务。
卖家与服务商合作的原因很多。例如，企业卖家可以将更多时间和精力投入到产品的研发上；海外品牌为快速适应本土市场；品牌转型期需要数据分析支持等。
进入电商行业通常会就职于电商平台公司、企业卖家公司或者第三方服务公司。
本文主要以第三方服务公司为视角。
流量红利时代：在互联网、电商兴起的时候，只要吸引用户够多，进入网店，就会有一定比例人下单，就可以又源源不断的销售。买家数 = 店铺访客 * 购买转化率，成交额 = 买家数 * 客单价。
精细化运营（用户运营）：随着电商普及，新用户数不是无穷无尽的了，用户变得更挑剔和个性化。不得不由注重“店铺访客 * 购买转化率”的流量运营转变为“精细化运营”，更注重“单个用户的多次交易”以及“老用户带动新用户的社会裂变”。
用户运营在电商行业愈加重要的原因：
- 上面提到的流量下滑。传统卖货方式遇到增长瓶颈。例如，某店铺2018年“双11”当天流量（到店人数UV、浏览数PV）较2017年缩水30%。即使高知名度的品牌，单靠流量与转化率，已经不能维持更高的销售增长了。
- 市场下沉。指电商平台或企业将重点从一线、二线城市等核心市场扩展到三线级以下城市、县城和农村地区。目标消费者是低线城市和乡镇农村地区的用户群体，这类群体的特点是对价格敏感，注重性价比的商品。拼多多就是很好的案例，低价而高性价比。
- 电商行业重视打造“会员”概念，培养核心用户。平台到店铺都重视起与用户建立长期关系。例如，京东的Plus+会员。
用户运营可以针对每个消费者，细化以下状态：
- 认知：用户可以在B站、微博等媒体中看到产品的推荐，有了印象。
- 兴趣：经过多次曝光，用户积累了对产品的好感，在电商平台进行产品搜索、关注、收藏。
- 购买：等待大促好时机，终于“剁手”。
- 忠诚：对产品满意，好评，可能重复购买。
每个消费者在电商平台都有一个专属ID被用来记录行为。区别于传统零售，这是电商在数据上的优势：
- 电商数据是大数据，监控途径广，从浏览到下单都有迹可循。
- 用户特征带有预测性。性别和年龄都是可以根据历史行为被预测。比如经常流量女性类目的男孩，在电商中很可能被定义为“女”。
- 数据能够更新。例如，收货后再退货，订单状态会由“交易成功”改为“交易关闭”。
用户状态与电商部门的大致对应图：
相关部门介绍：
- 推广部门：负责电商广告的投放，通过广告曝光产品吸引用户。广告包括站内广告、站外广告。站内广告指某个店铺所在的电商平台上投放的广告。站外广告指投放在电商平台以外的广告，比如优酷，微博等上面的广告。
- 活动运营：规划店铺的具体售卖活动，包括大促活动和日常活动。大促活动指“618”，“双十一”等重大节日，日常活动包括满几件打几折、满额立减等。
- 产品运营：负责店铺参与活动的产品选款、规划产品布局、负责产品上新、拟定产品介绍等。
- CRM部门：（Customer Relationship Management）CRM指用户关系管理。负责和用户沟通，促使用户下单；规划会员用户的活动、引导用户等。
- 客服部门：包括售前部门和售后部门。
- 设计部门：负责店铺视觉素材设计。
- BI部门：BI（Business Intelligence）指建立数据仓库，存储电商业务产生的各种数据。负责为其他业务部门提供报表支持、收集行业数据等职能。
电商购物过程中，与CRM部门接触的环节有很多：
CRM部门作为需求接受方时，接收的需求主要来自于活动营运和卖家，分为业务执行和业务分析两大板块：
CRM部门作为需求提出方时，大部分工作都是为了业务执行，向各部门要资源与协商配合，还有为了业务分析向数据管理部门索要数据：
二、业务指标
（一）新老用户
用于衡量新老用户在某段时间或某次活动的贡献占比的两个指标：
- 新（老）用户数量占比：新（老）用户成交人数 / 总成交用户数
- 新（老）用户金额占比：新（老）用户成交额 / 总成交额
两个细节：老用户的定义、成交的定义
老用户的定义：需要明确的是，老用户是按（交易次数）累计计算，还是按某一时期至今的时间段计算。对于新店铺，一般采用累计计算，首次交易的用户就算新用户，再次交易的就算老用户；对于开店较久的店铺，采用周期计算（因为累计计算会导致老用户数量不断增大），即某段时间内存在多次交易，定义为老用户，而首次交易的用户，或者虽然在之前交易过，但直到该段时间以前很长一段时间没有交易的用户，应该被定义为新用户。
成交的定义：成交的定义需要根据需求定义，要弄清楚订单状态。例如，付款后又关闭是否算成交、申请退款的订单是否算入总金额细节，没有标准答案，需要自己决定。
（二）复购率和回购率
1、复购率
复购，即重复购买，一段时间内有2次或以上的付款行为。需要注意的是，要先定义好“一段时间”到底是多久，太短周期（比如三五天内）通常没有意义，因为用户首次购买的产品没有用户完是没有复购需求的，可以定义为“一年内”等。
复购率指复购用户占总购买人数的比重，能反映用户的忠诚度。
2、平均复购周期
和复购率息息相关，指用户重复购买的平均时间间隔，等于“总复购天数 / 总复购次数”。比如，某用户购买了5次（即复购了4次），每次购买行为之间依次相差15天、32天、80天、52天，那么他的平均复购周期 = （15+32+80+52）/ 4 = 44.75天。注意的是，同一用户在同一天发生的多比交易在电商领域通常算作一次，不算复购。
3、回购率
乍一看，复购率和回购率之间相差一个字，容易被混为一谈，但实际上是有区别的，最大区别在于使用场景。
复购率是衡量较长时间段、或者作为周期性（逐月、逐年）检查用户忠诚度的指标。
而回购率是分析短期促销活动（简称大促）对用户吸引力的指标。
（三）“人”与“货”两类指标
电商常用指标可以分为"人"与“货”两大类，分别是用户交易和商品管理指标。
1、用户交易常用指标：
（a）进店浏览指标：
- 访客数（UV，Unique Visitor）：商品所在页面的独立访问数。
- 加购数：将某款商品加入到购物车的用户数。
- 收藏数：收藏某商品的用户数。
（b）购买指标：
- 成交总额（GVM）。
- 客单价：也叫人均付费，等于“总收入 / 总用户数”。
- 支付转化率：付款用户数 / 访客数。
- 折扣率：成交总额 / 吊牌总额。吊牌总额 = 吊牌价（即商品的实际售卖价格） * 销量 。
（c）退货指标：
- 拒退量：拒收和退货的总数。
- 拒退额：拒收和退货的总金额。
- 实销额：成交总量 - 拒退额
2、商品管理常用指标
（a）备货指标：SPU在电商中一般指款号，比如IPhone 8、9分别是一个SPU。SKU指SPU的具体货号，具体到颜色、尺寸等，例如IPhone 8 有3个SKU，分别为黑色、白色、红色的IPhone 8。
针对SPU、SKU常用的指标：
- SPU数量
- SKU数量
- 备货值： = 吊牌价 * 库存数
（b）发货售后指标
售卖比：又称为售罄率，等于“成交总额 / 备货值”。销售比可以用来看商品流转情况，以针对库存进行优化。
动销率：有销量的SKU数量 / 在售的SKU数量。
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# 本文章仅供学习参考使用，参考教材《数据分析思维——分析方法和业务知识》
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