在瞬息万变的电商世界中，数据是企业决策的基石。GMV和GSV作为衡量电商平台业绩的重要指标，经常被人们提及。然而，它们之间存在着显著的差异。理解这些差异，并将其应用于实际运营中，对电商企业的健康发展至关重要。本文将深入剖析GMV和GSV的概念、区别、计算方式以及应用场景，帮助电商企业更好地洞察业务，优化运营策略。

一、GMV和GSV的定义

GMV（Gross Merchandise Volume），即商品交易总额，指的是在一段时间内电商平台所有订单的总金额，包括已付款、未付款、取消、退货的订单。GMV反映的是平台整体的交易规模，体现了平台的受欢迎程度和市场潜力。简单来说，GMV统计的是所有订单行为，无论最终是否成交。

GSV（Gross Sales Value），即实际销售额，指的是在一段时间内电商平台实际完成交易的金额，即用户已支付且未退货的订单金额。GSV更贴近企业的实际收入，是评估业务盈利能力的重要指标。它剔除了未支付、取消和退货等因素，更真实地反映了电商平台的经营状况。

二、GMV和GSV的计算公式

GMV的计算公式如下：

GMV = 销售额 + 取消订单金额 + 拒收订单金额 + 退货订单金额

例如，某电商平台在“双11”期间，用户A下单1000元商品但未支付，用户B购买500元商品后因质量问题退货，用户C支付300元并确认收货。则当日GMV为：1000 (未支付)+500 (退货)+300 (成交)=1800 元。

GSV的计算公式如下：

GSV = 销售额 − 退货订单金额

例如，某服装品牌某月销售额为50万元，但其中10万元因用户退货未成交。则GSV为：50 万元−10 万元=40 万元。

三、GMV和GSV的核心差异

GMV和GSV最核心的差异在于统计范围和用途，具体如下表所示：

四、GMV和GSV的应用场景与意义

1) GMV的应用场景与意义：

• 分析用户购买意向。例如，双11期间GMV达1229.37亿元，反映平台流量与用户参与度。
• 优化运营策略。通过提升访购率、客单价等过程指标驱动GMV增长。

2) GSV的应用场景与意义：

• 核算企业真实收入。例如，某品牌GMV为1000万元，GSV为800万元，需针对性降低退货率。
• 评估供应链效率。高GSV需依赖产品质量、物流体验等。

五、分析GMV下滑的原因及解决方案

GMV的数值总是一目了然的。对于GMV，运营的重点往往不是数值的计算，而是解读，即“当GMV下滑时，可以从哪些方面着手分析？”

1) 检查数据，确定数据的准确性、周期性与变化幅度

• 准确性：是否存在数据库异常/数据上报延迟/数据口径不一致等问题
• 周期性：确定数据变化的周期范围（同比/环比 年季/月/周等）
• 变化幅度：与历史数据对比，确定数据波动是否在正常范围内

2) 从公式着手，拆解影响电商GMV的关键因素，并提出解决方案

从订单数维度：

• GMV的计算公式为：GMV=有效订单数*客单价
• 逐层拆解后：GMV=展现量*点击率*加购转化率*下单转化率*支付转化率*客单价

影响电商GMV的因素：

• 平台流量：影响GMV的首要因素，高流量意味着更多的潜在客户访问，更高的成交可能性。优化关键词、广告、社交媒体等营销策略，提高店铺和产品的曝光率，可以显著增加流量。
• 转化率：访问量转化为实际购买量的比例。影响转化率的因素包括产品描述、用户体验、价格策略、促销活动、客户服务等。
• 客单价：每位顾客平均购买的金额。提升客单价的策略包括产品捆绑销售、推荐相关产品、提供优惠券和折扣等。
• 产品丰富度：提供丰富的产品种类和型号，满足不同客户的需求，可以吸引更多的顾客选择购买，从而提升GMV。

从新老客维度

• GMV的计算公式为：GMV=新客销售额+老客销售额
• 逐层拆解后：GMV=新客数*标准价*折扣+总会员*有效会员比率*回头率*老客客单价*复购率

影响电商GMV的因素：

• 新客数：新客的购买会带来额外的销售额，在其他条件不变的情况下，新客数越多GMV越高。
• 标准价：商品的标准价格是计算 GMV 的基础因素之一。较高的标准价在同等销售数量下会产生更高的 GMV，但可能会影响销售量，需要综合考虑市场需求和竞争情况来制定合理的标准价。
• 促销活动：固定的营销策略难以应对市场需求变化，促销活动是拉动GMV增长的重要手段。节假日促销、限时折扣、满减优惠、积分奖励等，都能有效刺激消费需求，增加销售额。
• 客户忠诚度：通过会员制度、优质客户服务、定期反馈调查等方式，提升客户满意度和忠诚度，可以增加重复购买率，进而提升GMV。
• 老客客单价：指老客户每次购买的平均金额。提高老客客单价可以通过推荐高价值产品、组合营销等方式实现。

六、九数云BI助力电商GMV和GSV分析

电商企业通常会通过多个平台进行销售，如自有电商平台、第三方平台（如淘宝、天猫、京东等）、社交电商等。在GMV和GSV的计算时，由于数据分布在多个系统中，电商卖家难以快速、准确地获取综合信息，从而影响 GMV 的准确计算。九数云BI作为高成长型企业首选的SAAS BI工具，能够将这些分散在不同渠道的数据进行实时整合，为企业提供更全面、准确的数据分析支持。

• 多渠道数据整合：九数云BI支持连接多种数据源，包括电商平台数据、支付数据、物流数据等，实现数据的集中管理和统一分析。
• 自动化数据处理：九数云BI提供强大的数据清洗、转换和建模功能，自动处理原始数据，减少人工干预，提高数据处理效率和准确性。
• 实时监控与预警：九数云BI可以实时监控GMV和GSV等关键指标，并设置预警规则，及时发现异常情况，帮助企业快速响应市场变化。
• 可视化数据分析：九数云BI提供丰富的图表和报表类型，将复杂的数据转化为直观的可视化结果，帮助企业更好地理解数据背后的含义，发现潜在的商机。
• 灵活的报表定制：九数云BI支持自定义报表和仪表盘，根据不同业务需求，灵活配置分析指标和维度，满足个性化的数据分析需求。

总结

综上所述，GMV和GSV是电商运营中两个至关重要的指标。GMV反映的是平台的交易规模和市场潜力，而GSV则代表着企业实际的经营收入。电商企业需要根据自身业务特点，综合分析GMV和GSV，并结合其他运营指标，才能更全面地了解业务状况，制定更有效的运营策略。借助九数云BI等数据分析工具，电商企业可以更高效地进行数据整合、分析和可视化，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。如果您想了解更多关于九数云BI的信息，可以访问九数云官网（www.jiushuyun.com)，免费试用体验。