电商数据指标体系该如何搭建?从“人货场”着手 | 帆软九数云
在电商行业,“人货场” 已经是大家耳熟能详的分析框架。简单来说:
- 人:消费者是谁,怎么来,如何留住;
- 货:商品是不是受欢迎,结构是否合理;
- 场:在哪个场景/渠道卖,转化链路是否顺畅。
但很多商家在做数据分析时,容易见树不见林:只盯着销量,却忽略了流量、转化、复购等核心指标。今天我们就带着大家系统梳理一下电商数据指标体系,并结合落地建议,让商家能真正用数据驱动增长。

一、“人” 相关数据指标体系
“人” 在电商中涵盖了客户、卖家以及内部员工等角色。
客户维度,我们更加关注客户从哪儿来(流量指标),带来的收益如何(消费行为+RFM指标),新老客户比例如何(用户分类指标),为了获取新客户付出了多少成本(新客指标),老客户是什么样子的一个结构(会员指标);
卖家维度,商家的服务质量等,会直接影响到用户消费体验;
员工维度主要考核的是人效产出、销售完成率、投诉率等等更偏重于为买卖双方提供服务质量的指标。

二、“货” 相关数据指标体系
“货” 不仅指商品本身,还涉及商品流转的供应链环节。所以我们可以从进(进货)、销(销售、售后)、存(库存)三个维度切入分析。

三、“场” 相关数据指标体系
在传统零售行业,“场” 是指线下的门店;而新兴的电子商务行业,“场”也可以指电商交易的场景,包括线上购物平台、店铺页面、营销活动等。
对“场”的分析,可以包括线上店铺、平台、活动、页面和细分场景的分析。

四、电商数据指标体系落地
电商数据指标体系可以包括的指标非常之多,在实际运用时,如果只是一味地堆数据,终将被数据所累,而不是使用数据来提升运营效率。那么一个发展良好的电商企业,该如何将这一套理论落地呢?
1.聚焦北极星指标
按业务阶段,每个类别只选 3-5 个核心指标(北极星指标)和10个左右的相关指标;用Excel或九数云BI等工具,搭建实时看板。
2. 建立指标联动分析逻辑
单一指标异常时,用 “人货场” 交叉验证,比如销售额下降:
- 先看 “人”:流量是否减少?
- 再看 “货”:是否缺货或新品竞争力不足?
- 最后看 “场”:是否活动力度减弱或页面卡顿?
3. 制定可落地的优化动作
针对问题指标设计具体方案:
- 若新用户 UV 价值低,可推新客专属满减券提升首单客单价
- 若某品类库存周转率低,可减少该品类进货量,同时用组合套餐带动销售
- 若促销 ROI 低,下次活动可缩小投放人群,聚焦高转化用户
总结
电商 “人货场” 数据指标体系相互关联,商家应建立起完善的数据监控和分析体系,实时关注这些指标变化,及时调整运营策略,才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。
而九数云BI作为一款强大的商业智能分析工具,能为商家构建电商数据指标体系提供有力支持;商家还可用九数云快速创建数据看板,实时监控核心指标,让数据驱动决策真正落地。
九数云电商数据分析工具,免费试用:https://www.jiushuyun.com/e-commerce

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