电商gmv怎么诊断？基于公式的层层拆解-九数云BI | 帆软九数云
在我们进行数据分析的时候，有一种常用方法是根据计算公式拆解分析思路。这种分析方法可以直达业务的底层逻辑，从而判断是哪个环节掉了链子。对于电商gmv来说，由于互联网可以记录用户进入网站开始的每个环节，因此具备充分的数据，可以基于这些环节去做电商销售额的诊断。
我们可以基于订单数、新老客户维度来充分拆解电商GMV，以便覆盖到我们可以控制的部分，即广告投放+会员运营
- GMV=有效订单数*客单价
- GMV=新客销售额+老客销售额
1、基于订单数维度的销售额拆解电商gmv
订单数反映了客户的购买频率和购买决策的转换情况。从订单数维度拆解GMV，可以对流量曝光进行完整的转化漏斗拆解
基本公式：GMV=有效订单数*客单价
第一层级：有效订单数=加购数*下单转化率*支付转化率
- 下单转化率：在浏览商品或加入购物车之后，最终提交订单的用户占比。反映客户购物、沟通体验是否良好
- 支付转化率：在提交订单之后，最终完成支付的用户占比。反映支付是否便捷、优惠价格是否到位
第二层级：加购数=访问量*加购转化率
- 加购转化率：用户在浏览商品或了解商品信息后，用户将商品加入购物车的比例。反应商品、商品页吸引力
第三层级：访问量=展现量*点击量
- 展现量：商品被展示给用户的次数，反应了广告流量规模
- 点击量：用户实际点击了商品的次数。反应了广告内容吸引力
最终我们可以获得：
通过将这些指标绘制成折线图，观察其时间趋势，可以及时发现转化环节存在的问题，进行实时调整，如：
- 某商品下单转化率一般在25%左右波动，某日下单转化率降到10%；经查发现是新来的客服培训不到位，影响了客户加购
2、基于新老客维度的销售额拆解电商gmv
新老客户数反映了客户的获取和留存情况。从新老客户维度拆解GMV，可以全面分析新客户的拓展效果和老客户的复购情况，帮助优化客户获取和留存策略。
基本公式：GMV=新客销售额+老客销售额
第一层拆解：基于新客销售额的拆解
- 新客销售额=新客数*新客客单价
- 新客客单价=连带率*件单价
连带率：平均每单购买的商品件数（如1单买2件，连带率=2）。
件单价：单件商品的实际成交价。
- 件单价=折扣*标准价
理解折扣如何影响最终的销售价格
第二层拆解：基于老客销售额的拆解
- 老客销售额=回头客数*老客客单*回头频率（即复购率）
回头频率：揭示老客户每年或每月的购买频次，反映了老客的忠诚度
- 回头客数=有效会员*回头率
回头率：揭示客户中会进行回购的客户概率，反映了产品及服务的吸引力
- 有效会员=总会员*有效会员比率
有效会员比率：真正对企业的业务产生有效贡献或具有一定活跃程度的会员所占的比例，反应会员整体质量
最终我们可以获得：
电商GMV = 新客数 × (连带率 × 折扣 × 标准价)+有效会员 × 回头率 × 老客客单价 × 回头频率
同样通过将这些指标绘制成折线图，观察其时间趋势，可以及时衡量新老客运营中是否存在问题，哪些环节需要改进。
当然，以上内容均基于通用逻辑进行梳理，学会了这套方法论，基于自己公司的业务流程进行梳理，即可一通百通。除了这两个维度之外，我们还可以基于其他的维度来层层拆解，以便通过梳理业务转化流程，抓住关键问题，如
- 电商GMV =（总订单数 - 退货订单数） × 平均客单价；则将退货因素一并考虑进去。
对于中小企业而言，通过使用云数据中台九数云BI来打通不同系统数据接口，实现全面的数据整合、自动化数据计算及多维度报表制作，实现实时监控、诊断GMV健康状态
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