電商行銷是什麼？是確認商品具備市場優勢就能在網路上銷售的思維？還是只要有足夠行銷預算並完整佈局就能讓商品大賣的策略？其實「商品」跟「預算」可能都還只是經營電商的基礎，當商品開始在網路上販售時，電商人除了需具備「銷售」和「預算」等基礎概念，也須具備精準數據分析能力，幫助瞭解市場需求、消費行為、競爭對手優勢等，從而制定出有效的行銷策略，提高品牌的知名度和轉換率。本文將介紹電商行銷中的核心公式與 3 大指標，並說明如何利用這些指標來觀測營運狀況，以及協助品牌建立電商數據分析的思考邏輯，讓您可以根據分析結果來調整電商策略，讓事業更上一層樓！
圖 1. 電商行銷不可不知的核心指標 電商指標核心為何？電子商務數據分析不可不知的必備公式
GMV 是什麼？評估核心指標的重要數據
GMV 是 Gross Merchandise Value 的縮寫，指的是網路電商的商品交易總額，其中包含下單後未付款、取消訂單、已退貨跟已付款之訂單總額。不過由於 GMV 並非實際成交金額，因此數值會大於實際成交金額 ( Revenue ) 。在探討電商成效時，常見的評估指標即為 GMV 的核心公式：GMV ＝ 流量 × 轉化率 × 客單價。品牌業主能透過計算分析 GMV ，來瞭解電商的交易狀況，預估下一檔次的營業目標，將數據作為行銷策略的參考。
GMV 與 Revenue 兩者有何區別？
Revenue 為實際成交金額，兩者的差異在於 GMV 包含所有訂單的總金額，而 Revenue 只計算實際成交金額。從數據上來看 Revenue 較能真實反映出平台實際收益，但 GMV 則能聚焦「流量」、「轉化」、「用戶」的變化對營收帶來的影響與趨勢，同時能將退貨和取消訂單的風險成本納入其中。
然而為何需要特別區分這兩個數值呢？實際應用上可透過比對 GMV 與 Revenue 的數值來獲得消費者在自家電商平台上購買商品的意願高低。舉例而言，若發現 GMV 與 Revenue 差距較大，極可能代表商品的退貨與退單率高；進一步單看 GMV 的數值，也能觀察出消費者在電商購買該商品的意願高低。故掌握 GMV 的關鍵指標也是電商同業的必備知識之一。以下來就讓我們分別針對 GMV 公式中的 3 大指標「流量」、「轉化」、「用戶」詳細說明其中的觀測重點與相關的數據指標。
如何收集電商數據，觀測 3 大電商指標？
圖 2. GMV 指標「流量」、「轉化」、「用戶」 1. 流量指標
觀測重點：
流量指標反映了電商網站的吸引力和曝光度，能幫助品牌了解瀏覽者從哪裡來，以及評估網站或產品是否足夠吸引瀏覽者的目光。一般來說流量分為「付費流量」與「自然流量」兩種，付費流量的主要來源為點擊廣告的使用者，而自然流量則是經由搜尋結果、社群經營導流而來的用戶。
電商指標介紹：
常見的流量指標有工作階段 ( Session ) 、不重複訪客 ( Unique Visitors ) 、網頁瀏覽量 ( Pageviews ) ，以下個別介紹。
- 工作階段：主要觀測於 Google 的網站流量分析工具 — Google Analytics ，只要用戶開始進到網站並與網站互動就會產生一個工作階段，而一個工作階段中可包含用戶在 30 分鐘內與網站的所有互動，例如瀏覽商品、加入購物清單、下單購買等，可簡單視為使用者進到該網頁的互動量，並能以此評估此頁面是否能有效吸引使用者。
- 不重複訪客：一定時間範圍內訪問網站的不重複用戶數量，不會因為跳出頁面後重新進入而重複計算，是計算 GMV 時的重要指標。
- 網頁瀏覽量：商店頁面每次獲得瀏覽就會計算一次，是評估網站頁面或商品熱門程度的指標，能幫助品牌篩選出熱銷商品。
分析應用工具：
我們可以透過在網站中埋設 GA4 ( Google Analytics 4 ) 追蹤代碼，來掌握各項與流量指標相關的數據，透過交叉比對不重複訪客與網頁瀏覽量的來源，審視有哪些流量渠道值得品牌深度耕耘，或是有哪些成效不佳的廣告需要優化，來降低品牌獲取流量的成本。
2. 轉換指標
觀測重點：
轉換指標反映了網站流量為品牌帶來的訂單數量，最直觀的數據為 CVR，同時也是影響 GMV 的關鍵指標。品牌想掌握轉換指標，需要觀察一定期間內的交易總額與轉換率的變化，來評估各產品對品牌帶來的貢獻，並嘗試優化數值不佳的產品。
電商指標介紹：
- CVR：廣泛的定義是指「任何對商業有價值意義的行為」，而以電商而言即是網站訪客中有達成品牌預期目標的使用者比例，例如購買商品、註冊會員或下載檔案等等。品牌電商擁有高 CVR 代表能有效將流量轉化為利潤。但不同行動的轉換率使用的分子與分母數據來源不同，需要使用數據分析工具才能更清楚的解讀指標。
- 回購率：回購率指購買過產品的顧客再次消費的比例，回購率越高代表該品牌的用戶對產品的滿意度越高，且擁有較高的品牌忠誠度，願意長期購買該產品。回購率也是目前電商經營上需著重優化的重要指標之一，尤其當流量與轉換率漸趨穩定後，提高回購率也會是在分析 GMV 數值時，不可忽略的一塊。
分析應用工具：
轉換指標可以透過 GA4、CDP 等可以報表輔助數據的工具來追蹤，以威許的 CDP 工具 Dforce 系統為例，「顧客視圖系統」能針對每個客戶給予屬性標記，當品牌需要深入研究消費者行為時，能整理出會員的回購率、轉換狀態、消費金額等交易數據，快速掌握高價值顧客的消費狀態，釐清消費者輪廓。品牌也能結合威許 MMRM 系統中的優惠券及點數紅利模組使用，吸引消費者回購，有效提升轉換指標。
3. 用戶指標
觀測重點：
用戶指標與會員經營、顧客忠誠度有關，電商在優化上多以提高客單價、穩定用戶留存率為目標，為此品牌需要深入瞭解用戶人物誌，來設計會員經營策略及電商網站推薦功能，讓消費者願意持續與品牌互動、購買產品、持續回流，並提高這些用戶對品牌的價值，讓品牌在市場持續提高口碑和影響力。
電商指標介紹：
- 客單價：一段時間內的總營業額除以總訂單數，得出的顧客平均消費金額就是客單價。客單價可以幫助品牌了解顧客的消費力，能作為未來商品定價或綁售策略的依據。
- 顧客留存率：在一段時間內維持與品牌來往的顧客比率。舉個簡單的例子，假設月初時有 10 個顧客定期購買產品，月底只剩下 6 個，客戶留存率即為 60％。顧客留存率同時是同類群組分析中的重要數據，能幫助品牌定義客戶的生命周期。
分析應用工具：
要能精確掌握客單價，就要先能掌握各消費者的資訊。結合會員管理是分析客單價的重要基礎，較常見的會員管理系統包含 CRM 與 Social CRM 等 ，有了系統的幫助，品牌可以輕鬆搜集會員數據，進行同類群組分析，追蹤會員消費足跡，快速取得客戶生命周期價值等相關數據，同時維繫與會員的良好互動。另外，描繪受眾輪廓方面，品牌也能透過 CDP 來執行，像是威許的 Dforce AI 分群功能，能自動導入 RFM、NESL 模型進行演算，智慧探勘出品牌豪貴客、新貴客、小資客，協助品牌規劃會員經營策略。另外也能使用威許 OmniGO 會員訂閱制模組，讓用戶先行訂閱付款享優惠權益，快到期時自動提醒續訂，有效增加會員留存率，提高顧客終身價值。
3 個方向助您建立電商數據分析思考邏輯
電商交易過程遵循著流量 ( 進入商店 ) ＞用戶行為 ( 瀏覽商品 ) ＞轉換 ( 加入購物車結帳 ) 3 個步驟進行。不過需要以數據排查問題時，建議改以轉換＞用戶行為＞流量的順序，從宏觀到微觀的邏輯來分析數據，會更有效率。以下為大家說明各層面數據分析的方向。
電商數據分析邏輯：轉換層面
當電商品牌出現問題，大多數情況都會最早體現在營收上。因此以 GMV 的公式攤開檢核，品牌可優先觀察轉換指標的變化，來判斷是整體趨勢的影響還是單一流量或價格因素，同時也能藉此判斷問題發生的週期變化。
電商數據分析邏輯：流量層面
確認轉換率後，下一步可觀察的指標即為流量，因流量是影響交易規模的重要關鍵，成交總額往往也會跟著流量漲跌起伏，若流量出現異常時，需先重新審視品牌導流策略以及商品策略，最後再聚焦檢視用戶行為數據是否有出現異常。
電商數據分析邏輯：用戶行為層面
當檢視上述兩個層面後仍找不出問題所在，有高機率是與用戶間的互動環節出現異常、導致存留率與客單價都降低，品牌可以優先檢視 GA4 頁面跳出率、頁面停留時間、加入購物車等資訊，分析出可能的原因。或是透過後台將用戶數據導出至威許 Dforce 系統，透過顧客視圖功能，輔助觀察消費者旅程，從中區分出不同購物階段的會員，進一步分析不同消費者行為優化商品頁面。
深入了解電商數據分析平台推薦｜威許移動 DForce 顧客數據平台
想要進一步提升電商行銷的轉換率，就少不了數據分析工具幫助品牌分析整合各項電商顧客數據。而 威許移動 DForce 顧客數據平台，不僅擁有強大的數據分析功能，每日自動生成淺顯易懂的 BI 圖表，並統整 30 日、365 日的數據指標，讓客單價、回購率、顧客終生價值等一覽無遺，幫助品牌找出潛藏在數據中的機會與危機。同時也擁有先進 AI 演算技術，自動運算 RFM / NESL 模型，產出多樣化的智慧分群名單，幫助品牌輕鬆找出需要重點行銷的主力客群。另外 DForce 還可串接搭配威許 MMRM、OmniGO 平台，結合數據、通路與會員管理，驅動品牌深度會員經營計畫。
您也想清晰掌握數量龐大的電商顧客數據嗎？現在就與 威許移動專員聯繫，讓 DForce 幫助您分析關鍵核心指標，找出品牌業績突破口！
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