电商精细化运营的五大关键指标和三个关键思路——笔记
1、品类及SKU多，用户覆盖广，运营难度大；
2、客单价偏低，强调留存和复购，强化运营；
3、产品设计相对成熟，优化运营时重中之重；
4、竞争激烈。
要想实现精细化运营，数据分析是必不可少的一个环节。电商网站要提高运营效率，至少需要五大关键指标：活跃用户量、转化率、留存、复购和 GMV 。
- 活跃用户量是一个基本的指标，有 DAU (日活跃用户)、WAU (周活跃用户)和 MAU (月活跃用户)三个层次；
- 转化是一个非常重要的指标，电商运营需要关注主路径、次路径甚至精细到每一个品类/ SKU 的转化率；
- 留存要从不同的时间周期上研究，包括次日留存率、3 日、7 日、30 日留存；
- 复购则要从 3 个角度去看，复购用户量、复购率和复购金额比；
- GMV 是最重要的指标，我们的运营最终是围绕这个来进行的（ GMV = UV *转化率*客单价）
商品运营：流量优化和品类优化
（一）转化分析
在商品运营中，尤其是首页商品更新速度快，我们要格外重视转化，甚至要精确到不同时间区间、不同位置、不同商品的转化率。然后根据转化率，结合业务经验，不断调整运营策略。
商品运营有一个非常大的优势：投入低，见效快，效果明显，商品运营的本质是通过不同坑位、不同活动、不同商品的分析来提高我们的转化率和 GMV 。
必须知道首页BANNER的变化时的转化率，UV点击转化、加入购物车转化、购物车支付转化
（二）实时分析
（三）品类分析
根据商品品类的利润率、转化率等表现，我们将商品品类分成 4 种：导流型品类、高利润品类、高转化品类、未来明星型品类。
1. 导流型品类：利润非常低，但是购买量大、市场需求大，目的在于导流。
2. 高利润型品类：利润率高，希望用户更多购买此类商品。
3. 高转化品类：带量。
4. 未来明星型品类：这是电商平台的潜力股，虽然曝光量很低，但是转化率极高。
明确了商品的品类后，我们就可以针对性地展开运营。
三、怎样进行用户运营？
精细化运营的情况下，做好用户运营主要从两个角度出发：
一是找到用户留存的关键点；
二是采取差异化的运营策略，区分不同的用户群体，对不同群体采取差异化的运营方式。
（一）找到用户增长的“魔法数字” MAGIC NUMBER
留住一个客户的成本远远小于重新获取一个客户的成本，所以留存至关重要，它关系着一个平台能否持续健康发展。
留存曲线分成三个周期，开始是震荡期和选择期，经过这两个周期，如果用户能够留下来，就会进入一个相对平稳期。
以某电商平台为例，在该网站上 7 天内完成 3 次购买的用户的留存度（红色）是一般用户（绿色）的 4 倍左右，因此在一周内让用户完成 3 次购买就是他的魔法数字。
对比两组用户，查看关键周期
（二）差异化的运营策略
不同用户的活跃度、商品偏好、购买决策阶段都各异，我们需要采取差异化的运营策略。差异化的运营策略主要从3个角度出发：基于用户的活跃度、基于用户对不同商品的偏好、基于用户所处的决策阶段。
基于用户的活跃程度，我们可以将用户大致分成“流失用户”、“低频活跃用户”和“高频活跃用户”。一般情况下，一个用户 30 天甚至更久没有登录你的平台，我们基本可以认为该用户流失了。对于流失客户，是否要考虑采取召回策略。30 天内活跃 10 天以上的高度活跃用户，我们是否可以向其推荐更多精准的商品。
其次基于用户对不同商品的偏好，我们采用用户分群，将用户区分成“美妆类”、“鞋帽类”、“数码类”、“书籍类”等不同群体，然后精准推送新品。用户偏好中转化率较低的人群，做精细化运营
第 13 期公开课 | 电商精细化运营的五大关键指标和三个关键思路
GIO 增长团队2018-02-26
736
作者 | 揭发
近几年电商行业存在明显的价格战现象，各大网站纷纷通过降价、促销等方式来吸引用户。KPCB 的调查报告显示，2009 年到 2015 年全球移动端新用户的增长率持续下滑，可以预计在 2016 年这一增速将继续放缓。这意味人口增长带来的流量红利正在逐渐消退，用户增长将更加乏力。那么，通过单纯的价格战来吸引新用户的方式还可行吗？
严峻的市场形势让我们思考：
- 通过降价促销来带订单数的增长，但是这样的活动吸引来的真是你的目标用户吗？
- 现在很多电商运营团队缺少精细化运营和数据驱动增长的经验和意识，依靠价格战这种野蛮生长的方式，一旦团队面临增长困境，又该如何应对？
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一、电商行业需要关注的五大关键指标
在众多的互联网细分行业中，电商行业起步早，发展时间长，行业特征显著：
- 商品品类及 SKU 多，用户覆盖面广，运营难度大；
- 总体上客单价低（除旅游、奢侈品等外），强调留存与复购；
- 电商产品设计相对成熟，优化运营是重中之重；
- 电商行业竞争白热化，精细化运营是冲出重围的必备技能。
要想实现精细化运营，数据分析是必不可少的一个环节。电商网站要提高运营效率，至少需要五大关键指标：活跃用户量、转化率、留存、复购和 GMV 。
- 活跃用户量是一个基本的指标，有 DAU (日活跃用户)、WAU (周活跃用户)和 MAU (月活跃用户)三个层次；
- 转化是一个非常重要的指标，电商运营需要关注主路径、次路径甚至精细到每一个品类/ SKU 的转化率；
- 留存要从不同的时间周期上研究，包括次日留存率、3 日、7 日、30 日留存；
- 复购则要从 3 个角度去看，复购用户量、复购率和复购金额比；
- GMV 是最重要的指标，我们的运营最终是围绕这个来进行的（ GMV = UV *转化率*客单价）
光知道指标是远远不够的，电商行业的精细化运营需要结合业务实际展开。下面，我们从商品运营、用户运营和产品运营这 3 个关键思路展开，聊聊电商网站该如何提高运营效率。
二、商品运营：流量优化和品类优化
前面提到电商行业的一大特点是商品品类或者 SKU 非常多，那么如此多的商品该如何运营呢？
这是三个电商 APP 的首页界面：前两个是京东和国美，属于平台型的电商；第三个是生鲜水果平台，属于垂直型电商。不难发现电商的产品在设计上非常类似，首页上面呈现的是轮播的 Banner ，下面是活动专区。
（一）转化分析
在商品运营中，尤其是首页商品更新速度快，我们要格外重视转化，甚至要精确到不同时间区间、不同位置、不同商品的转化率。然后根据转化率，结合业务经验，不断调整运营策略。然而目前，即使是大型的电商网站，也没有很好地做到这一点，对于每个商品品类/SKU 的转化率的分析仍存在一定的空缺。
商品运营有一个非常大的优势：投入低，见效快，效果明显，商品运营的本质是通过不同坑位、不同活动、不同商品的分析来提高我们的转化率和 GMV 。
下图展示了一个电商购买流程的主路径：首页——活动页——商品详情页——支付完成。从精细化用户行为分析的角度出发，我们关注转化路径每一步的转化率；通过分析不难发现最后一步“支付完成”的转化率偏低。
我们更需要基于三个关键转化“UV-点击”、“点击-加入购物车”、“购物车-支付成功”，对不同的商品进行比较分析，从而及时调整运营策略，下图就是各个步骤的转化率：
（二）实时分析
电商网站的运营节奏非常快，尤其是活动专区的“秒杀”、“抢购”等活动，需要实时监测 SKU 的更新变化。上图中，某电商平台进行了一次微信上的促销活动，通过实时监测到对应的平台访问情况，便于运营人员及时调整运营策略。
（三）品类分析
电商网站上的商品品类非常多，每一个品类都应该有明确的定位，不同定位的品类应该有不同的运营策略。根据商品品类的利润率、转化率等表现，我们将商品品类分成 4 种：导流型品类、高利润品类、高转化品类、未来明星型品类。
1. 导流型品类：利润非常低，但是购买量大、市场需求大，目的在于导流。
2. 高利润型品类：利润率高，希望用户更多购买此类商品。
3. 高转化品类：带量。
4. 未来明星型品类：这是电商平台的潜力股，虽然曝光量很低，但是转化率极高。
明确了商品的品类后，我们就可以针对性地展开运营。
这是新型的波士顿矩阵，横坐标代表商品的曝光量，纵坐标是商品的转化率，图中的每一个圆圈代表一个品类的商品。右上角的商品品类曝光量大、转化率高，是现金流的重要业务；而左上角的商品虽然曝光率非常低，但是转化率极高，属于我们上面提到的未来明星型品类，对于这一类商品，我们在后期的运营中可以增加其曝光量。
三、怎样进行用户运营？
正如开头提到的，随着互联网用户增长速度的放缓，用户体验愈发重要，之前无目的的短信推送、APP 通知有可能使用户厌烦，破坏用户的体验；甚至可能导致用户退订、卸载。
精细化运营的情况下，做好用户运营主要从两个角度出发：一是找到用户留存的关键点；二是采取差异化的运营策略，区分不同的用户群体，对不同群体采取差异化的运营方式。
（一）找到用户增长的“魔法数字”
留住一个客户的成本远远小于重新获取一个客户的成本，所以留存至关重要，它关系着一个平台能否持续健康发展。
留存曲线分成三个周期，开始是震荡期和选择期，经过这两个周期，如果用户能够留下来，就会进入一个相对平稳期。
在硅谷流向的 growth hacking 中，经常提到 magic number（魔法数字）。
那么作为一个电商平台，你的平台的魔法数字是什么？
以某电商平台为例，在该网站上 7 天内完成 3 次购买的用户的留存度（红色）是一般用户（绿色）的 4 倍左右，因此在一周内让用户完成 3 次购买就是他的魔法数字。
（二）差异化的运营策略
不同用户的活跃度、商品偏好、购买决策阶段都各异，我们需要采取差异化的运营策略。差异化的运营策略主要从3个角度出发：基于用户的活跃度、基于用户对不同商品的偏好、基于用户所处的决策阶段。
基于用户的活跃程度，我们可以将用户大致分成“流失用户”、“低频活跃用户”和“高频活跃用户”。一般情况下，一个用户 30 天甚至更久没有登录你的平台，我们基本可以认为该用户流失了。对于流失客户，是否要考虑采取召回策略。30 天内活跃 10 天以上的高度活跃用户，我们是否可以向其推荐更多精准的商品。
其次基于用户对不同商品的偏好，我们采用用户分群，将用户区分成“美妆类”、“鞋帽类”、“数码类”、“书籍类”等不同群体，然后精准推送新品。
最后，基于用户购买决策的不同阶段。一个标准的购买流程，先后经历“首页浏览/搜索——浏览商品详情页——商品对比——加入购物车——支付成功”等几个环节，用户在每一个节点都处于不同的决策阶段。我们从维度（属性数据）和指标（行为数据）出发，对用户分群，如“领取了优惠券，但是未使用”的用户，采取精准的推送。我们从 GrowingIO 提供的 API 导出这些用户的 ID 和属性，然后对接企业内容的 CRM 或者 EDM 进行精准的推送和提醒，刺激用户的转化。
四、优化产品的转化效率
优化产品不同路径的转化率，关注购买意愿高但转化率低的用户
注重用户点评的管理
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