基于电子商务大数据分析的指标体系研究

林 敏 龚让声

（1.福建师范大学闽南科技学院，福建 泉州 362332；2.厦门华天涉外职业技术学院，福建 厦门 361102）

大数据时代的来临，大数据在众多领域掀起变革的巨浪，数据的爆炸性增长给企业带来了巨大的压力，同时也催生了数据驱动业务的发展。面对着呈几何级数不断增长的数据，数据分析师或统计师们都需要明确大数据分析的指标体系。本文重点阐述电子商务大数据分析的指标体系。通过电子商务大数据分析的指标体系的研究，可以使大数据驱动电子商务运营精细化，提升运营效果和业绩。

1 大数据基本概述

随着信息技术、计算机技术和计算机网络的发展，人类社会迅速地迈进一个崭新的数字时代，通过分析数字可以方便地获取重要信息，同时也给我们带来利用数据的烦恼。其原因就是数据量的爆炸增长给我们带来了大数据分析的挑战。如何在种类繁多、数量庞大的大数据中快速获取有价值的信息，这就离不开对大数据的挖掘与分析，利用优化的复杂大规模数据处理技术，同时随着物联网、云计算领域中运用大数据的快速增长，数字的特征发生了巨大的变化，成组数据、空间数据、高维数据等结构复杂的数据形态应运而生。这也就需要强大的数据处理能力来实现批量信息的生产，在社会各领域中对大数据的认知、科学发现和商业决策就显得越来越重要［1］。

2 电子商务大数据分析的指标体系研究

电子商务大数据分析的指标体系总体上来说包括总体运营指标、网站流量指标、销售转化指标、客户价值指标、商品及供应链指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。

2.1 总体运营指标

电子商务总体运营指标主要面向的人群是电商运营的高层，通过总体运营指标评估电商运营的整体效果。电商总体运营整体指标包括四方面的指标：

2.1.1 流量类指标

独立访客数（UV），指访问电商网站的不重复用户数。对于PC网站，统计系统会在每个访问网站的用户浏览器上“种”一个cookie来标记这个用户，这样每当被标记cookie的用户访问网站时，统计系统都会识别到此用户。在一定统计周期内如（一天）统计系统会利用消重技术，对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。而在移动终端区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用户［2］。

页面访问数（PV），即页面浏览量，用户每一次对电商网站或者移动电商应用中的每个网页访问均被记录一次，用户对同一页面的多次访问，访问量累计。

人均页面访问数，即页面访问数（PV）/独立访客数，该指标反映的是网站访问黏性。

2.1.2 订单产生效率指标

总订单数量，即访客完成网上下单的订单数之和。

访问到下单的转化率，即电商网站下单的次数与访问该网站的次数之比。

2.1.3 总体销售业绩指标

网站成交额（GMV），电商成交金额，即只要网民下单，生成订单号，便可以计算在GMV里面。销售金额是货品出售的金额总额。无论这个订单最终是否成交，有些订单下单未付款或取消，都算GMV，销售金额一般只指实际成交金额，所以，GMV的数字一般比销售金额大。

2.1.4 整体指标

销售毛利是销售收入与成本的差值。销售毛利中只扣除了商品原始成本，不扣除没有计入成本的期间费用（管理费用、财务费用、营业费用）。

毛利率是衡量电商企业盈利能力的指标，是销售毛利与销售收入的比值。如京东的2014年毛利率连续四个季度稳步上升，从第一季度的10.0%上升至第四季度的12.7%，体现出京东盈利能力的提升。

2.2 网站流量指标

2.2.1 流量规模类指标

常用的流量规模类指标包括独立访客数和页面访问数，相应的指标定义在前文（电商总体运营指标）已经描述，在此不再赘述。

2.2.2 流量成本类指标

单位访客获取成本。该指标指在流量推广中，广告活动产生的投放费用与广告活动带来的独立访客数的比值。单位访客成本最好与平均每个访客带来的收入以及这些访客带来的转化率进行关联分析。若单位访客成本上升，但访客转化率和单位访客收入不变或下降，则很可能流量推广出现问题，尤其要关注渠道推广的作弊问题。

2.2.3 流量质量类指标

跳出率（Bounce Rate）也被称为蹦失率，为浏览单页即退出的次数/该页访问次数，跳出率只能衡量该页作为着陆页面（LandingPage）的访问。如果花钱做推广，着落页的跳出率高，很可能是因为推广渠道选择出现失误，推广渠道目标人群和被推广网站到目标人群不够匹配，导致大部分访客访问一次就离开。

页面访问时长。页访问时长是指单个页面被访问的时间。并不是页面访问时长越长越好，要视情况而定。对于电商网站，页面访问时间要结合转化率来看，如果页面访问时间长，但转化率低，则页面体验出现问题的可能性很大。

人均页面浏览量。人均页面浏览量是指在统计周期内，平均每个访客所浏览的页面量。人均页面浏览量反应的是网站的黏性。

2.2.4 会员类指标

注册会员数。指一定统计周期内的注册会员数量。

活跃会员数。活跃会员数，指在一定时期内有消费或登录行为的会员总数。

活跃会员率。即活跃会员占注册会员总数的比重。

会员复购率。指在统计周期内产生二次及二次以上购买的会员占购买会员的总数。

会员平均购买次数。指在统计周期内每个会员平均购买的次数，即订单总数/购买用户总数。会员复购率高的电商网站平均购买次数也高。

会员回购率。指上一期末活跃会员在下一期时间内有购买行为的会员比率。

《红楼梦》是一部多重意蕴上的悲剧，家族的悲剧、个人的悲剧、爱情的悲剧、理想的悲剧、历史的悲剧等等，从金陵十二钗的簿册判词及《红楼梦十二曲》的歌词中，我们已经预知了大观园里的女子们“千红一窟（哭）”“万艳同杯（悲）”的悲剧结局。曹雪芹想告诉我们，诗意美好的青春年华只存在于“太虚幻境——大观园”，当这些女子走到冷酷残忍的外部世界时，一切便随风飘逝了。这是命定的悲剧。

会员留存率。会员在某段时间内开始访问你的网站，经过一段时间后，仍然会继续访问你的网站就被认作是留存，这部分会员占当时新增会员的比例就是新会员留存率，这种留存的计算方法是按照活跃来计算，另外一种计算留存的方法是按消费来计算，即某段的新增消费用户在往后一段时间周期（时间周期可以是日、周、月、季度和半年度）还继续消费的会员比率。留存率一般看新会员留存率，当然也可以看活跃会员留存。留存率反应的是电商留住会员的能力。

2.3 销售转化指标

2.3.1 购物车类指标

基础类指标包括一定统计周期内加入购物车次数、加入购物车买家数以及加入购物车商品数。

转化类指标主要是购物车支付转化率，即一定周期内加入购物车商品支付买家数与加入购物车购买家数的比值。

2.3.2 下单类指标

基础类指标包括一定统计周期内的下单笔数、下单金额以及下单买家数。

转化类指标主要是浏览下单转化率，即下单买家数与网站访客数（UV）的比值。

2.3.3 支付类指标

基础统计类指标，包括一定统计周期内支付金额、支付买家数和支付商品数。

2.4 客户价值指标

客户价值指标包含新客户和老客户指标。常见新客户指标包括一定统计周期内的新客户数量、新客户获取成本和新客户客单价。其中，新客户客单价是指第一次在店铺中产生消费行为的客户所产生交易额与新客户数量的比值。影响新客户客单价的因素除了与推广渠道的质量有关系，还与电商店铺活动以及关联销售有关。常见老客户指标包括消费频率、最近一次购买时间、消费金额和重复购买率。消费频率是指客户在一定期间内所购买的次数；最近一次购买时间表示客户最近一次购买的时间离现在有多远；客户消费金额指客户在最近一段时间内购买的金额。消费频率越高，最近一次购买时间离现在越近，消费金额越高的客户越有价值。重复购买率则指消费者对该品牌产品或者服务的重复购买次数，重复购买率越多，则反映出消费者对品牌的忠诚度就越高，反之则越低。重复购买率可以按两种口径来统计：第一种，从客户数角度，重复购买率指在一定周期内下单次数在两次及两次以上的人数与总下单人数之比，如在一个月内，有100个客户成交，其中有20个是购买两次及以上，则重复购买率为20%；第二种，按交易计算，即重复购买交易次数与总交易次数的比值，如某月内，一共产生了100笔交易，其中有20个人有了二次购买，这20人中的10个人又有了三次购买，则重复购买次数为30次，重复购买率为30%。

2.5 商品及供应链指标

产品总数指标是物理上不可分割的最小存货单位。是一组可复用、易检索的标准化信息的集合，该集合描述了一个产品的特性。通俗点说就是属性值、特性相同的商品。如Iphone6S配置为16G版、4G手机、颜色为金色、网络类型为TD-LTE/TD-SCDMA/WCDMA/GSM就是一个典型的供应链指标。该指标还包括产品优势性指标和品牌存量指标。主要是独家产品的收入占比品牌存量指标。包括品牌数和在线品牌数指标。品牌数指商品的品牌总数量和在线商品的品牌总数量。

2.6 营销活动指标

市场营销活动指标。包括新增访问人数、新增注册人数、总访问次数、订单数量、下单转化率以及ROI。其中，下单转化率是指活动期间，某活动所带来的下单的次数与访问该活动的次数之比。投资回报率（ROI）是指某一活动期间，产生的交易金额与活动投放成本金额的比值。

广告投放指标。包括新增访问人数、新增注册人数、总访问次数、订单数量、UV订单转化率、广告投资回报率。其中，下单转化率是指某广告所带来的下单的次数与访问该活动的次数之比。投资回报率（ROI）是指某广告产生的交易金额与广告投放成本金额的比值。

2.7 风险控制指标

买家评价指标是反映用户对评价的参与度，电商网站目前都在积极引导用户评价，以作为其他买家购物时候的参考。某段时间内好评的买家数量与该时间段买家数量的比值和某段时间内差评的买家数量与该时间段买家数量的比值是非常重要的参考基数。尤其是买家差评率，是非常值得关注的指标，需要监控起来，一旦发现买家差评率在加速上升，一定要提高警惕，分析引起差评率上升的原因，及时改进。在风险控制中也还要注意买家投诉的数量。投诉率的高低也起着重要的作用。

2.8 市场竞争指标

市场竞争指标就是市场份额的相关指标，包括市场占有率、市场扩大率和用户份额。市场占有率指电商网站交易额占同期所有同类型电商网站整体交易额的比重；市场扩大率指购物网站占有率较上一个统计周期增长的百分比；用户份额指购物网站独立访问用户数占同期所有B2C购物网站合计独立访问用户数的比例。

网站排名，包括交易额排名和流量排名。交易额排名指电商网站交易额在所有同类电商网站中的排名；流量排名指电商网站独立访客数量在所有同类电商网站中的排名。

3 结论

本文对电子商务大数据分析的指标体系进行了研究，通过八大指标的研究可以得出不同类别指标对应电商运营的不同环节。同时这些指标都需要系统化的统计和监控，才能更好地发现电子商务运营健康度的问题，及时改进和优化，提升电子商务收入。

［1］王修君.高效数据流和海量文本处理算法研究［D］.合肥：中国科学技术大学，2011.

［2］楼巍.面向大数据的高维数据挖掘技术研究［D］.上海：上海大学，2013.