在各大电商平台或电商公司内部，最常见到的就是这种数据监控大屏，用于帮助平台和商家实时了解业务情况。

要观测数据，首先就要建立一套完备的数据指标体系，定义清楚我们要看什么，怎么看。

本文将通过电商数据的定义、体系构建、指标详解介绍电商数据指标体系。

一、电商数据的定义

电商数据指用来记录用户行为的数字信息，包括用户的注册、登录、流量、点击、消费、复购等一系列行为习惯的量化数据。

要分析数据，首先得了解电商的业务流程，通过业务流程分析用户的业务路径，每个路径需要关注什么指标，以及需要每个路径可能带来的业务损耗。最终形成一个完善的业务漏斗。

例如，从用户的角度出发，电商的业务流程可包括以下重要节点：

1. 注册

用户是从哪些渠道成为电商注册用户的，包括自有的APP，或者是其他投放渠道，包括微信、支付宝、抖音、线下广告等。

这里需要重点观测每个渠道的注册用户数以及每个渠道的获客成本，例如CPA（单个注册成本）。

2. 流量

当用户注册完成后，会有电商页面进行承接，也就意味着用户会产生浏览和点击行为，此时可以通过用户的浏览行为，判断用户的喜好兴趣和潜在交易。

这里需要重点观测每个页面的UV、PV、浏览时长、商品点击率等。

需要注意的是，在电商阵地中，搜索是一个非常重要的入口，当用户有明确的购物意向时，更可能通过搜索直接到达商品。

因此需重点关注搜索的相关流量，包括搜索UV、PV、有结果率等。

3. 转化

当用户到达商品层面后，就会进入下单和交易的转化环节。

这是电商的核心黄金流程，也是用户交易的重要路径。

这里需要重点关注下单量、下单人数、下单金额、支付单量、支付人数、支付金额、客单价、毛利率等。

同时需要注意售后订单的情况，但订单因为售后或者其他异常原因关单时，对于平台来说也是一部分流失。所以需要关注售后订单量、关单量、关单率等。

4. 复购

对于平台来说，获取一个用户后，当然会希望他尽可能的多复购，多产生GMV，也就是尽可能提高ARPU（Average Revenue Per User），即单用户贡献价值。

所以此处需要关注用户活跃度、复购率、购物车情况等。

购物车其实是一个下单工具，但根据用户习惯，加到购物车的商品更可能后续购买或复购，所以在这阶段也可以关注用户购物车的使用率。

除了用户角度，还可以从商品角度、订单角度、店铺角度去搭建业务流程和对应的数据体系。

因为用户有生命周期，商品同样有生命周期，从上架、下单、成交、到清空库存。同样可以建立一套商品数据指标体系。