相当于一个用户调研，以此根据用户反馈不断迭代。

4）售后

• 售后单数量；

• 售后单人数；

• 售后单成功数量；

• 售后单失败数量。

售后形式一般包括退款、退货和换货。观测售后单量和人数可以确认订单的履约质量，如果售后单量过高，说明商品质量和服务存在问题。

同时还要关注售后单的结果，判断是否为用户提供了良好的售后服务。

6. 营销

电商营销多通过优惠券和各类促销活动来完成，包括单品直降活动、满减满折优惠活动、拼团活动等。不同活动的基本衡量指标类似，但优惠券因为设置上不同所以对应指标也存在一些差距。

1）优惠券

• 发行量；

• 领券人数；

• 领券数量；

• 领取率=领券数量/发行量；

• 用券人数；

• 用券数量；

• 用券率=用券数量/领券数量；

• 用券下单人数；

• 用券下单数量；

• 用券下单金额；

• 用券支付人数；

• 用券支付单量；

• 用券支付金额；

• 优惠券投入金额=用券支付单量*优惠券面额；

• 优惠券ROI=优惠券投入金额/用券支付金额。

优惠券的领取率和用券率可以帮助运营发现漏斗问题，是用户不领券还是领完券不用券下单。

优惠券的ROI是衡量优惠券活动价值的关键，通过用券支付金额可以确认优惠券带来的订单金额，再通过消耗的优惠券总数量与优惠券面额相乘得到总投入成本，最终计算得到投入产出比。

2）活动

• 活动下单人数；

• 活动下单数量；

• 活动下单金额；

• 活动支付人数；

• 活动支付单量；

• 活动支付金额；

• 活动投入金额；

• 活动ROI=活动投入金额/活动支付金额；

• 活动的指标与优惠券类似，主要以ROI作为活动价值的衡量。

以上流量、订单、商品、营销等指标，既可以用于平台自营，也可以用于平台入驻商家的运营衡量。

如果像京东这样的既有自营又有pop商家的平台，只需将不同指标应用于不同对象即可。

四、总结

数据是业务完善和迭代的可靠基础，提升转化的有力依据，战略决策的可靠依据。

它代表用户的行为习惯与方式，需要通过运算、观察、分析才能看出结论。

数据对于电商有不可替代的作用，是其不断发展的保障。

只有搭建完整清晰数据指标体系，才能实现通过数据提升业务转化。

电商数据指标的核心包括用户、流量、搜索、商品、订单和营销。

每个公司和业务或许存在些微不同，可根据实际情况进行调整，最终搭建起匹配自身业务的数据体系。