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数据指标是业务发展的风向标，好的指标可以准确监控业务的现状与问题，给未来的发展提供方向性的引导。然而，在日常产品运营的过程中，我们都会遇到这些问题：数据后台的运营指标眼花缭乱，到底看哪些？哪些指标出现异常了需要注意了？相同的指标就有多种定义方法，到底口径如何统一？下面我来基于这些问题进行一个整体的梳理，彻底解决产品运营中数据指标的问题。
俗话说，“宁要仙桃一口，不要烂杏一筐”，数据指标亦是如此，不同的产品发展阶段、不同的业务场景，所需要关注的指标都是不一样的。我们需要结合业务的实际情况，将最重要的指标聚合起来，行成一个体系化的报表，这样才可以全面、准确的对业务发展进行监控，及时做出调整，指标体系由指标+维度组成，下面是笔者基于电商业务梳理的核心指标体系：
一、核心指标
1、流量（UV、DAU、MAU）：流量是衡量App、网站等访问量的直接指标，可以直接判断营销活动的热度、广告推广的访问量，主要定义是“用户设备号的排重计数”。
2、订单量：订单量是电商的核心，大多数电商平台的主要收入来源都是订单产生的销售，一般定义为：统计时间内父单的数量。这里有个问题是，用户在提交订单后就会记录一个订单，但这里会包含未支付、退货、拒收的订单。这里需要根据业务的实际情况确定好口径，因为一般情况下，订单会有10%-30%是未支付、退货或拒收的，如果都算作业绩，那么将不能准确衡量实际产品的效果。这个问题可以遵循下面的规则：
（1）财务考核口径：需要严格剔除未支付、退货或拒收的订单，这才是真实的平台收入。
（2）线上产品运营效果：只统计支付了的订单，因为退货、拒收这种订单是发生在用户支付之后的，这代表用户对产品的体验是不存在问题的，只是在供应链端出现了问题。
（3）品宣等PR报告：统计所有订单，包括未支付、退货或拒收的订单。每年双十一淘宝、京东等电商平台对外披露的GMV都是以这个口径统计的，可以很好的衡量平台的体量。
综上，在日常产品运营中，对于营销、运营部门来说，通常推荐用第二种口径，即只统计支付订单（有的也叫“有效订单量”），下文的GMV口径与订单量相同。
3、转化率：单纯统计流量的大小以及订单量的高低是不足以确定产品的价值的，需要通过转化率（订单量/流量）来衡量产品的运营质量，否则会出现“投放了大量广告，但销售依然不能提升”、“新产品上线后订单量很低，不知道是不是还有价值继续优化迭代”等问题。
4、GMV：即订单对应的金额，这里需要特殊说明一下，订单金额即是统计用户支付的金额，包括平台的虚拟资产，比如一台电脑5000元，用户使用了100元的券，10元的返现余额，618促销又直降了100元，那么这里的用户实付现金5000-100-100-10=4790，但GMV里应该是要包含这10元的虚拟资产，即GMV=5000-100-100=4800
二、核心维度
1、产品端：在无界零售的时代，销售将会发生在各种产品形态下，如京东，用户可以在PC站、M站、App、小程序、手Q、线下货柜等多个产品端进行下单，那么作为产品的总负责人就需要知道每天到底哪个产品端销售好，转化率高，单纯看总体流量和转化率是无法进行精细化运营的。
2、渠道：渠道这个词在很多公司都会和产品端混淆，下面是百度百科给出的定义：
渠道（英文为channel）通常指水渠、沟渠，是水流的通道。但现被引入到商业领域，全称为分销渠道（place），引申意为商品销售路线，是商品的流通路线，所指为厂家的商品通向一定的社会网络或代理商而卖向不同的区域，以达到销售的目的。故而渠道又称网络。按长度划分渠道有长渠道与短渠道之分；按宽度划分有宽渠道与窄渠道之分
说PC、App这些是渠道也不是不可以，但通常会遇到这种问题，市场推广部在百度PC站、M站都投放了广告，那么想看PC端由百度引入的流量是多少，这里就需要两个维度来定位，一个是“PC端”，另一个是“百度”，所以这里建议将产品端从渠道中拆出来作为单独指标。通常一个大型电商平台的渠道都是非常多的，因此还需要进一步的细化：
（1）内部渠道：用户在平台内部自然流动的渠道，比如近期做了个电脑促销活动，用户可以在首页焦点图、商品分类、搜索、活动频道这几个入口进入商品详情页下单，如果想知道这个促销活动究竟从哪个内部渠道引入的订单更多，就需要拆分内部渠道，从而优化资源，给优质渠道更多曝光，对转化率较差的渠道进行产品优化。
（2）外部渠道：外部投放广告的渠道，通常为收费渠道，需要进行严格区分，否则广告部花的钱全部打水漂了。
三、总结
当然，电商的指标体系还有很多，比如访问时长、访问深度、跳出率等，不是说这些指标没有意义，需要在合适的场景下运用起来才有价值，这里根据我的经验总结了以下几个区分指标重要性的方法
1、与公司收入直接挂钩，如GMV。
2、指标异常影响业务发展，如转化率，转化率偏低订单量会降低，从而影响公司收入。
3、数据异常可以准确定位业务问题，如App搜索转化率非常低，说明产品搜索体验不好，推荐不准确，需要优化。
另外，产品运营与用户运营有很多交叉点，很多时候还需要监控一些用户指标，关于用户指标的说明可以参考我的另一篇文章全面构建电商用户增长数据指标体系，了解这些就够了。
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