一．基于業(yè)務(wù)本身流程和場景劃分?jǐn)?shù)據(jù)優(yōu)先級

    新零售業(yè)務(wù)模式立足于線上+線下，除了一大部分線上的核心數(shù)據(jù)以外，線下的數(shù)據(jù)同樣至關(guān)重要。線上前端的運(yùn)營，線下門店的履約，過程和結(jié)果數(shù)據(jù)細(xì)分多而雜，在確保紛繁復(fù)雜的大數(shù)據(jù)環(huán)境內(nèi)業(yè)務(wù)健康發(fā)展，這就勢必需要我們首先需要基于業(yè)務(wù)本身的黃金流程明確數(shù)據(jù)優(yōu)先級，抓大放小，就重避輕。

    上圖是我們假設(shè)一個(gè)新用戶首次進(jìn)入平臺后的理想購物流程，從前端銷售到后端履約兩個(gè)大的場景，我們基于這兩個(gè)場景來區(qū)分行為數(shù)據(jù)，詳情請見下圖，歸納目前業(yè)務(wù)的大部分主流數(shù)據(jù)維度：

    下一步我們需要將數(shù)據(jù)維度池區(qū)分級別，我們暫時(shí)用P0/P1/P2/P3來代替重要優(yōu)先級，P0級數(shù)據(jù)直接決定業(yè)務(wù)業(yè)績，P1級數(shù)據(jù)直接體現(xiàn)業(yè)務(wù)健康度，P2-P3級數(shù)據(jù)直接反應(yīng)精細(xì)化策略應(yīng)用效果。

二．P0級數(shù)據(jù)維度KPI化業(yè)務(wù)效果

    P0級的數(shù)據(jù)維度并不多，重要且核心，簡單而言，P0的好壞直接決定業(yè)務(wù)的效果，相信大家的數(shù)據(jù)報(bào)表內(nèi)最大的幾個(gè)數(shù)據(jù)維度基本都是上述的P0，且應(yīng)該也是向老板匯報(bào)的數(shù)據(jù)。

1、銷售具備唯一決定性：

    GMV=訂單量*客單價(jià)（通?？瓷腺~GMV，用戶在支付完成的最終訂單量和客單價(jià)）；毛利=商品實(shí)際收入-商品總成本（商品毛利是過程指標(biāo)，最終月度凈毛利我們需要剔除人工成本，促銷成本等才做最終考量）

    履約完成量=總支付單量-未成功配送單量的單量（需要在總支付單量內(nèi)減掉用戶主動取消，缺貨，配送異常等情況，該指標(biāo)的上賬GMV會被記錄到月度利潤表內(nèi)的最終GMV）

2、用戶具備銷售量級決定性：

    UV=某一時(shí)期進(jìn)入平臺的人數(shù)（這里指人數(shù)，而非人次）；新客=首次訪問平臺的新用戶（對于運(yùn)營而言一個(gè)很重要的環(huán)節(jié)“拉新獲客“，就是在為這個(gè)指標(biāo)服務(wù)，可見優(yōu)先級之高）

3、商品決定銷售寬度和深度：

    動銷率=售賣的SKU數(shù)/平臺總SKU*100%（從公式不難看出動銷率就是可以直面反饋商品結(jié)構(gòu)的健康度，引入了100款SKU，但動銷率只有5%，原因在哪？）

    滲透率=某個(gè)品類銷售GMV/平臺總GMV（這個(gè)指標(biāo)特指平臺對某個(gè)品類的重視程度而引起的資源傾斜有效性，例如我們平臺主打生鮮，則會關(guān)注生鮮滲透率）

4、促銷決定投入的多少：

    補(bǔ)貼率=總補(bǔ)貼成本/平臺總GMV（通常補(bǔ)貼包含優(yōu)惠券補(bǔ)貼成本，商品促銷成本，郵費(fèi)補(bǔ)貼成本等等）

5、揀貨&配送決定履約服務(wù)時(shí)效：

    揀貨履約率=規(guī)定時(shí)間內(nèi)完成的揀貨單量/總訂單量（線下的場景多而雜，如何提高揀貨員揀貨效率，智能設(shè)備的引入，揀貨倉的合理布局，揀貨路線的合理設(shè)置，揀貨員人手交班安排都是影響因子，而這個(gè)履約率則起考核作用）

    配送履約率=規(guī)定時(shí)間內(nèi)完成的揀貨單量/總訂單量（和揀貨同理，騎手的騎程距離，騎手的規(guī)范性都會是影響因子）

6、投訴決定平臺口碑：

    投訴率=投訴單量/總單量（該指標(biāo)相對較寬泛，投訴也非很多類原因ABCD各個(gè)不同檔位，不同檔位區(qū)別對待處理制度和索賠制度）；

    差評率=差評單量/總單量（通常我們差評會區(qū)分多個(gè)類型，例如商品差評，配送差評等等，總的差評率考核整個(gè)平臺服務(wù)效率）

三．P1級數(shù)據(jù)維度校驗(yàn)P0健康度

    P1的數(shù)據(jù)維度相對P0開始增多，且P1的數(shù)據(jù)開始細(xì)分，所承擔(dān)的職責(zé)都是為P0服務(wù)，拿到上述不太官方的例子而言，如果說P0是向老板匯報(bào)的數(shù)據(jù)，那么P1一定是老板下半句追問的數(shù)據(jù)，各位要記得放在腦子里了！

1、P1銷售校驗(yàn)?zāi)Ｊ降目沙掷m(xù)性：

    轉(zhuǎn)化率=有效訂單量/UV（通過公式一目了然，我們需要記錄用戶從進(jìn)入平臺到產(chǎn)生交易的筆數(shù)，這個(gè)過程我們用轉(zhuǎn)化率來定義）轉(zhuǎn)化率的好壞從側(cè)面也能反映平臺對用戶是否友好（商品，體驗(yàn)，促銷，購買流程等等）。

    復(fù)購率=≥2單的下單人數(shù)/總下單人數(shù)（跟大家拆解過復(fù)購率，不過過多解釋）復(fù)購率的好壞同樣能反應(yīng)平臺的友好性；最后的訂單量和客單價(jià)詳細(xì)不用解釋了。跟大家分享一組小小的行業(yè)數(shù)據(jù)，盒馬客單價(jià)80-90元左右，永輝70左右，超過100應(yīng)該算優(yōu)秀偏上的數(shù)據(jù)。

2、P1用戶校驗(yàn)用戶管理的有效性：

    我們提到過用戶管理，無論是成本管理還是周期管理，都在這個(gè)級別內(nèi)。留存率和流失率基本呈正反對應(yīng)，通?？创稳赵L問留存和7日訪問留存=指定時(shí)間段的活躍用戶，在之后的第N天再次訪問平臺的用戶數(shù)占比，流失率則相反。

    LTV和CAC分別指用戶生命周期和單個(gè)用戶成本，LTV=每月購買頻次×客單價(jià)×毛利率×（1/月流失率），LTV的值是一個(gè)預(yù)估值，預(yù)估一個(gè)用戶在我的評估能活躍多久。CAC=市場獲客費(fèi)用（廣告+拉新+宣傳等等）/有效人數(shù)，LTV和CAC的組合比率也非常重要，我們之前講過，LTV/CAC>1才能反饋業(yè)務(wù)盈利！

3、P1商品數(shù)據(jù)校驗(yàn)商品的上架率：

    商品在前端是否夠豐富，且非饑餓營銷確保用戶能買到，就很考驗(yàn)缺貨率了，缺貨率=用戶下單前缺貨無法下單的商品數(shù)/總商品數(shù)；

4、P1的促銷精細(xì)化促銷成本：

    核銷率=使用優(yōu)惠券數(shù)量/總領(lǐng)取數(shù)量（這個(gè)公式可以側(cè)面反應(yīng)出該優(yōu)惠券的適用性，用戶購物偏好行為）；領(lǐng)取率=領(lǐng)取優(yōu)惠券數(shù)量/總發(fā)放數(shù)量（兩個(gè)指標(biāo)正好組合優(yōu)惠券的鏈路，系統(tǒng)發(fā)放到用戶核銷，區(qū)分領(lǐng)取率和核銷率來看優(yōu)惠券的投放有效性）

5、P1的揀貨和配送數(shù)據(jù)直接校驗(yàn)服務(wù)時(shí)效：

    這個(gè)階段的指標(biāo)值尤為關(guān)鍵，人力成本的投入，揀貨倉的利用率，人員數(shù)量的配置，人員日均揀貨和配送的訂單量都直接影響整體履約時(shí)效。（這一塊內(nèi)容后續(xù)我們獨(dú)文跟大家講解）

四．P2級-P3級數(shù)據(jù)維度顆粒度校驗(yàn)精細(xì)化策略

    P2-P3級別的數(shù)據(jù)顆粒度已經(jīng)很細(xì)了，且每條業(yè)務(wù)直線分配出來的數(shù)據(jù)值會越來越多，大大小小，這時(shí)候的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的義務(wù)基本也是為P0服務(wù)，但顆粒度會很細(xì)，對P0的效果不及P1直接。通常我們在做精細(xì)化策略的時(shí)候會細(xì)看。

1、P2-P3的銷售精細(xì)化P0的過程指標(biāo)：

    加車率=加車用戶數(shù)/總UV訪問人數(shù)（作為過程指標(biāo)考量用戶在購物過程中的加購物車頻率，通過不做重點(diǎn)關(guān)注）；跳轉(zhuǎn)率有很多口徑和說法，電商而言，我們通?？吹氖巧滔樘D(zhuǎn)率=商祥用戶數(shù)/總UV訪問人數(shù)（同樣和加車率都屬于過程指標(biāo)，考量頻道頁到商祥頁的點(diǎn)擊轉(zhuǎn)化情況）；

    支付率=成功支付人數(shù)/下單人數(shù)（用戶在前端找商品到最終完成下單，最終步驟是在支付環(huán)節(jié)，輸完密碼后的完成才能被記錄到上賬GMV內(nèi)）；

2、P2-P3的用戶數(shù)據(jù)精細(xì)化各渠道情況：

    用戶的來源一定是多渠道的，無論是線上還是線下，我們通常的做法是在對應(yīng)投放的二維碼內(nèi)埋不同的Ptag（代碼標(biāo)簽），通過每個(gè)Ptag下產(chǎn)生的數(shù)據(jù)監(jiān)測每個(gè)渠道來源，用于調(diào)整策略資源傾斜；

    停留時(shí)長=平臺停留總時(shí)長/UV（這個(gè)數(shù)據(jù)值還是很具備前期業(yè)務(wù)的參考性，操作并模擬用戶從前端選品到最終成交的時(shí)間，我們模擬過大概在40s左右，帶著這個(gè)數(shù)值來看單個(gè)用戶停留時(shí)長，如果和40s接近，那用戶操作路徑還算健康，如果大于或小于就要分析緣由了）；

    用戶畫像在業(yè)務(wù)前期也是一個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)，我們需要分析不同的用戶屬性（年齡，職業(yè)，城市），也便于我們后續(xù)做用戶分層。

3、P2-P3的庫存深度校驗(yàn)庫存周轉(zhuǎn)次數(shù)

    庫存深度=當(dāng)月庫存/下月銷售計(jì)劃（這個(gè)指標(biāo)是指現(xiàn)有庫存未來消耗，通常是以月份計(jì)算），假設(shè)當(dāng)月庫存100萬，下月銷售計(jì)劃50萬，則庫存深度=2，這個(gè)數(shù)值還是相對合理的，通常維持在1-2之間，如果高于這個(gè)值會出現(xiàn)庫存積壓的情況，如果小于這個(gè)值，會出現(xiàn)供給不足的情況。

    數(shù)據(jù)領(lǐng)域一定是運(yùn)營需要必備的技能，現(xiàn)成的數(shù)據(jù)抓取和維度需要關(guān)注以外，其次需要高敏銳的數(shù)據(jù)思維去試圖重新排列其他的維度嘗試反饋業(yè)務(wù)價(jià)值。一個(gè)好的業(yè)務(wù)必定有一套健康的數(shù)據(jù)，但有健康的數(shù)據(jù)未必會有好的業(yè)務(wù)效果。我們看來，健康客觀的數(shù)據(jù)體系+簡單易懂主觀的用戶體驗(yàn)+線下復(fù)雜且又能保持積極的服務(wù)精神才是我們O2O所需要追求的狀態(tài)！

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