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咨詢?nèi)绾纬蔀榇河鹱髡哒埪?lián)系：鳥哥筆記小羽毛（ngbjxym）
正確的模型可以有效分析業(yè)務(wù)發(fā)展趨勢，也能夠很直觀反饋業(yè)務(wù)的健康度。而模型的基礎(chǔ)就是“大數(shù)據(jù)”，通過不同維度細節(jié)、數(shù)據(jù)不斷的被積累和應(yīng)用，能給模型輸送新鮮血液產(chǎn)生價值。
但數(shù)據(jù)本身是具備抽象性的，所以任何幾個數(shù)據(jù)的排列組合是沒有意義的，這就要求我們基于業(yè)務(wù)本身的場景公式化數(shù)據(jù)，進而產(chǎn)生價值。今天我重點跟大家分享取數(shù)的邏輯，以及對應(yīng)的策略。
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。線上前端的運營，線下門店的履約，過程和結(jié)果數(shù)據(jù)細分多而雜，在確保紛繁復雜的大數(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)一個新用戶首次進入平臺后的理想購物流程，從前端銷售到后端履約兩個大的場景，我們基于這兩個場景來區(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)精細化策略應(yīng)用效果。
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)報表內(nèi)最大的幾個數(shù)據(jù)維度基本都是上述的P0，且應(yīng)該也是向老板匯報的數(shù)據(jù)。
GMV=訂單量*客單價（通?？瓷腺~GMV，用戶在支付完成的最終訂單量和客單價）；毛利=商品實際收入-商品總成本（商品毛利是過程指標，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，該指標的上賬GMV會被記錄到月度利潤表內(nèi)的最終GMV）
UV=某一時期進入平臺的人數(shù)（這里指人數(shù)，而非人次）；新客=首次訪問平臺的新用戶（對于運營而言一個很重要的環(huán)節(jié)“拉新獲客“，就是在為這個指標服務(wù)，可見優(yōu)先級之高）
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=某個品類銷售GMV/平臺總GMV（這個指標特指平臺對某個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）
補貼率=總補貼成本/平臺總GMV（通常補貼包含優(yōu)惠券補貼成本，商品促銷成本，郵費補貼成本等等）
揀貨履約率=規(guī)定時間內(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，而這個履約率則起考核作用）
配送履約率=規(guī)定時間內(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）
投訴率=投訴單量/總單量（該指標相對較寬泛，投訴也非很多類原因ABCD各個不同檔位，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)分多個類型，例如商品差評，配送差評等等，總的差評率考核整個平臺服務(wù)效率）
P1的數(shù)據(jù)維度相對P0開始增多，且P1的數(shù)據(jù)開始細分，所承擔的職責都是為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！
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入平臺到產(chǎn)生交易的筆數(shù)，這個過程我們用轉(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，促銷，購買流程等等）。
復購率=≥2單的下單人數(shù)/總下單人數(shù)（跟大家拆解過復購率，不過過多解釋）復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詳細不用解釋了。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)。
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用戶成本，LTV=每月購買頻次×客單價×毛利率×（1/月流失率），LTV的值是一個預估值，預估一個用戶在我的評估能活躍多久。CAC=市場獲客費用（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！
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)；
核銷率=使用優(yōu)惠券數(shù)量/總領(lǐng)取數(shù)量（這個公式可以側(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（兩個指標正好組合優(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）
這個階段的指標值尤為關(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效。（這一塊內(nèi)容后續(xù)我們獨文跟大家講解）
P2-P3級別的數(shù)據(jù)顆粒度已經(jīng)很細了，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，對P0的效果不及P1直接。通常我們在做精細化策略的時候會細看。
加車率=加車用戶數(shù)/總UV訪問人數(shù)（作為過程指標考量用戶在購物過程中的加購物車頻率，通過不做重點關(guān)注）；跳轉(zhuǎn)率有很多口徑和說法，電商而言，我們通常看的是商祥跳轉(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，考量頻道頁到商祥頁的點擊轉(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)）；
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（代碼標簽），通過每個Ptag下產(chǎn)生的數(shù)據(jù)監(jiān)測每個渠道來源，用于調(diào)整策略資源傾斜；
停留時長=平臺停留總時長/UV（這個數(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間，我們模擬過大概在40s左右，帶著這個數(shù)值來看單個用戶停留時長，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)前期也是一個關(guān)鍵指標，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。
庫存深度=當月庫存/下月銷售計劃（這個指標是指現(xiàn)有庫存未來消耗，通常是以月份計算），假設(shè)當月庫存100萬，下月銷售計劃50萬，則庫存深度=2，這個數(shù)值還是相對合理的，通常維持在1-2之間，如果高于這個值會出現(xiàn)庫存積壓的情況，如果小于這個值，會出現(xiàn)供給不足的情況。
數(shù)據(jù)領(lǐng)域一定是運營需要必備的技能，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)價值。一個好的業(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+線下復雜且又能保持積極的服務(wù)精神，這才是我們O2O所需要追求的狀態(tài)！
-END-
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一、根據(jù)《網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容生態(tài)治理規(guī)定》《中華人民共和國未成年人保護法》等法律法規(guī)，對以下違法、不良信息或存在危害的行為進行處理。
1. 違反法律法規(guī)的信息，主要表現(xiàn)為：
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3)侮辱、濫用英烈形象，歪曲、丑化、褻瀆、否定英雄烈士事跡和精神，以侮辱、誹謗或者其他方式侵害英雄烈士的姓名、肖像、名譽、榮譽；
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6)破壞國家宗教政策，宣揚邪教和封建迷信；
7)散布謠言，擾亂社會秩序，破壞社會穩(wěn)定；
8)宣揚淫穢、色情、賭博、暴力、兇殺、恐怖或者教唆犯罪；
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2)單個帳號多次發(fā)布包含垃圾廣告的內(nèi)容；
3)多個廣告帳號互相配合發(fā)布、傳播包含垃圾廣告的內(nèi)容；
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5)發(fā)布大量包含推廣鏈接、產(chǎn)品、品牌等內(nèi)容獲取搜索引擎中的不正當曝光；
6)購買或出售帳號之間虛假地互動，發(fā)布干擾網(wǎng)站秩序的推廣內(nèi)容及相關(guān)交易。
7)發(fā)布包含欺騙性的惡意營銷內(nèi)容，如通過偽造經(jīng)歷、冒充他人等方式進行惡意營銷；
8)使用特殊符號、圖片等方式規(guī)避垃圾廣告內(nèi)容審核的廣告內(nèi)容。
4. 色情低俗信息，主要表現(xiàn)為：
1)包含自己或他人性經(jīng)驗的細節(jié)描述或露骨的感受描述；
2)涉及色情段子、兩性笑話的低俗內(nèi)容；
3)配圖、頭圖中包含庸俗或挑逗性圖片的內(nèi)容；
4)帶有性暗示、性挑逗等易使人產(chǎn)生性聯(lián)想；
5)展現(xiàn)血腥、驚悚、殘忍等致人身心不適；
6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等；
7)宣揚低俗、庸俗、媚俗內(nèi)容。
5. 不實信息，主要表現(xiàn)為：
1)可能存在事實性錯誤或者造謠等內(nèi)容；
2)存在事實夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導他人的內(nèi)容；
3)偽造身份、冒充他人，通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機構(gòu)或個人存在關(guān)聯(lián)。
6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治病；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風水等問題進行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標題黨，主要表現(xiàn)為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導用戶；
2)內(nèi)容與標題之間存在嚴重不實或者原意扭曲；
3)使用夸張標題，內(nèi)容與標題嚴重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導未成年人應(yīng)援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡(luò)水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內(nèi)容，主要表現(xiàn)為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當評述自然災(zāi)害、重大事故等災(zāi)難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對網(wǎng)絡(luò)生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。
二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過主動發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內(nèi)容質(zhì)量、傷害平臺氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當一個用戶發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時，本網(wǎng)站將依據(jù)相關(guān)用戶違規(guī)情節(jié)嚴重程度，對帳號進行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號的處罰。當涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過作弊手段注冊、使用帳號，或者濫用多個帳號發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時，本網(wǎng)站將加重處罰。
三、申訴
隨著平臺管理經(jīng)驗的不斷豐富，本網(wǎng)站出于維護本網(wǎng)站氛圍和秩序的目的，將不斷完善本公約。
如果本網(wǎng)站用戶對本網(wǎng)站基于本公約規(guī)定做出的處理有異議，可以通過「建議反饋」功能向本網(wǎng)站進行反饋。
(規(guī)則的最終解釋權(quán)歸屬本網(wǎng)站所有)