GMV 在電商中是一個(gè)非常重要的指標(biāo)，也是電商人必須了解的一個(gè)概念。這篇文章中，作者從GMV入手，為我們總結(jié)了如何通過拆解指標(biāo)提升GMV。
一、GMV是什么？
GMV (Gross Merchandise Volume)常規(guī)的解釋就是銷售額，通常加上時(shí)間和空間的概念，就可以理解為某一時(shí)間段內(nèi)某類型單位產(chǎn)生的總的交易額就是GMV，那我們一般如何計(jì)算GMV呢？1. 公式一：GMV=A單位交易額+B單位交易額+C單位交易額+….
我們快速理解一下，某一時(shí)間段內(nèi)，該單位產(chǎn)品的交易額，那就是所有更小單元產(chǎn)品的交易額的匯總，舉例街邊超市或淘寶店鋪，總的交易額就是某一時(shí)間段內(nèi)所有顧客產(chǎn)生的交易額加總。 那如果這個(gè)時(shí)候反問一句，如何能提高該超市或淘寶店的GMV，那通過上面的公式來看，我們只能提高每一個(gè)消費(fèi)者的消費(fèi)金額，或者提高消費(fèi)者數(shù)量，如果在該店消費(fèi)的用戶有一萬個(gè)，那我們似乎并沒辦法直接干預(yù)到每一個(gè)消費(fèi)者消費(fèi)金額，那上面這個(gè)公式對(duì)我們來說就沒有參考意義，我們換一個(gè)公式再試一下。 2. 公式二：GMV=A單位交易額+B單位交易額+C單位交易額+….=平均客單價(jià)*總消費(fèi)人數(shù) 通過公式二不難看出，我們不在需要針對(duì)每個(gè)人出產(chǎn)品運(yùn)營策略，我們只需要提升平均客單價(jià)和總消費(fèi)人數(shù)即可，那針對(duì)這個(gè)指標(biāo)我們?cè)诶^續(xù)拆分更加可落地的指標(biāo)。3. 公式三：GMV=客單價(jià)*（新用戶消費(fèi)uv+老用戶消費(fèi)uv）
新用戶消費(fèi)額=總客池uv*到店轉(zhuǎn)化率*成交轉(zhuǎn)化率*客單價(jià) 老用戶消費(fèi)額=（老用戶活躍uv+流失用戶uv*促活留存轉(zhuǎn)化率）*客單價(jià) 上面公式不斷拆解后，我們不難看出，我們要做的就是提高：總客池uv、到店轉(zhuǎn)化率、成交轉(zhuǎn)化率、促活留存轉(zhuǎn)化率、客單價(jià)。二、什么動(dòng)作可以影響關(guān)鍵指標(biāo)？
關(guān)鍵指標(biāo)在不變的情況下，我們只要針對(duì)過程指標(biāo)做出對(duì)應(yīng)的產(chǎn)品運(yùn)營動(dòng)作，即可提升gmv總數(shù)據(jù)，那就分別列舉一些來分析，如何通過運(yùn)營過程指標(biāo)，更好的服務(wù)關(guān)鍵指標(biāo)，并保證關(guān)鍵指標(biāo)的提升？- 總客池uv
- 到店轉(zhuǎn)化率=到店人數(shù)/曝光人數(shù)
- 消費(fèi)轉(zhuǎn)化率=消費(fèi)人數(shù)/到店人數(shù)
- 促活留存轉(zhuǎn)化率=召回用戶/流失總用戶
- 客單價(jià)
1. 總客池uv
1）存量帶增量 如果有一定基數(shù)的情況下，那我們一般通過拉新裂變的形式，拉取其他渠道或公域的流量來補(bǔ)充自身的總客池，那一般我們會(huì)玩一下運(yùn)營活動(dòng)，比如：助力集卡、助力抽獎(jiǎng)、老帶新、分銷提醒等，通過給予老用戶一些獎(jiǎng)勵(lì)來引導(dǎo)老用戶去主動(dòng)觸發(fā)拉取信用的動(dòng)作，可以通過活動(dòng)拓展老用戶的生活圈，那一般的拓展渠道我們一般選擇微信作為裂變載體比較好，小程序又是天然的營銷裂變平臺(tái)，圍繞小程序做好拉新列表，不僅可以沉淀一些小程序的用戶，也可以增加難度給主站APP帶來流量。 2）買量 針對(duì)沒有存量的主站或者不滿足于增速的平臺(tái)，也可以在公域中買量，買量我們一般主要分為：應(yīng)用商城買下載量或買流量平臺(tái)廣告，相對(duì)于廣告來說，我們更傾向于精準(zhǔn)平臺(tái)的投放，你想給買一些醫(yī)美的用戶，在小說平臺(tái)買顯然不那么精準(zhǔn)。2. 到店轉(zhuǎn)化率
1）到店人數(shù) 提高到店人數(shù)，首先要提高店鋪曝光人數(shù)，來增加整個(gè)轉(zhuǎn)化漏斗的最大基數(shù)的數(shù)據(jù)，讓更多的數(shù)據(jù)被漏出來，其次就要針對(duì)業(yè)務(wù)來具體情況具體分析，舉例：修改頭圖、修改宣傳文案、優(yōu)惠卷引導(dǎo)等。 2）曝光人數(shù) 店鋪曝光無非就是讓更多人看到，在互聯(lián)網(wǎng)上可以讓人看到的方式就分很多種，比如：投入平臺(tái)廣告cpc、cpm、cpt都可以搞起來，也可以積累私域的流量，讓私域和公域相互賦能，保證曝光量。3. 消費(fèi)轉(zhuǎn)化率
1）消費(fèi)人數(shù) 想增加消費(fèi)人數(shù)，我們就要去分析哪些節(jié)點(diǎn)可以影響用戶產(chǎn)生購買，其實(shí)對(duì)于消費(fèi)者來說，產(chǎn)品購買的行為的前提就是，該商品對(duì)于他來說足夠重要且急迫，或者平臺(tái)給他創(chuàng)造了一個(gè)場(chǎng)景，讓他覺得他一定需要這個(gè)商品。 前者好像不太需要我們做什么，因?yàn)槟鞘怯脩舻闹饔^行為，沒有辦法干預(yù)，但搭建場(chǎng)景我們似乎可以幫助用戶來完成。 舉幾個(gè)簡單的例子：雙十一搭建了一個(gè)優(yōu)惠購買商品的場(chǎng)景，秒殺搭建了一個(gè)賠錢賣的場(chǎng)景，推薦引擎為你推送了符合你預(yù)期的場(chǎng)景，幾個(gè)場(chǎng)景下來，你發(fā)現(xiàn)機(jī)器更懂你，總能在你最需要的時(shí)候給你想要的活動(dòng)和商品，對(duì)于機(jī)器老說倒也是簡單，如果你一個(gè)新生兒的媽媽，當(dāng)你購買了一個(gè)二段奶粉，一罐的使用周期就是兩個(gè)月，當(dāng)你購買過后的50天的時(shí)候，機(jī)器就識(shí)別到你又需要購買奶粉了，不僅僅把你需要的三段奶粉（每個(gè)嬰兒在不同月份吃的奶粉不同）給你準(zhǔn)備出來，還為你準(zhǔn)備了衣服、玩具、讀物，你想不買都難。 2）到店人數(shù) 上面講了不重復(fù)描述。4. 促活留存轉(zhuǎn)化率
1）流失總用戶很好理解，我們一般給出定義的規(guī)則，比如近一個(gè)月未到訪，或近兩個(gè)月沒有購買行為，只要規(guī)定好規(guī)則篩選出來就可以。 2）剩下要解決的就是召回用戶，就APP來說，召回的手段現(xiàn)在還是很單一的，一般就是短信和push，那針對(duì)單一的召回手段，我們能做的就是不斷優(yōu)化召回的可能性，對(duì)于用戶的精準(zhǔn)篩選、召回文案內(nèi)容、召回活動(dòng)的吸引力都要求極高。 比如用戶的精準(zhǔn)篩選對(duì)于前期用戶的標(biāo)簽準(zhǔn)備就是重中之重，用戶的信息的填寫、行為收集、商品的購買、加車、搜索記錄等，都對(duì)于標(biāo)簽的精準(zhǔn)性有著決定性的作用。這里面也涉及到大量的偏好算法、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)手段，若公司沒有這方面的儲(chǔ)備，先通過一些特定的規(guī)則篩選出用戶也是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。5. 客單價(jià)
在原有客戶的消費(fèi)行為當(dāng)中，強(qiáng)行增加該客戶的消費(fèi)金額，這里就要平臺(tái)觸發(fā)一些行為來引導(dǎo)客戶繼續(xù)消費(fèi)，簡單來看優(yōu)惠卷就是一個(gè)很好的手段，當(dāng)用戶為了得到這個(gè)優(yōu)惠，就會(huì)增加購買的金額，在一定程度上就增加了客單價(jià)。 不僅僅客戶可以主動(dòng)使用優(yōu)惠卷，平臺(tái)也會(huì)通過推薦算法，幫助你去算還離更大額度的優(yōu)惠還有多錢，這個(gè)時(shí)候推薦出滿足剩余金額的商品，還可以在這里加個(gè)小邏輯，比如你推薦的商品是他的興趣偏好且利潤率高一些，這么看是不是可以增加他購買的可能性，還會(huì)提高平臺(tái)的利潤額。三、基于平臺(tái)指標(biāo)講講我的思考
我們?cè)诠ぷ鳟?dāng)中，很容易會(huì)接到領(lǐng)導(dǎo)落地自己身上的指標(biāo)，這個(gè)時(shí)候也別急，把指標(biāo)對(duì)應(yīng)的前前后后的關(guān)聯(lián)業(yè)務(wù)和邏輯現(xiàn)梳理清楚，然后圍繞著領(lǐng)導(dǎo)下發(fā)的關(guān)鍵指標(biāo)拆解出過程指標(biāo)，在圍繞過程指標(biāo)拆解具體的產(chǎn)品運(yùn)營動(dòng)作，對(duì)于過程指標(biāo)的要求就是確實(shí)實(shí)際影響核心指標(biāo)，拆解出來的產(chǎn)品運(yùn)用動(dòng)作就是可以直接影響關(guān)鍵指標(biāo)。聲明：本文由網(wǎng)站用戶竹子發(fā)表，超夢(mèng)電商平臺(tái)僅提供信息存儲(chǔ)服務(wù)，版權(quán)歸原作者所有。若發(fā)現(xiàn)本站文章存在版權(quán)問題，如發(fā)現(xiàn)文章、圖片等侵權(quán)行為，請(qǐng)聯(lián)系我們刪除。
