如果到搜尋網站搜尋「電商重要指標」的話，你會發現已經有幾十篇的文章都在電商的數據指標，不過，今天這篇還是想來分享電商的數據指標。看到這裡，你可能會好奇，都已經這麼多文章在分享電商的重要指標了，為什麼我還要再寫這篇文章呢？那是因為在我實際接觸電商的各種數據後，我發現那些 Google Analytics 角度、臉書廣告後台、Google 廣告後台，甚至是各種網站介面看到的數據都會一個共同的問題：數據無法對齊，而且，這些後台與實際營收都有一定的差異。
單從各平台看到的數據遠遠沒辦法讓我們得知實際的電商收益，電商運作遠比想像中的複雜，除了這些從網站結單追蹤紀錄的網站收益外，實際用來評估店家獲利的方式其實是別有作法，今天就是來談談這些別有作法到底是什麼。我將以實際的電商訂單資料切入，分享如何用訂單計算重要營收指標，並分享計算過程容易忽略的陷阱，那就開始囉！
電商網站的重點指標
1. 商品交易金額 GMV（Gross Merchandise Volume）
商品交易後帶來的商品銷售金額，基本上只要完成購買，不論是否是當下付款，後續是否有退貨，都會計算到 GMV 的營收金額裡。簡單來說，商品交易金額 GMV 包含了已經付款、未付款、已經退款的所有商品收益金額。
2. 流量（Traffic）
流量的定義很多，主要是用來評估一個網站有多少的拜訪，有人習慣用「網站被拜訪的次數」來計算，也有人習慣用「網站被多少人數拜訪」來評估，用哪一種評估方式其實都行，只要計算的方法統一就沒問題。前者的話流量會以網站的「工作階段 Sessions 數量」來評估流量，後者則會以「訪客數 Users 」來計算網站流量。
這兩種評估方式有什麼差別呢？最大的差別在於，訪客數是以人數來紀錄，但是一個人卻可能造訪網站多次，或是長達較久的瀏覽時間，所以工作階段數會有多筆紀錄 Sessions，最簡單的辨別可以用是否會被重複計算來理解。電商的流量指標，就如同實體店面的每日造訪次數一樣，有人流才有錢流，而在同樣的轉換率的狀況下，愈多的流量就可以帶來愈多的商品獲利。
3. 轉換率 CVR（Conversion Rate）
轉換率的公式 = 訂單數 / 流量（工作階段 Session），不過如果是習慣以使用者計算流量的話，那麼轉換率的算法我建議統一標準，統一以人數來計算：轉換人數 / 流量（使用者Users）。
轉換的最廣泛的定義是指「任何對商業有價值的網站行為」，例如：對 B2B （Business to Business）產業來說，轉換行為可能是填寫完聯絡表單；對D2C（Direct to Customer）產業來說，轉換行為可能是「完成網站訂購」，甚至有時候為了為不同轉換行為歸類轉換價值，也會有把各種網站瀏覽階段的行為都當作是轉換的作法，像是將點擊商品頁的行為、把商品加入我的最愛的行為，或是加入購物車的行為都視為轉換行為。
不過這邊先談最單純的轉換定義：購買行為，這個指標目的在於了解，在所有網站拜訪中，有多少比例的網站拜訪會促成交易，這個指標對應到零售實體店就是所謂的「提袋率」，一樣是評估有多少比例的人會購買商品。
4. AOV（Average Order Value）平均訂單價值
平均訂單價值的公式 = GMV / 訂單數，若習慣以使用者計算流量的話，那平均訂單價值我也建議改用平均客單價計算，統一以人數來計算： GMV / 購買人數。
這個指標的目的在於了解平均每一筆訂單或是每一個客人會消費多少金額，除了可以用來估算商品交易金額 GMV之外，這個指標還可以用來評估怎麼提高平均訂單價值或是平均客單價，也常常用來被設計成免運金額門檻的參考。
這四個指標是判斷電商營收狀況最重要的4個數據指標，如果細細看各個公式的計算方式，可以發現：
GMV的收益算法 = 流量(Sessions) x 轉換率 x 平均訂單價值 或者
GMV的收益算法= 流量(Users) x 轉換率 x 平均客單價
任何的公司營收幾乎可以拆解成類似上述的營收組成公式，讓我們在營收上升或下降時，迅速了解是哪些關鍵階段發生改變，幫助我們能深入數據，找到各種可能造成好結果或是壞結果的原因。
數據指標與實際營收差異：先行指標與落後指標
但是，知道這些指標遠遠不夠，因為實務的電商經營狀況遠遠比這些數據指標要複雜得多。
例如，當我們看到商品交易金額 GMV 是1000萬，等不等同於電商賣出了1000萬價值的商品或是實際收到了1000萬呢？答案是不等於！還記得 GMV 的數據指標定義嗎？商品交易金額 GMV 是指所有已付款、未付款、退款的商品收益金額，如果你的商品交易金額是從 Google Analytics 的計算得出來的，那麼甚至還可能有程式碼埋錯導致計算多算少算的問題。
既然這麼多潛在的問題，又不能實際評估電商收到多少錢、賣出多少價值的商品，那我們看 GMV、流量、轉換率、以及平均訂單價值是為什麼呢？為什麼那麼多文章在分享這些指標很重要呢？
這些指標的用意在於「日常成效評估以及預測」，並從這些指標的監測，讓我們可以在營收還沒結算之前做出「影響營收的行動」。舉例來說，假設我的月度業績目標是1000萬，當這個月過了一半，網站 GMV 卻只有做到300萬，我得試著用現有數據假設，假設剩下的日子我想達到1000萬的業績，該怎麼做。
例如說，假設轉換率不變的情況下，如果我想要達到1000萬的業績，我的流量需要多少？或者是反過來，因為我沒辦法再提升流量，那我怎麼透過提升轉換率、或是提升平均訂單價值的方式來增加總體商品交易金額。所以，我們每天監測這些「數據指標」的重點不在於公司實際營收是多少，而是在於在每日找出任何會影響到最終營收的因素，並且在發現端倪的時候就改善。
就好像所有企業的財報一樣，財報都是最後的結果，也被稱為「落後指標」，因為當財報公布後，不論做任何事情都無法影響結果，但是企業總不能都等到結算才知道營收獲利吧？我們總是需要一些方法來評估、預測，甚至是推斷當我們做了哪些改變，對於實際營收有幫助，這才是我們用 GMV、流量、轉換率、以及平均訂單價值這些指標的用途。
訂單資料欄位簡介
談完電商的先行指標，接下來再來談談，那麼電商產業會怎麼算收益、消費狀況呢？要回答這個問題，我們就要回頭來訂單資料了。
雖然每一家電商的資料結構都不太一樣，但常見的訂單資料內容通常都會涵蓋五個類別的資料，包括：訂單資料、產品資料、客戶資料、運送資料與支付方式以及銷售資料。
1. 訂單相關資料：訂購時間、訂單編號、訂單狀態
2. 產品相關資料：Product ID 產品編號、Product Name產品名稱
3. 客戶資料：Customer Name 客戶名稱、聯絡電話、聯絡信箱、運送地址
4. 運送資料與支付方式：Ship Mode 運送方式、Payement 支付方式
5. 銷售資料：Sales 銷售數量、Quantity 銷售金額、Price商品原價、Discount 折價金額
實戰練習：回答常見的營收問題
這份資料是來自於 Tableau 的社群論壇 ，為了文章需要，我稍微修改並新增了一些欄位方便說明。下面提供示範訂單資料的完整檔案：Order-Sample.xlsx，大家可以自行下載這份Excel 檔案查看練習，再往下看前，試著回答看看幾個問題吧！
假設不考量金流抽成費，不論信用卡或現金結帳等未來收入金額皆納入收益，且店家網站為自家平台，從這份訂單計算，請問：
- 店家收到多少金額？
- 不含物流費用，店家實收多少金額？
- 店家賣出多少商品？
- 有多少消費人數？
- 有多少筆訂單資料？
– – – – – – – — – – – – – – – 答案揭曉防雷區 – – – – – – – — – – – – – – –
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1. 店家收到多少金額？ $5635.48
2. 不含物流費用，店家實收多少金額？ $5515.48
3. 店家賣出多少商品數？59個商品
4. 有多少消費人數？7位
5. 有多少筆訂單數？6筆
怎麼從訂單原始資料解答營收狀況？
上述問題你答對了嗎？沒有全部答對也沒關係，如果有一些小細節沒有注意到的話，剛開始看到訂單資料的時候確實很容易計算錯誤，通別是在回答匯總的問題的時候，往下一一來解答我是怎麼算出來的。
1. 店家收到多少金額？ 2. 不含物流費用，店家實收多少金額？
這兩個問題通常都是用來回答，公司到底有多少營收，有些公司會把物流費用也算進去營收，支付給物流的當作費用，也會有公司習慣直接扣除消費者付的物流費，只計算從商品販售的商品營收。不過不論是哪一種，我們都是要回答「公司營收是多少」這個問題。
這個問題最容易忽略的是 Order Status 訂單狀態，這份資料裡面訂單狀態共有5種（Refund、Completed、Shipping、Miss、Cancelled），其中只有2個可以真正納入公司的營收：Completed、Shipping，其他的訂單狀態包括了訂單退貨、商品遺失以及訂單取消，這些雖然建立了訂單，但對公司來說都不算是商品有販售出去的訂單狀態。所以如果只計算符合 Completed、Shipping的訂單狀態，那麼店家收到的金額就是 $5635.48。假設再扣除物流費用，店家實拿的金額就是 $5515.48。
3. 店家賣出多少商品數？
除了考慮上面提到的訂單狀態，在計算商品銷售總數的時候還需要考量是否有「贈品」、是否有把「物流費用」也變成一列資料列，以至於銷售數量上有註記到數量。以這份資料來說，Shipping-Cost 是物流費用，當該筆訂單有物流費用時，數量上也會紀錄到1，這就有可能導致我們計算時多算到物流費用，以至於錯估實際的商品銷售數量。在考量訂單狀態、排除物流費與贈品之後，計算出來實際銷售的商品數量就是59。
4. 有多少消費人數？
除了考量訂單狀態之外，計算消費人數通常會有兩個相關欄位可以使用，一個 Customer Name、Customer ID的不重複資料數量，我的建議是如果有Customer ID就使用Customer ID計算，假設非不得已要用 Customer Name 欄位計算的話，需要非常小心的使用，原因是因為極有可能會有重複名字，但實際上是不同人的消費者，這種情況就會讓我們少算實際的消費人數有多少位。考量訂單狀態與計算欄位之後，可以計算出Customer ID欄位的不重複資料數為7，也就是實際消費人數為7位。
5. 有多少筆訂單數？
最後則是也非常重要的訂單數，除了上述提醒的條件之外，我另外想提醒的是注意資料結構與資料紀錄方式，以這份資料舉例，有兩個乍看之下相關的資料欄位，一個是Order ID訂單編號、Shipping Cart ID購物車編號，那到底要用哪一欄位算呢？
一筆訂單可能會有多項商品，所以需要特別看，那一個才符合我們需要計算的訂單欄位。以這份資料來說，Order ID訂單編號以名稱來說好像是訂單數的計算欄位，但實際上，Order ID 訂單編號都是不重複值，從這個欄位我們無法判斷哪些商品是在同一筆訂單內。
而 Shipping Cart ID購物車編號則是有重複值，當我看到不同列有相同的Shipping Cart ID，我就能判斷這些商品是屬於同一筆訂單，這也才是我們能用來計算訂單數量的欄位。最後，就可以用不重複的Shipping Cart ID購物車編號數量，計算出訂單筆數共有6筆的結論了。
那麼電商的先行指標，以及實際拿到訂單資料後，數據計算過程需要注意的小細節就分享到這裡啦，希望對你有幫助：）
Sharon
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