電商的量化管理：差別不僅僅是在模式上

 

      電商時代的到來,，實體門店的銷售份額被瓜分,，曾經(jīng)倚重的“最好的地段、最好的門店,、最高的費用投入”的“重資產(chǎn)”模式,，一點點滑向“負資產(chǎn)”的邊緣。

       電商時代的到來,，曾經(jīng)的優(yōu)勢變成劣勢,，顛覆了我們過去的、成功的銷售經(jīng)驗,，無論是在定性的直覺上,，還是定量的分析上,。作為信息時代的銷售人員，尤其是那些從傳統(tǒng)銷售轉向網(wǎng)絡銷售的人員,，重新認識我們已經(jīng)掌握的銷售理論,，重新學習新的銷售指標和方法，是轉變銷售認識的重點,。

 

“流量即銷量”——從消費者流量到消費者價值

 

       就像實體店里對人氣的關注一樣,，虛擬世界中，對流量指標的關注,，較之于現(xiàn)實銷售有過之而無不及,。兩者的區(qū)別在于：實體店的人流，是貨真價實的人流,，來一個算一個,；而網(wǎng)絡上的人流量，你還真要好好掂量每一個指標,。

 

到底有多少人流量

 

       恐怕很多人都認為,，電子商務是最適合數(shù)字營銷的平臺。計數(shù)工具的大量使用,，讓我們省去了人工計數(shù)的麻煩,，似乎也真正實現(xiàn)了“機器的使用成本低于人的使用成本”這個假設前提。但是,，在實體店中最簡單的一個計數(shù)功能,，在虛擬網(wǎng)絡上的復雜程度，可能都超出了你的想象,。

 

       本次促銷活動共實現(xiàn)PV瀏覽量45萬次,，獨立IP訪問量9萬次，訪問量（VV）達到了18萬次,，獨立訪客（UV）10萬次,。此次活動的人流量較上次活動提升了130%以上，且82%以上的訂單數(shù)來自新訪客,，回頭客僅占18%,。請問此次促銷，該網(wǎng)店到底有多少人流量指標,？這一次活動真的帶來了82%的新客戶和18%的老客戶嗎,？

 

       PV瀏覽量是指頁面的瀏覽量，是指客戶每打開一次該網(wǎng)站的任何頁面,，PV就會自動計數(shù)“＋1”,，這個指標明顯偏大，自然不能成為客戶流量的統(tǒng)計指標,。

        獨立IP訪問量是指一個獨立IP,，在一個統(tǒng)計時間段內(nèi)（一般是一天）,，無論其進出網(wǎng)站多少次，均只計數(shù)為1次,。這似乎是用IP地址來判斷客戶流量的指標,，但實際上，獨立IP不能作為判斷標準的主要原因就是：不少局域網(wǎng)都是采用共享IP的方式上網(wǎng),，10臺機器共享一個IP,，甚至上百臺機器共用一個IP的情況也不少見。無論是新客戶還是老客戶在網(wǎng)絡上實現(xiàn)購買行為,，網(wǎng)絡計量器都無法分辨,。用這個指標統(tǒng)計客戶流量，訪問標準又過于偏小,。

       訪問量（VV）是記錄訪客一個統(tǒng)計時間段內(nèi),，多少次訪問網(wǎng)站的行為。一個客戶一個統(tǒng)計時間段內(nèi),，可能多次訪問同一網(wǎng)站,，訪問量將被多次統(tǒng)計。通常,，若訪客連續(xù)30分鐘沒有新開和刷新頁面,，或者訪客關閉了瀏覽器，則被記錄為本次訪問結束,，訪問量也統(tǒng)計一次,。這個指標統(tǒng)計出來的流量，一般會偏大,。

       獨立訪客（UV）是在一個統(tǒng)計期內(nèi),，相同的訪客多次訪問同一網(wǎng)站只計數(shù)為1次。這似乎是一個真正反映人流量的指標,。但真是這樣嗎,？

        首先，計數(shù)器在實際操作中,，是對電腦臺數(shù)的統(tǒng)計，而不管這臺電腦的使用者是誰,。換句話說,，10個人在同一個時間段內(nèi)，用同一臺機器瀏覽這個促銷網(wǎng)站,，計數(shù)器都只會計為1,；如果1個客戶用10臺電腦瀏覽同一個網(wǎng)站，計數(shù)器則會計數(shù)為10,。

        其次,，在監(jiān)控有人訪問網(wǎng)站時,，計數(shù)器會在來訪者的電腦上留一個痕跡，我們俗稱Cookie,，再有人用這個電腦登陸同一網(wǎng)站時,，系統(tǒng)會自動比對Cookie，發(fā)現(xiàn)Cookie就會納入到老客戶統(tǒng)計數(shù)中,，沒有發(fā)現(xiàn)Cookie就會納入到新客戶統(tǒng)計數(shù)中,。

        在明確了PV瀏覽量、IP訪問量,、訪問量（VV）,、獨立訪客（UV）四個統(tǒng)計指標的計數(shù)方法后，我們發(fā)現(xiàn),，沒有一個指標能精確地統(tǒng)計出網(wǎng)站某個時間段內(nèi)的真正人流量,，最接近網(wǎng)站真正人流量的指標是獨立訪客數(shù)。

        在新老客戶的統(tǒng)計上,，Cookie只能分辨是否是同一臺電腦,。如果一個客戶用多臺電腦瀏覽同一網(wǎng)站，新客戶的數(shù)據(jù)就可能偏大,；而多個人用同一臺電腦瀏覽同一網(wǎng)站,，新客戶的數(shù)據(jù)就可能偏小。所以在新老客戶的判斷上,，采用是否為注冊用戶這個指標,，更有價值。

 

網(wǎng)絡上的客戶價值

 

       網(wǎng)絡客戶的最大障礙是信任問題,，由于不見面做生意,，訂單的取消和獲取，比現(xiàn)實交易更沒有壓力,。為了約束這種不確定行為,，我們一般將互聯(lián)網(wǎng)零售領域的消費人群按含金量由低到高分為：普通網(wǎng)民、注冊用戶,、實名注冊用戶,、經(jīng)過身份認證的實名注冊用戶、具有信用體系的實名認證用戶五個層級,。在網(wǎng)絡交易中,，一方面根據(jù)用戶的認證等級區(qū)分客戶；另一方面根據(jù)客戶的行為指標判斷客戶價值,。

 

（一）注冊用戶量和活躍用戶比

 

       注冊用戶量是指在互聯(lián)網(wǎng)零售領域后四個層級的客戶數(shù)量,，等級越高的客戶數(shù)量占比越多，注冊用戶量的客戶價值越大。

 

活躍用戶比＝近期活躍客戶數(shù)／注冊用戶量

 

       備注：活躍用戶比體現(xiàn)的是客戶狀態(tài),，近期活躍客戶數(shù)的“近期”一般指的是15~30天的統(tǒng)計期,，客戶在該網(wǎng)站上是否有瀏覽痕跡。很多網(wǎng)站可能有幾百萬的注冊用戶,，但實際活躍用戶只有1~2萬,。“活躍用戶比”較之于“注冊用戶數(shù)”更有實際操作價值,，有些網(wǎng)站為了拉高這個指標,，故意延長統(tǒng)計期，所以在對比這個指標的時候,，一定要注意詢問統(tǒng)計期的時間,、注冊用戶的等級。

 

（二）客戶停留時間的陷阱

 

       一個網(wǎng)站,，光有點擊率是遠遠不夠的,，除了網(wǎng)絡作弊器可能會干擾我們的正常分析外，將那些非目標客戶吸引到我們的網(wǎng)站,，實際上也是對網(wǎng)站資源的浪費,。

 

       最近的一次促銷的版面設計，整個活動時間1小時,，網(wǎng)站客戶停留時間見下表（表9-1）,。客戶停留總時長和訪客數(shù),，相比上次促銷均有大幅提高,，網(wǎng)站黏性明顯提高（這樣的評價是否合適）。請計算此次活動每個消費者在此網(wǎng)站的平均停留時間,。根據(jù)平均停留時間,，能否判斷在下次促銷活動設置中，將新產(chǎn)品的自動彈窗的跳出時間,，設定在消費者網(wǎng)站平均停留時間之前彈出,，最大范圍地傳遞新產(chǎn)品信息。

 

表9-1 客戶瀏覽網(wǎng)站時間表

 

	首頁時間	會員頁時間	產(chǎn)品頁時間	停留時間
消費者1	12:00:00	12:03:24	12:05:36	0:05:36
消費者2	12:00:01	12:04:10	／	0:04:09
消費者3	12:01:35	／	12:07:56	0:06:21
消費者4	12:03:11	12:04:23	／	0:01:12
消費者5	12:03:00	12:07:27		0:04:27
消費者6	12:10:05	／	12:13:09	0:03:04
消費者7	12:10:11	12:12:16	／	0:02:05
消費者8	12:11:25	12:12:30	12:13:45	0:02:20
消費者9	12:11:37	12:14:54	12:15:55	0:04:18
消費者10	12:11:43	12:14:00	12:18:58	0:07:15
消費者11	12:11:22	12:13:33	／	0:02:11
消費者12	12:12:02	／	12:16:00	0:03:58
消費者……
消費者10000	12:59:42	／	14:59:59	2:00:17
合計	／	／	／	700:00:00

 

        根 據(jù)定義,，平均網(wǎng)站停留時間是指每位訪問者平均在網(wǎng)站上停留了多長時間,。每個消費者網(wǎng)站停留時間的具體公式如下：

 

每個消費者的網(wǎng)站停留時長＝進入最后一個頁面的時間—進入網(wǎng)站第一個頁面的時間

 

        備注：Web計數(shù)器是從登陸第一個頁面請求開始計算時間，從開始時間到登陸下一個頁面的時長,，稱為第一個頁面的停留時間,，其他頁面的統(tǒng)計時間以此類推。這種計數(shù)方式,，導致消費者停留在最后一個頁面到離開網(wǎng)站之間的時間，只能統(tǒng)計為零,。如：消費者1首頁的停留時間為3分24秒,，會員頁停留時間為2分12秒,，而產(chǎn)品頁停留的時間卻為零。這是消費者網(wǎng)站停留時間統(tǒng)計的最大缺陷,，這也是消費者停留時間的最大陷阱,。

 

平均網(wǎng)站停留時間

＝網(wǎng)站總停留時間／會話的數(shù)量（訪次）

＝（700小時×60分×60秒）／10000人次

＝4分12秒

備注：會話的數(shù)量是以訪問數(shù)（VV）為統(tǒng)計單位，而不是獨立訪客數(shù)（UV）,。

       如果以平均網(wǎng)站停留時間作為衡量網(wǎng)站黏性增加的標志,，實在過于片面,。因為新設計師完全可以通過增加頁面鏈接或者在消費者完成目標的過程中設置障礙，達到延長消費者網(wǎng)站停留時間的目的,，實際上這樣的結果是以讓消費者不愉快體驗為代價的。

       以4分12秒作為新產(chǎn)品廣告跳出的時間,，存在的最大問題是：個別消費者停留網(wǎng)站的極端數(shù)據(jù)對平均網(wǎng)站停留時間的影響,。如有些用戶登錄某些頁面后離開電腦，導致在某個頁面停留時間過長,，這是影響平均網(wǎng)站停留時間的最大問題,。我們前面曾經(jīng)講過“眾數(shù)”的概念，即如果要以客戶停留時間作為廣告投放的依據(jù),，建議不要采用平均網(wǎng)站停留時間,，而應該用消費者在網(wǎng)站停留時間的“眾數(shù)”，作為投放依據(jù),。

 

（三）網(wǎng)絡客戶價值的指標

 

       在傳統(tǒng)零售業(yè)的經(jīng)典計算公式中,，曾這樣粗略地描述銷售結果：銷售額＝人流量×入店率×購買率×客單價×回頭率。在網(wǎng)絡零售業(yè)態(tài)中,，也會提及這五個指標,，只是在統(tǒng)計方式上有自己的特點。在購買率指標上,，網(wǎng)絡用對應的提袋率和訂單轉換率,。

 

       某零售網(wǎng)站4月零售數(shù)據(jù)如下：整體獨立訪客流量10萬，整體訪問量15萬,，消費者將產(chǎn)品放入購物車共有1萬次,，當月的購物放棄率為50%；消費者將產(chǎn)品放入收藏夾1萬2千次,，當月的購物放棄率為60%,；通過頁面直接購買的行為有1000次。請確認該零售網(wǎng)站4月的提袋率和訂單轉換率,。

 

       提袋率：在線下銷售中,，提袋率大多是衡量進店總人數(shù)與實際購買人數(shù)之間的比例。在互聯(lián)網(wǎng)零售業(yè)中，有些企業(yè)將提袋率作為衡量潛在消費者的指標,，特指在一定時期內(nèi),，將商品放入購物車和收藏夾的顧客人數(shù)占該時間段網(wǎng)站訪問量的比例。

根據(jù)定義,，4月該零售網(wǎng)站提袋率為：

 

（網(wǎng)購）提袋率

＝（放入購物車的次數(shù)＋放入收藏夾的次數(shù)）／總訪問量

＝（10000次＋12000次）／150000次

≈14.67%

       提袋率描述的是至少有14.67%的消費者,，對指定網(wǎng)站的商品有消費興趣。

       購物放棄率是指點擊“進／加入購物車”或添加到收藏夾按鈕,，卻沒有點擊“結賬(或者立即支付)”按鈕的顧客,，占全部點擊“進／加入購物車”或添加到收藏夾按鈕的顧客的百分比。

 

購物放棄率＝?jīng)]有確認訂單的消費次數(shù)／（放入購物車的次數(shù)＋放入收藏夾的次數(shù)）

訂單轉換率＝進行了訂單確認動作的訪問量／總訪問量

＝[10000次×（1－50%）＋12000次×（1—60%）＋1000次]／150000次

＝7.2%

      至少有14.67%的消費者對我們的產(chǎn)品感興趣,，但是最后只有7.2%消費者實施了購買行為,。購物放棄率過高是訂單轉換率過低的一個重要原因，但是簡單地認為消費者購物體驗不夠,、付款手續(xù)不方便是購物放棄率高的根本原因,。

 

（四）不做一錘子買賣

 

       不做一錘子買賣，是生意人對消費者負責,，更是對自己負責,。在電商營銷中，對好評率,、回頭客比例,，包括客單價都是對銷售持續(xù)性評估較好的指標。

        在公司的兩個平行網(wǎng)站Jone和Horace,，負責策劃促銷活動,。從統(tǒng)計數(shù)據(jù)來看，兩場活動帶來的流量差不多,，銷售額也基本相當,，是不是這兩場活動的效率差不多？對這兩場活動本身,，我們也沒有什么好總結的,。

       從活動的表面來看（流量），以及從結果上看（銷售額）,，兩個活動似乎沒有什么太大的差別,，但是當我們觀察以下數(shù)據(jù)，就會發(fā)現(xiàn)兩者的差距,。

 

表9-2 兩場活動數(shù)據(jù)表

 

指標	Jone	Horace
訪問數(shù)	30萬	25萬
獨立訪客	20萬	20萬
訂單數(shù)	6000張	5500張
回頭客數(shù)	12萬	6萬
好評次數(shù)	4500次	4500次
銷售總額	200萬元	200萬元

 

       從訂單轉換率（訂單轉換率＝進行了訂單確認動作的訪問量／總訪問量）來看,，Jone的轉換率是2%，Horace的轉換率是2.2%,，Horace在促成交易環(huán)節(jié)把握得更好,。

        從回頭客戶比例（回頭客戶比例＝回頭客數(shù)／獨立訪客數(shù)）來看,，Jone的回頭客比例為60%，Horace的回頭客比例為30%,，Horace的活動吸引了大量的新訪問者,，而Jone的活動信息主要對老客戶有影響,。

        從好評率（好評率＝好評次數(shù)／訂單次數(shù)）來看,，Jone的好評率為75%，Horace的好評率為81.82%,，在售后問題的解決方面,，Horace更注重客戶活動體驗和后續(xù)的銷售達成。

       從客戶均單價（客單價＝支付成交金額／成交用戶數(shù)）來看,，Jone的客戶均單價為333.33元,，Horace的客戶均單價為363.64元，Horace的活動在促成消費者“買更多”方面更有效果,。

 

         小貼士：在電商的銷售評估中,，如果簡單地看流量和結果指標，會讓我們喪失大量的潛在銷售機會,。從多維度,，至少從回頭客比例、好評率,、客戶均單價等指標上,，評估一場促銷活動的實際結果，更科學合理,。