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編輯導語：當今人們已經進入到一個大數據時代，人們每天都在生產者各種各樣的數據，這些數據又在不斷被循環利用推動著行業和社會的進步。本文作者分析了美團商家指標體系的搭建，我們一起來看一下。

麥肯錫稱：“數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素；人們對于海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來?！?/p>

在美團商家版中，美團為商家搭建的數據指標體系，很好的指導了商家的經營發展方向以及提供經營狀況概覽。

本文通過體驗美團商家版經營數據子功能，對美團商家版數據指標體系搭建的情況做出一個概述。

美團商家版的店鋪子功能下，有一個經營數據子版塊，針對商家經營過程中的數據指標進行統計。

以下是數據指標搭建的具體概況，經營數據一共分為五個板塊依次呈現，分別為總覽、營業、流量、顧客和商品。

一、總覽

1. 今日實時數據

可視化圖表呈現形式：

以經營時間段為橫軸，收入金額為縱軸，畫出今日，昨日以及商圈同行均值（商圈同行前10%均值）的三條曲線圖。

曲線同時可以精確查看每日不同時段的數據情況，并且在曲線左上方顯示與昨日同時段的數據趨勢對比。

數據指標：

• 預計收入：統計時間內，包含所有費用的實際收入。
• 營業額：統計時間內，包含商品原價、包裝費、自配送/跑腿配送的配送費。
• 有效訂單：統計時間內，已接單且未被取消（包含用戶取消和商家取消）的訂單數。
• 曝光人數：統計時間內，看到店鋪的顧客數。
• 入店轉化率：統計時間內，看到店鋪的顧客中，進入店鋪的顧客。
• 下單轉化率：統計時間內，進入店鋪的顧客中，下單的顧客占比。

2. 歷史數據概覽

營業、流量、顧客和商品數據，這些數據界面都可以跳轉到具體的一級數據界面。

二、營業數據

1. 營業趨勢

可視化圖表呈現形式：

以經營時間段為橫軸，收入金額為縱軸，畫出今日，昨日以及商圈同行均值（商圈同行前10%均值）的三條曲線圖。曲線同時可以精確查看每日不同時段的數據情況，并且在曲線左上方顯示與昨日同時段的數據趨勢對比。

數據指標

• 收入：統計時間內，包含所有費用的實際收入
• 營業額：統計時間內，所有訂單類收入（包含商品原價、包裝費、自配送/跑腿配送的費）
• 活動補貼：統計時間內，補貼總額（包含商品補貼價和平臺補貼）
• 顧客實付：統計時間內，顧客實際支付費用
• 有效訂單：統計時間內，已接單且未被取消（包含用戶取消和商家取消）的訂單數。
• 實付單均價：統計時間內，平均每單顧客實際支付的價格。

2. 訂單分布

可視化圖表呈現形式：表格排行榜。

按時段：時段、訂單量、比前日。

按實付單均價：實付單均價（范圍）、訂單量、比日前。

3. 訂單地標

可視化圖表呈現形式：排行榜表格。

熱門地標：統計時間內，該地標在本店訂單量排名。

商圈潛力地標：統計時間內，該“地標同行訂單量”與“本店訂單量”的差值排名。

可視化數據為本店與商圈同行均值的條形圖。

三、流量數據

流量入口：商家列表、搜索、首頁展位、頻道頁展位。

1. 流量轉化

可視化圖表呈現形式：

以時間點為橫坐標，曝光人數為縱坐標，畫出今日，昨日以及商圈同行均值（商圈同行前10%均值）的三條曲線圖。

數據指標：

• 曝光人數：統計時間內，看到店鋪的顧客數。
• 入店人數：統計時間內，進入店鋪的顧客數。
• 下單人數：統計時間內，下單的顧客數。
• 入店轉化率：統計時間內，看到店鋪的顧客中，進入店鋪的顧客占比。
• 下單轉化率：統計時間內，進入店鋪的顧客中，下單的顧客占比。

2. 流量來源

可視化圖表呈現形式：排行榜表格。

具體數據指標：

• 全部流量：包括本店的自然流量與付費流量之和。
• 自然流量：平臺根據用戶喜好推薦給用戶或用戶主動搜索店鋪產生的流量，也包括新店加權或平臺獎勵的流量。

曝光位置：

1. 首頁展位：店鋪在首頁“頂部橫幅”，“優選好店”，“大牌甄享”中的曝光。
2. 搜索：店鋪在用戶主動搜索商品或店鋪時的曝光。
3. 其他：店鋪在所有非上述渠道的曝光，包括：天降紅包，訂單，代金券等。
4. 商家列表：店鋪在“首頁”和“美食”/“甜點飲品”頻道，“附近商家”和“發現好菜”列表中的曝光。
5. 頻道頁展示：店鋪在“美食”/“甜點飲品“頻道，”大牌甄選“和”今日套餐推薦“中的曝光。

曝光次數：店鋪呈現在用戶界面中的次數。

入店次數：用戶點擊店鋪鏈接入店次數。

點擊率：=入店次數/曝光次數，如果一個用戶看到同一個店鋪多次，曝光次數記多次，曝光人數記1次，入店同理。

付費流量：商家通過購買推廣獲得的流量。

推廣類型:

1. 點金推廣：按效果計費的推廣產品，曝光位置在商家列表、搜索。
2. 品牌展示：按展示計費的推廣產品，曝光位置在商家列表、搜索。
3. 攬客寶：按展示計費的推廣產品，曝光位置在全部流量里的“其他”。

曝光次數、入店次數、點擊率。

四、顧客

1. 顧客畫像：本店鋪近90天內成交顧客的畫像分析（基礎信息，價格偏好，服務偏好）

1）顧客實付價分布

可視化圖表呈現形式：

以人數范圍為橫坐標，顧客人數比例為縱坐標形成的直方圖。

全平臺商家：顧客在外賣平臺上所有訂單的實付價格均值分布。

商圈同品類商家：顧客在同商圈同品類的商家的所有訂單的實付價格均值分布。

2）顧客優惠敏感度分布

可視化圖表呈現形式：直方圖。

以顧客對價格敏感程度為橫坐標，顧客人數所占百分比為縱坐標描繪的直方圖。

本店鋪在平臺上的訂單【總價中優惠金額所占的比例】的均值分布。

3）顧客構成

可視化圖表呈現形式：圓環圖。

沖動的顧客下單前所花時間較少，猶豫的顧客下單前所花時間較多。

消費類型占比、顧客職業占比、顧客性別占比。

4）顧客偏好數據

可視化圖表呈現形式：排行榜表格。

食材偏好排名、口味偏好排名、常買商家排名（全臺商家 商圈同品類商家）。

2. 新老顧客分析

可視化圖表呈現形式：

數據指標：

• 下單人數：統計時間內，下單的顧客數；
• 新客人數：統計時間內，首次下單的顧客數；
• 老客人數：統計時間內，非首次下單的顧客數。

3. 復購分析

可視化圖表呈現形式：

數據指標：

• 復購率：統計時間內，所有下單顧客中，在本店下單兩次及以上的顧客占比。
• 新客復購率：統計時間內，所有首次下單的顧客中，在本帶你下單兩次及以上的顧客占比。
• 老客復購率：統計時間內，所有非首次下單的顧客中，在本店下單兩次及以上的顧客占比。
• 復購人數：統計時間內，在本店下單兩次及以上的顧客數。
• 復購新客：統計時間內，在本店下單兩次及以上的顧客中，首次下單的顧客數。
• 復購老客：統計時間內，在本店下單兩次及以上的顧客中，非首次下單的顧客數。

4. 留存分析

可視化圖表呈現形式：

數據指標：

• 活躍顧客：統計時間內，下單的顧客數最后一次成交在近30天內的顧客數。
• 沉默顧客：最后一次成交在30-60天內的顧客數。
• 流失顧客：最后一次成交在60-90天內的顧客數。

5. 下單頻次

可視化圖表呈現形式：

數據指標：

下單頻次：統計時間內，平均每個顧客的下單次數。

五、商品

可視化圖表呈現形式：表格榜單。

• 本店商品：按銷售額、按銷量；
• 商圈熱銷：按銷售額、按銷量。

六、競品對比

餓了么作為外賣市場上美團的絕對競品，在數據指標體系搭建上值得對比。

從體驗過程中來看，餓了么除了以上數據指標體系外，還包括對營銷和服務數據指標的搭建，分別正對商戶在營銷前后和手段不同的情況下收益數據和發展趨勢情況以及在售、出餐、售后的環節中因商戶服務造成的數據波動。

1. 營銷

1）營銷概況

數據可視化呈現形式：

以日期為橫坐標，訂單價格為縱坐標形成的曲線面積圖。

數據指標：

• 營銷訂單：本店補貼金額>0的完成訂單數；
• 營銷訂單比：本店商家補貼金額>0的完成訂單數/本店完成訂單數；
• 營銷訂單實付：營銷訂單的顧客實際支付的金額；
• 商家補貼：營銷訂單商家在該營銷活動上的總補貼金額；
• 營銷力度：商家補貼總額/營銷訂單的顧客應付金額；
• 投入產出比：營銷訂單顧客實際支付的金額/營銷訂單商家的總補貼金額。

2）收益排行

數據呈現形式：排行榜表格。

營銷組合指訂單中含有一種或多種類型，合理組合不同的活動類型，可以取得“1+1>2”的活動效果；此時僅統計只含有某種活動或某些活動組合的訂單。

2. 服務

1）接單

商責取消率趨勢：統計周期內，發生的商責取消訂單數/顧客提交訂單，商責取消訂單包括接單前商戶拒單，接單后商戶取消單，超時未接單，用戶因商家原因取消單數。

數據可視化呈現形式：

以日期為橫坐標，依據信用分規則評判的商責取消率為縱坐標描繪的曲線圖。

歷史商責取消情況：

數據可視化呈現形式：日期表格。

統計時間、損失金額、商責取消率、接單取消數、接單后取消數、顧客因商戶原因取消數。

2）出餐

商戶出餐超時率趨勢：本店/本連鎖店，統計周期內商戶出餐超時完成配送即時單數/商戶有效完成配送即時單數。

數據可視化呈現形式：

以日期為橫坐標，出餐超時率為縱坐標形成的曲線面積圖。

歷史商戶出餐超時情況：

數據可視化呈現形式：日期表格

統計時間、超時訂單數、出餐超時率、超時率評估、平均出餐時長。

3）售后

顧客差評趨勢率：統計時間內，差評訂單數/平均訂單數，其中差評訂單數為評分小于等于2分的訂單。

數據可視化呈現形式：

以日期為橫坐標，顧客差評率為縱坐標形成的曲線面積圖。

顧客差評情況：

數據可視化呈現形式

對內容進行可視化。

通過對競品的數據指標對比可見，競品充分考慮到營銷數據給商戶帶來的效果，一定程度上可以促進商戶多做一些營銷活動來促進門店線上交易轉化效果。

而服務商展現的數據充分體現商戶從接單，出餐到售后這全覆蓋訂單交易流程，體現商戶的服務在促進線上訂單交易中的效果，一定程度上提醒了商戶對于自身服務的改進。

七、總結

大數據時代，數據會說話，從數據中反映出的事實往往更具有說服力。

美團商家版通過搭建為商家經營服務的數據指標體系，讓商戶更好的了解自己的經營狀況；從而對于自身的發展以及服務做出相應的改變，也更加容易成為產品的忠實使用者。

因此，產品自身也應該在數據指標體系上不斷完善和改進。

作者：源嘉魚；微信公眾號：魚子醬-；985院校大二在讀生，熱愛互聯網，對目前各類互聯網產品充滿興趣，希望在不斷創作中加強自己的產品思維，不斷成長為一名合格的產品經理。

本文由 @魚子醬 原創發布于人人都是產品經理，未經許可，禁止轉載。

題圖來自Unsplash，基于CC0協議。