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新零售業(yè)務立足于線上線下的數(shù)據(jù)融合，想要做好新零售，我們首先要明確數(shù)據(jù)優(yōu)先級，弄清楚數(shù)據(jù)體系。

行業(yè)酷不酷，根本在服務！

跟大家分享過運營模型論，正確的模型可以有效分析和提高業(yè)務發(fā)展趨勢，也能夠很直觀反饋業(yè)務的健康度。而模型的基礎就是“大數(shù)據(jù)”，不同維度細節(jié)數(shù)據(jù)不斷的被積累和應用，才能給模型輸送新鮮血液產(chǎn)生價值。

數(shù)據(jù)本身是具備抽象性的，任何幾個數(shù)據(jù)的排列組合沒有任何意義，這就要求我們在提取和基于業(yè)務本身的場景來公式化數(shù)據(jù)的價值。重點跟大家分享我們?nèi)?shù)的邏輯，對應的策略會再逐一拆解細分。

一、基于業(yè)務本身流程和場景劃分數(shù)據(jù)優(yōu)先級

新零售業(yè)務模式立足于線上+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)同樣至關重要。線上前端的運營，線下門店的履約，過程和結果數(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)務健康發(fā)展，這就勢必需要我們首先需要基于業(yè)務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)務業(yè)績，P1級數(shù)據(jù)直接體現(xiàn)業(yè)務健康度，P2-P3級數(shù)據(jù)直接反應精細化策略應用效果。

二、P0級數(shù)據(jù)維度KPI化業(yè)務效果

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，且應該也是向老板匯報的數(shù)據(jù)。

1. 銷售具備唯一決定性

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）

2. 用戶具備銷售量級決定性

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，可見優(yōu)先級之高）

3. 商品決定銷售寬度和深度

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構的健康度，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，則會關注生鮮滲透率）

4. 促銷決定投入的多少

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）

5. 揀貨&配送決定履約服務時效

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，智能設備的引入，揀貨倉的合理布局，揀貨路線的合理設置，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）

6. 投訴決定平臺口碑

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效率）

三、P1級數(shù)據(jù)維度校驗P0健康度

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，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！

1. P1銷售校驗模式的可持續(xù)性

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應該算優(yōu)秀偏上的數(shù)據(jù)。

2. P1用戶校驗用戶管理的有效性

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，通常看次日訪問留存和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)務盈利！

3. P1商品數(shù)據(jù)校驗商品的上架率

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)；

4. P1的促銷精細化促銷成本

核銷率=使用優(yōu)惠券數(shù)量/總領取數(shù)量（這個公式可以側面反應出該優(yōu)惠券的適用性，用戶購物偏好行為）；領取率=領取優(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)分領取率和核銷率來看優(yōu)惠券的投放有效性）

5. P1的揀貨和配送數(shù)據(jù)直接校驗服務時效

這個階段的指標值尤為關鍵，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）

四、P2級-P3級數(shù)據(jù)維度顆粒度校驗精細化策略

P2-P3級別的數(shù)據(jù)顆粒度已經(jīng)很細了，且每條業(yè)務直線分配出來的數(shù)據(jù)值會越來越多，大大小小，這時候的業(yè)務數(shù)據(jù)的義務基本也是為P0服務，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。

1. P2-P3的銷售精細化P0的過程指標

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，通過不做重點關注）；跳轉(zhuǎn)率有很多口徑和說法，電商而言，我們通?？吹氖巧滔樘D(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)）；

2. P2-P3的用戶數(shù)據(jù)精細化各渠道情況

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)務前期也是一個關鍵指標，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。

3. P2-P3的庫存深度校驗庫存周轉(zhuǎn)次數(shù)

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)務價值。一個好的業(yè)務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精神才是我們O2O所需要追求的狀態(tài)！

#專欄作家#

Leon；公眾號：Leon新零售筆記，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。前騰訊京東運營經(jīng)理，社交電商/O2O新零售行業(yè)資深研究員。

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