电商分析：指标、报表和搭建方法

电商分析把顾客从哪来、做了什么、买了什么连起来，让你看清哪些渠道和商品真正赚钱。本文列出关键指标和公式、每家店都该看的五份报表、怎样搭建可靠的统计，以及一个示例：流量很大的渠道，收入低、退款高、回头客少。

什么是电商分析？

电商分析（Ecommerce Analytics）收集和分析网店怎样吸引顾客、顾客怎样浏览和购买、长期能带来多少价值的数据。它把三类数据连起来：流量（顾客从哪来）、行为（看了什么、加购了什么、放弃了什么）和交易（订单、收入、退款、复购）。目标是回答生意上的问题：哪些渠道带来赚钱的顾客，哪些商品和页面能转化，顾客在哪流失，谁会回来。

店铺后台能看到订单和收入；电商分析补上了促成订单的旅程，以及没有下单的访客。

值得关注的电商指标

五份报表能覆盖大部分生意上的问题。

每家店都该看的五份报表

1. 渠道报表。 各渠道的会话、转化率、收入和客单价，分清能卖货的流量和只是来看看的流量。
2. 漏斗报表。 浏览商品 → 购物车 → 结账 → 购买，按设备拆开，看顾客在哪流失。
3. 商品报表。 每个商品的浏览、加购率、购买和退款，找出吸引关注却卖不动、或卖出去又退回来的商品。
4. 顾客报表。 新老顾客收入、复购率、两次下单的间隔，判断增长来自获客还是忠诚度。
5. 落地页报表。 每个落地页的入口、跳出和收入，看哪些页面开启了赚钱的旅程。

怎样搭建电商分析

1. 埋对事件

浏览商品、加入购物车、移出购物车、开始结账、结账步骤、购买（带订单号、金额、币种、商品）和退款。商品 ID、订单 ID 和店铺保持一致。

2. 尽量从服务端上报购买

广告拦截和提前关掉页面，会让只靠浏览器的购买统计不完整。从后台上报购买和退款，收入才可靠。

3. 和店铺后台对账

拿一周的订单和收入和店铺平台对比。差距超过几个百分点就要查清原因。

4. 把收入归因到渠道

统一使用活动标记（UTM），对比不同的归因模型（首次触点、最后触点、线性），看哪些渠道开启销售、哪些完成销售。

5. 每周看，每月定

每周：漏斗和渠道的变化。每月：商品、顾客和终身价值的趋势。

计算示例：渠道质量

某化妆品网店（示例数据），一个月：

付费社交带来的会话几乎和自然搜索一样多，收入却不到一半，退款率是三倍，复购率只有一半。把表现差的社交广告削减 30%，预算挪到付费搜索和邮件订阅收集上，花费不变的情况下，月收入提高了约 6%。

常见错误

• 只看收入，不看毛利和退款。 收入高的渠道可能并不赚钱。
• 只用浏览器统计购买。 一定会漏单；从服务端上报购买。
• 只看最后一次点击。 带来新顾客的渠道会被低估。
• 忽略回头客。 利润常常来自第二单、第三单。
• 币种和时区混在一起。 先统一再比较。

在 TapCub 里做电商分析

• 交易与收入： 基于订单台账的收入、订单、买家、客单价、付费率、每用户和每买家收入、首购买家、复购率、退款，以及购物车放弃率和遗留金额。
• 跟踪： 在浏览器里跟踪电商购买，或从后台发送服务端事件。Shopify 有安装指南。
• 漏斗和归因： 按设备和渠道拆分的漏斗；首次、最后、线性、位置和时间衰减几种归因模型。
• 顾客： RFM 分群、批次和生命周期。

相关阅读：电商 KPI、电商漏斗、客单价、复购率。

常见问题

电商分析和网站统计有什么区别？ 网站统计度量任何网站的访问和行为；电商分析在此之上增加了商品、购物车、订单、收入、退款和顾客价值。

先跟踪哪些电商指标？ 转化率、客单价、各渠道收入和购物车放弃率，其次是复购率和退款。

为什么统计里的收入和店铺后台对不上？ 广告拦截、在确认页之前关掉页面、退款、币种和时区。用服务端上报购买能缩小差距。

多久看一次电商分析？ 漏斗和渠道每周看，商品、顾客和终身价值每月看。

参考资料

• Google：电商衡量（GA4 开发者指南）
• Baymard Institute：购物车放弃率统计