大家在经营E-Commerce时，是否不知道应该如何下手分析，往往因为数据太多而不知道该从何开始，今天就教大家该如做E-Commerce的营收分析。
E-Commerce营收公式大拆解
E-Commerce的营收因子是三大因子组成，流量(Traffic)、平均客单价(Avg. Order Value)、转换率(Conversion Rate, CVR)，大家可能会觉得有点抽象，但是網站营收组成和经营實體商店很像，一家分行的营收组成有三大因素，每天来分行人数(来店人数)，平均购买金额(客单价)，每一百人来分行，有多少人会购买(提袋率)，例如今天若有1000人来你分行，平均购买金额是100令吉，而提袋率是2%换句话就是每100人有2个人购买，因此就可知道今天的营收是1000人X100令吉X2%=2000令吉
但线下生意最大的缺點就是没办法精准蒐集数据，衡量每天有多少人来分行，除非你用监视器来看算人数才知道，而做线上生意最棒的地方，就是透过Google Analytics能精准衡量每天有多少Traffic来网站，并且可以衡量不同Channel带来的Traffic品质与营收，进一步评估是否该增加facebook或Google广告预算。
E-Commerce营收因子：流量(Traffic)
流量是最直接影响网站营收多寡的因子，取得流量最快的方式就是打广告，但广告只是影响流量的其中一个因子，而网站流量分佈有下列几种：
1. 自然搜寻流量(Organic Channel)：透过Google自然搜寻来到你的网站，不用花任何广告费 用，但是需要经过长时间的SEO(Search Engine Optimization)才会看到结果
2. 关键字广告(Paid Search)：透过打Google广告而来的，关键字广告的位置会高于自然搜寻
3. 社交媒体(Social Media)：透过facebook、Instagram来到网站，但要注意的是，如果你有下 facebook广告，但是没有带入UTM，则广告traffic会直接被归类到社交媒體上，也就不知道 哪 些是广告带来，哪些是organic reach
4. 参照网址连结(Referral)：透过第三方网站而来，像如果Goody25有在网站上宣传你的产品或 网站，下方有link到你的网站，则会被归类到此
5. 直接流量(Direct)：GA没办法归类的流量，像是透过Chrome Bookmark来的，直接输入网 址，从APP连进网站…等
要注意的是，如果有下广告时，要记得带入UTM，如果没有带入UTM的话，所有流量就会溷在一起，也就没办法有效衡量不同流量带来的品质、营收。
E-Commerce营收因子：平均客单价(AVG. Order Value)
平均客单价通常受到三个因子影响，第一个是免运门槛，大家可以观察一下自己的GA，通常网站的平均客单价都会比免运门槛高10–30令吉不等，因为消费者都会尽量凑到免运门槛，进一步省下运费 ; 而第二个是平均购买件数，像是衣服大家可能习惯一次就是买2–3件，而电器用品一次可能就只会买一件 ; 第三个是商品平均单价，像一件衣服大约多在20–60令吉，不太可能卖到100令吉，但是平均一台Laptop，最便宜可能都要2000令吉起跳。
E-Commerce营收因子：转换率(Conversion Rate, CVR)
影响转换率的因子就比较複杂，需要花费比较长的时间才能提升转换率，像是品牌力与客户忠诚度，例如Uniqlo与一家不知名的品牌相比，Uniqlo的转换率就会相对较高，因为大家对Uniqlo的品牌有一定的了解，也比较愿意在网路上购买，且如果商品有问题也会有Customer service处理。
而另一个影响转换率的因子是产品力，像是最近大家都在抢购Uniqlo的Kawa，转换率就会远高于一般衣服，可以用转换率来判断消费者是否对你的产品有兴趣。
另外网站体验也是一个影响转换率的重要因子，以现在mobile -first的情况下，大家浏览网站与购物都是透过手机购买，所以若是网站的介面不mobile friendly的情况下，消费者往往会选择离开转而去其他地方购买。
E-Commerce营收因子：其他因子
还有其他可能会影响EC营收的因素，像是消费者购买週期：例如服饰E-Commerce，消费者可能平均每一季会购买一次，而Laptop可能两至三年才会购买一次，通常购买週期越长的产业，更需要努力经营品牌与做好CRM，因为影响消费者购买因素就不单纯只是广告，还包含品牌忠诚、客户服务…等其他因素。
另外一个因素是市场规模大小：像是服装产业市场虽然大，但是竞争者相对也多，而如果做只卖其中一个类别如袜子，虽然整体产业市值远较服饰小，但是相对竞争者就少很多，若做得好的话可能成为产业领头羊。
以上就是对于E-Commerce入门者，可以开始进行网站分析，大家也可以开始练习分析自己的E-Commerce，如果你想更深入了解如何分析EC，如何有效评估不同广告Channel是否有效，寻找顾客在你Website的蛛丝马迹，欢迎来参加我们下星期的Google Analytics课程。
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