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title: "電商使用者指標：6種必懂的觀念"
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published_at: 2024-06-10
modified_at: 2024-06-10
author: "樊松蒲 Dennis"
category: "電商數據指標"
tags: ["電商指標"]
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# 電商使用者指標：6種必懂的觀念

> 使用者、新用戶註冊數、用戶註冊率、日活躍使用者、交易前天數

By **樊松蒲 Dennis** - 數位簡報室 創辦人、AI 企業內訓講師 | 2024-06-10

本文引用 Hahow 100個電商營運數據指標全攻略 部分課程內容。--使用者指標是電商數據分析中不可或缺的一環，它幫助我們深入了解網站使用者的輪廓、行為模式，以及他們與網站互動的過程。透過分析這些指標，我們可以更精準地找到目標客群，制定更有效的行銷策略，進而提升網站的轉換率和營收。以下將介紹幾個重要的電商使用者指標，以及如何解讀和應用這些指標：使用者 (Users)使用者是網站分析中計算人數的基本單位，代表造訪過網站的獨立個體。然而，由於現在人們經常使用多種裝置上網，再加上瀏覽器隱私權政策的影響，要精準地辨識和追蹤單一使用者變得越來越困難。因此，在實際應用上，我們通常會關注使用者數量的變化趨勢，只要確保數據的定義和計算方式一致，就能夠進行有效的分析。 新註冊用戶數 (New Registered Users)這個指標是指在特定時間段內，完成網站註冊流程的新增使用者數量。透過追蹤新註冊用戶數，我們可以了解網站的會員成長狀況，以及不同行銷活動對會員招募的影響。需要注意的是，「註冊」的定義可能會因為網站的商業模式和會員政策而有所不同，例如有些網站要求使用者填寫完整資料才算完成註冊，而有些網站則允許使用者在第一次購物時同步完成註冊。在設定追蹤目標時，我們需要明確定義「註冊完成」的時間點，這會影響到我們如何計算用戶獲取成本 (Customer Acquisition Cost, CAC)。例如，如果使用者在第一天點擊廣告進入網站，但直到第三天才完成註冊，我們可以選擇將註冊時間歸類在第一天 (廣告點擊日) 或第三天 (註冊完成日)，只要前後邏輯一致即可。 用戶註冊率 (User Registration Rate)用戶註冊率是指完成網站註冊的使用者數量佔總訪問使用者數量的比例。這個指標可以幫助我們評估網站的會員招募效果，以及會員政策的吸引力。需要注意的是，如果網站允許訪客購物 (Guest Checkout)，那麼用戶註冊率這個指標的參考價值就會降低。因為在這種情況下，使用者不一定需要註冊成為會員就能夠完成購物，除非網站提供額外的會員福利或誘因，例如首購折扣、會員積分等等，才能夠鼓勵使用者主動註冊。 日、月活躍使用者 (Daily/Monthly Active Users, DAU/MAU) DAU 是指在一天內登入或使用過網站的使用者數量，而 MAU 則是將時間範圍擴大到一個月。這兩個指標通常用於評估網站或 App 的使用者活躍度和黏著度。然而，對於電商網站來說，DAU/MAU 的參考價值相對較低，因為電商使用者的訪問頻率通常較低，而且會受到商品屬性和促銷活動的影響。舉例來說，如果網站主要銷售的是耐用消費品，例如家電、家具等等，那麼使用者的回購週期可能會長達數月甚至數年，此時使用 DAU/MAU 來衡量使用者活躍度就不具備參考意義。 交易前天數 (Days to Transaction)這個指標是指使用者從第一次訪問網站到完成第一筆交易所花費的天數。透過分析這個指標，我們可以了解使用者從認識品牌到產生購買決策的過程，以及不同流量來源對交易轉換速度的影響。一般來說，當天就完成交易的使用者，其獲取成本通常較低，因為他們不需要經過多次的行銷接觸點就能夠完成轉換。因此，針對這些使用者，我們可以分析他們的行為軌跡，找出哪些溝通策略或行銷素材最為有效，並將這些成功經驗複製到其他流量來源或網站版位上。 註冊會員未購率 (Registered Users Not Purchased Rate)這個指標是指已註冊成為會員但尚未完成任何交易的使用者佔總註冊使用者數量的比例。這些使用者代表著潛在的商機，因為他們已經表現出對品牌或產品的興趣，但可能因為某些原因而尚未完成購買。針對這些使用者，我們可以透過會員行銷工具，例如電子郵件、簡訊等等，主動與他們聯繫，提供產品資訊、優惠活動或其他個人化的內容，引導他們完成第一次購買。同時，我們也可以將這些使用者設定為廣告黑名單，避免浪費廣告預算在已經掌握聯絡資訊的使用者身上。 用戶平均收入 (Average Revenue Per User, ARPU)ARPU 是指每個使用者在特定時間段內為網站帶來的平均收益。這是一個用於評估使用者價值和預測未來收益的指標。在實際應用上，我們可以追蹤 ARPU 的變化趨勢，以及不同流量來源、使用者群體的 ARPU 差異，進而調整行銷策略，提升整體使用者價值。 有購買活動品的訂單佔比和有新品的訂單佔比這兩個指標分別代表購買過折扣商品和新品的訂單數量佔總訂單數量的比例。透過分析這兩個指標，我們可以找出對價格敏感和追求新品的使用者，並針對他們的消費偏好制定相應的行銷策略。舉例來說，針對價格敏感型使用者，我們可以在促銷活動期間，透過電子郵件或簡訊發送優惠券或折扣碼，吸引他們回購。而針對追求新品的使用者，我們則可以定期發送新品上市通知，或是邀請他們參與新品體驗活動。總而言之，使用者指標是電商數據分析中不可或缺的一環，透過深入了解這些指標，我們可以更精準地掌握使用者行為，制定更有效的行銷策略，進而提升網站的轉換率和營收。