電子商取引業務データ統計表（電子商取引データ統計集）

電子商取引統計収集

電子商取引企業では、PM が支配的な立場にあるとは限りません。例えば、Taobaoにおける優位な立場は運営であり、Vipshopにおける優位な立場はどのような商品をプラットフォーム上に載せられるか（調達と商品選択）である。

簡単な製品設計（機能設計）であれば、大学を卒業した人でも研修をすればできます。 PM として、市場を理解し、ビジネスをより詳細に分析することによってのみ、会社により良いサービスを提供できます。

ユーザーをいかに維持するかは、長い間議論されてきたテーマです。電子商取引企業にとって、最良のデータは高い再購入率と高い平均注文額です。そのため、新規ユーザーと既存ユーザーの消費を誘導するための活動や運用が必要になります。

では、あらゆる場所で活動が行われる電子商取引の時代に参入し、企業にさらなる利益と発展をもたらすにはどうすればよいでしょうか。

より優れた運用上の「出力」をサポートするには、データ、つまり一連のデータが必要です。結局のところ、すべての製品は、テクノロジーが王様、製品が王様、運用が王様、そしてビジネス モデルが王様というプロセスを経ることになります。電子商取引業界のビジネスモデルは実現可能であることが証明されており、残っているのはそれをどのようにより良く運用するかということです。

この章の焦点である「データ」に戻りましょう。電子商取引の PM として、次のデータが何を意味するのかを知っておく必要があります。

データ統計システム

電子商取引プラットフォームがデータ統計システムを構築する場合、上記のいずれかのデータが不可欠です。電子商取引があらゆる分野に及ぶことは誰もが知っています。電子商取引プラットフォームの誕生には、多数の基本モジュールが含まれており、データ統計に関する作業負荷が想像できます。

統計を収集する前に、各モジュールにデータ ポイントを追加する必要があるため、各データの意味を明確にし、後でデータの精度に影響を与える可能性のある繰り返しの変更を回避するためのルールを設定する必要があります。

プラットフォーム型電子商取引の場合、集計する必要があるデータは、プラットフォームデータとマーチャントデータに大別できます。次に、これらのデータが何に対応しているかを一つずつお伝えします。

上図からわかるように、プラットフォームデータには通常、「ユーザーデータ」、「トラフィックデータ」、「チャネルデータ」、「マーチャントプロファイル」、「マーチャントデータ」の統計情報が含まれます。

（１）ユーザーデータ

プラットフォームユーザーデータ

プラットフォームとして私たちが重視するユーザーデータは、上の図に示されています。一方にはソーシャル プラットフォームからのファンがおり、もう一方にはプラットフォーム自体のユーザーがいます。

• フォロワー数：WeChat、Weiboなどのフォロワーを含む、ソーシャルプラットフォーム（プラットフォーム）上のユーザーのフォロワー数を指します。
• ファン純増数：新規ファン数と離脱ファン数の差を指します。
• 失ったファン: 失ったファンの数を指します。
• 前月比成長率：前期のファン数に対する割合。計算式は、 （（今期 - 前期）/前期）* 100％です。
• 登録ユーザー数：プラットフォームアカウントを登録しているユーザーの数を指します。
• 会員数：プラットフォーム会員となったユーザーの数を指します（プラットフォームによってルールが異なります。例えば、JD.com会員は年間198円です）。
• 非会員数: プラットフォームの会員ではないユーザーの数を指します。
• 新規登録ユーザー数：スクリーニング期間中に前期間と比較した新規登録ユーザーの数。
• 1 日のアクティブ ユーザー数: (通常はアプリの場合) デバイス ID に基づき、1 日 (00:00-24:00) 内にアプリにアクセスしたユニーク ユーザーの数。
• 月間アクティブユーザー数: (通常はアプリの場合) デバイス ID に基づき、月に少なくとも 1 回アプリにアクセスするユニークユーザーの数を指します。
• ユーザーの性別: ユーザーの性別。一般的に、男性、女性、不明に分類されます。
• ユーザー年齢: ユーザー年齢;
• ユーザー地域: ユーザーのデバイスの場所を示します。
• 消費レベル：ユーザーがプラットフォーム上で消費した後にプラットフォームによって与えられるレベル分類を指します（このデータはインフラストラクチャ構築のために除外される場合があります）。
• チャンネルユーザー: 異なるチャンネルのユーザーを指します (例: ライブストリーマーのトラフィックが Kuaishou から Taobao に転送される場合、これらのユーザーは Taobao のチャンネルユーザーです)。
• 訪問期間: ユーザーが訪問したプラットフォームの期間分布を指します。

（２）交通データ

プラットフォームトラフィックデータ

• ユニーク ビジター (UV) : (通常は H5/PC の場合) プラットフォームにアクセスするコンピューターまたはクライアントが訪問者としてカウントされます。同じクライアントは 00:00 から 24:00 までの間は 1 回だけカウントされます。
• ページビュー (PV) : (通常は H5/PC の場合) ページ訪問数を指します。ページを開くたびにPV数が+1され、ページを更新した場合も同様です。
• 訪問回数: ユーザーがプラットフォームを訪問し始めてから最終的にプラットフォームを離れるまでの時間を指し、1 回の訪問としてカウントされます。ユーザーが 30 分間連続して新しいページにアクセスしなかったり、ページを更新しなかったり、直接ログアウトしたりした場合、訪問は終了したと定義されます。
• 直帰率: 生成された訪問の総数に対する、ホームページを訪問した後にユーザーが離脱する訪問の割合を指します。
• 訪問者地域: プラットフォームにアクセスするときにユーザーのデバイス/クライアントが所在する地域を指します。
• 訪問ページ: ユーザーが訪問したページを指します。
• 訪問したカテゴリ: ユーザーが訪問した製品カテゴリを指します。
• 訪問者年齢: プラットフォームにアクセスするユーザーの年齢を指します。
• 訪問者の支払いコンバージョン: 各ページへのユーザーの訪問の割合を指します (例: ホームページに 100 人がアクセスし、詳細ページに 50 人がアクセスし、ショッピング カートに 30 人がアクセスし、支払いページに 10 人がアクセスし、支払いに成功した人が 9 人)。

（３）チャンネルデータ

プラットフォームチャネルデータ

• 広告データ：プラットフォームの広告データ（広告の露出、露出回数、クリックなど、ここでは詳細に説明されていないもの）を指します。
• チャンネル配信データ：プラットフォーム上の各種チャンネルの配信を指します。
• チャンネル数: プラットフォーム上のチャンネル数を指します。
• クリック数: チャネルからインポートされたユーザーがプラットフォーム上でクリックした累積回数を指します。
• UV のインポート: チャネルからトラフィック UV データをインポートすることを指します。
• インポート PV : チャネルからインポートされたトラフィックの PV データを参照します。
• インポートされた訪問数: チャネルからトラフィックをインポートした訪問の数を示します。
• 平均訪問期間: チャネルからインポートされたユーザーの平均訪問期間を指します。
• 注文数: チャネルからインポートされたユーザーが行った注文の合計数を示します。
• 支払い回数: チャネルからインポートされたユーザーによる支払いの合計回数を示します。
• 注文金額: チャネルからインポートされたユーザーの合計注文金額を指します。
• 支払金額: チャネルからインポートされたユーザーの合計支払金額を指します。
• コンバージョン率：チャネルからインポートされたユーザーの支払い注文数と発注された注文数の比率を指します。注文コンバージョン率（計算式：支払い数/注文数）。
• 直帰率: チャネルからインポートされたユーザーの直帰率を示します。

（4）加盟店概要

プラットフォーム-マーチャント概要

1. 加盟店数: プラットフォーム上の加盟店の総数を指します。
2. 地理的分布: プラットフォーム上の販売業者の地域分布を指します (登録時に入力された住所統計に基づきます)。
3. カテゴリー分布：プラットフォーム上の加盟店のカテゴリー分布を指します（例：家電製品およびデジタル製品の加盟店 100 社、衣料品およびアパレルの加盟店 5,000 社など）。
4. 加盟店タイプ: プラットフォーム上の加盟店タイプの分布を指します (例: ブランドストア 1,000 社、メーカー 200 社、販売業者 300 社)。
5. 配信モジュール: マーチャントがプラットフォーム上でトラフィックを配信するモジュールを指します。
6. 投資額の配分：プラットフォーム上でマーチャントが投資したトラフィック量の配分を指します。
7. 配信率: プラットフォーム上の販売業者総数に対するトラフィックを配信する販売業者の比率を指します。

販売者データ

以上、プラットフォーム統計の要点を一つずつ紹介しました。引き続き、加盟店統計の要点についてお話しします。

マーチャント取引データ

1. 注文数: 販売者が行った注文の数を指します (特定の販売者でフィルタリングできます。フィルタリングしない場合は、7 つのプラットフォームすべてで販売者が行った注文の数を指します)。
2. 支払い回数: 販売者が行った支払い回数を指します (特定の販売者でフィルタリングできます。フィルタリングしない場合は、プラットフォーム全体で販売者が行った注文回数を指します)。
3. 注文金額: 販売者の注文金額を指します (特定の販売者でフィルタリングできます。フィルタリングしない場合は、プラットフォーム全体の販売者の注文数を指します)。
4. 支払額：販売者の支払額を指します（特定の販売者でフィルタリングできます。フィルタリングされていない場合は、プラットフォーム全体で販売者が行った注文の数を指します）。
5. リピート購入: 販売者から少なくとも 1 回商品を購入したユーザーの総数を指します。
6. 注文ステータス分布: 注文ステータスの分布を指します (例: 支払い待ちの注文が 50 件、出荷待ちの注文が 60 件など)。
7. 注文金額の分布: 複数の間隔での注文金額の分布を指します (例: 平均注文金額が 300 ～ 500 の注文が 500 件、平均注文金額が 500 ～ 1000 の注文が 200 件など)。
8. 注文チャネル分布: 異なるチャネルからの注文の分布を指します。
9. 注文の地理的分布: 注文の配達先住所エリアの全体的な分布を指します。
10. コンバージョン率：ユーザーの支払い注文数と注文数の割合を指します。注文コンバージョン率（計算式：支払い数/注文数）。
11. 再購入率：ユーザーが購入した総回数に対する、ユーザーが複数回購入した回数の割合を指します（別の計算方法もありますが、ここでは詳しく説明しません）。
12. 支払率：注文ユーザー数に対する支払ユーザー数の比率、注文支払率（計算式：支払ユーザー数／注文ユーザー数）を指します。
13. 支払金額: ユーザーが販売者に支払った合計金額を指します。
14. 支払い方法：ユーザーが加盟店で使用した支払い方法の総数を指します（例：Alipay、WeChat Pay、クレジットカード支払いなど）。
15. 通貨の種類: ユーザーが店舗での支払いに使用する通貨の種類を指します (例: 現金、ポイント、クーポンなど)。
16. 決済実績：利用者の消費と加盟店での決済実績の分布を指します。

販売者製品データ

1. SKU 数量: 販売者の SKU の数を指します。
2. SKU 売上: 販売者の SKU の販売量を指します。
3. SPU 数量: マーチャント SPU の数を指します。
4. 第一レベルカテゴリ数: 加盟店の第一レベルカテゴリの数を指します。
5. 二次カテゴリ数量: 二次カテゴリの商人の数を指します。
6. 第3レベルカテゴリの数：第3レベルカテゴリの加盟店の数を指します。
7. ブランドデータ: 商品が属するブランドのデータを指します。

販売者ユーザーデータ

1. 注文ユーザー: 販売者に注文を行うユーザーの数を指します。
2. 有料ユーザー: 販売店で支払いを行うユーザーの数を指します。
3. 会員データ：加盟店の会員データ（会員数、会員プロフィール等）を指します。
4. 顧客維持率: 一定期間内に店舗を訪問し、一定期間後も引き続き店舗を訪問するユーザーを維持ユーザーとみなします。維持率とは、一定期間内に店舗を訪れたユーザー数に対するこのユーザーの割合です。
5. ストアを収集したユーザー数: 加盟店のストアを収集したユーザーの合計数を示します。

マーチャントトラフィックデータ

1. 訪問者数 (UV) : 販売店を訪問したコンピューターまたはクライアントは訪問者としてカウントされます。同じクライアントは 00:00 から 24:00 までの間は 1 回だけカウントされます。
2. ページビュー (PV) : 販売者のページへの訪問回数を指します。ページを開くたびにPV数が1増加し、ページを更新しても同様です。
3. 訪問回数: ユーザーがビジネスを訪問し始めてから最終的にビジネスを離れるまでの時間を指し、1 回の訪問としてカウントされます。ユーザーが 30 分間連続して新しいページにアクセスしなかったり、ページを更新しなかったり、直接ログアウトしたりした場合、訪問は終了したと定義されます。
4. 閲覧時間: ユーザーが販売者のストアを閲覧する平均時間を指します。
5. 訪問期間: ユーザーが店舗を訪問した期間の分布を指します。
6. 訪問カテゴリ: ユーザーが訪問した販売店の商品カテゴリの分布を指します。
7. 共有数: ユーザーが販売者のストアまたは販売者の商品を共有した合計回数を指します。

マーチャント - 収益データ

1. 総売上高: 商人の総売上高を指します。
2. 決済金額: 加盟店が決済を待っている金額を指します (一部のプラットフォームでは、プラットフォーム内で資金を管理し、口座に入金される前に決済を待ちます)。
3. 返金額：加盟店が返金する金額を指します。
4. 返金額: 販売店で正常に返金された金額を指します。
5. 受領額: 加盟店が受領した金額を指します（通常は現金引き出しに使用され、加盟店の実質収入となります）。
6. 返金率: 同じ期間に販売者が返金を受けた注文数と、正常に取引（支払い）された注文数の比率を指します。

マーチャント物流データ

1. 発送予定の注文数: 販売者がまだ発送していない注文の数を示します。
2. 発送済み注文数: 販売者が発送した注文の数を示します。
3. 受領した商品の数: ユーザーが署名した注文の数を示します。
4. 平均配送時間：全加盟店の平均配送速度を指します（計算式 = 全加盟店の配送時間 / 加盟店総数）。
5. 宅配業者の分布：すべての商人が利用する宅配業者の分布を指します。
6. 未署名: ユーザーが署名していないパッケージの数を示します。
7. 署名済み: ユーザーが署名したパッケージの数を示します。
8. 拒否: ユーザーによって拒否されたパッケージの数を示します。
9. 返却保留中: ユーザーが返金を申請したがまだ返却されていないパッケージの数を示します。
10. 返品: ユーザーが返品したパッケージの数を示します。
11. サインオフ時間の統計: すべてのユーザーの平均サインオフ時間を示します。

ここでは基本的な要素をすべて説明しました。時間をかけて読んでみれば、データが理解しにくいものでも複雑なものでもないことがわかるでしょう。電子商取引の PM として、すべてをモジュール化する必要があります。このデータを例に挙げてみましょう。データをブロックに分割した後、各データ ブロックは実際には複雑ではないため、1 つのモジュールのみを覚えておけば、他のモジュールは類推によって適用できます。

「こんなにたくさんのデータを見たのに、データ統計システムを構築する方法がまだ分からない」と疑問に思う人もいるかもしれません。

実のところ、それは非常に簡単です。ここでの各モジュールは並列関係にあります。モジュールの関係を決定した後、次の図に示すように、さまざまな視覚化結果を使用してモジュールを充実させます。

視覚化チャート

これらのデータはすべてオンラインで入手できるので、なぜ再度書き込む必要があるのでしょうか?理由は2つあると思います。

• まず、データに関しては、人間の脳の記憶力は十分ではありません。完全に整理できれば、データのルールを明確に理解して定義することがより容易になります。
• 第二に、このような完全なデータ統計リストを必要とする友人はまだたくさんいるはずです。機能構築においては、共有と改善を参考にすることができ、これも私の目的を達成します。

最後に、皆さんにグラフィック プラグインをお勧めしたいと思います。Baidu の ehart は、非常に使いやすく、ケースの選択肢も豊富なので、フロントエンドの神に頼んで書き直す必要がありません。

この記事はもともと @野生非先生 によって Everyone is a Product Manager に掲載されました。無断転載禁止

タイトル画像はCC0ライセンスに基づいてPixabayから引用しています