为什么90%的电商企业忽视了北极星指标的重要性?

admin 22 2025-07-15 10:01:27 编辑

一、群星指标的选择

在电商场景中,群星指标的选择可是个关键活儿。首先得明白,群星指标不是随便选选就行的,它得跟咱们电商运营的目标紧密结合。

拿上市的电商企业来说,他们财大气粗,可能更关注市场份额的扩大和品牌影响力的提升。这时候,群星指标里像用户增长率、品牌曝光量这些就比较重要。假设行业平均的用户增长率在10% - 20%这个区间,那上市企业可能就希望自己的用户增长率能保持在这个区间的较高水平,比如18%左右。要是低于这个数,那就得好好分析分析原因了。

初创的电商企业呢,资金有限,可能更注重的是快速获取用户和实现盈利。所以像获客成本、转化率这些指标就成了重点。行业平均的获客成本大概在50 - 80元之间,初创企业要是能把获客成本控制在60元左右,那就算是不错的成绩了。

独角兽企业呢,发展速度快,创新能力强,他们可能会更关注一些能体现产品创新和用户粘性的指标,比如新产品的市场占有率、用户留存率等。行业平均的用户留存率在60% - 75%,独角兽企业肯定希望自己能高于这个平均值,达到70%以上。

误区警示:很多电商企业在选择群星指标时,容易盲目跟风,看到别人关注什么指标,自己也跟着关注。其实,不同类型的企业,发展阶段不同,目标不同,所需要关注的群星指标也应该是不一样的。

二、数据采集

数据采集是电商运营优化的基础,没有准确的数据,一切优化都是空谈。在电商场景中,数据采集的范围可广了,从用户的浏览行为、购买记录,到商品的库存、销售情况,都得采集。

就拿位于技术热点地区硅谷的一家初创电商企业来说吧。他们通过在网站和APP上嵌入代码,来采集用户的点击、浏览、加购等行为数据。同时,还与供应商系统对接,实时获取商品的库存和价格信息。

在数据采集的过程中,要注意数据的准确性和完整性。比如,用户的购买记录,不仅要记录购买的商品名称、数量、价格,还要记录购买的时间、支付方式等信息。这样才能为后续的数据分析和运营优化提供全面的依据。

为了保证数据的准确性,这家企业还会定期对采集到的数据进行清洗和校验。他们会设置一些规则,比如价格不能为负数,数量不能为0等。如果发现有不符合规则的数据,就会进行修正或者删除。

成本计算器:数据采集也是有成本的,包括人力成本、技术成本、设备成本等。以这家初创企业为例,他们雇佣了2名数据采集人员,每人每月的工资是8000元,一年就是192000元。购买数据采集设备花费了50000元,技术开发和维护费用每年大概是30000元。这样算下来,一年的数据采集成本就是272000元。

三、指标建模

有了采集到的数据,接下来就是指标建模了。指标建模就是根据电商运营的目标,将采集到的数据进行整合和分析,建立起一系列的指标体系

还是以那家位于硅谷的初创电商企业为例。他们的目标是提高销售额和用户满意度。为了实现这个目标,他们建立了以下指标体系:

指标名称计算方法行业平均值
销售额商品单价×销售数量100万元/月(波动范围:85 - 130万元/月)
转化率购买用户数÷浏览用户数3%(波动范围:2.55% - 3.9%)
用户满意度满意用户数÷总用户数70%(波动范围:59.5% - 91%)

在建立指标体系的过程中,要注意指标之间的关联性和逻辑性。比如,销售额和转化率、用户满意度之间就存在着密切的关系。转化率提高了,销售额可能就会增加;用户满意度提高了,也会促进销售额的增长。

技术原理卡:指标建模的技术原理主要包括数据挖掘、机器学习等。通过对大量数据的分析和挖掘,找出数据之间的规律和关系,从而建立起指标体系。机器学习算法可以根据历史数据,预测未来的销售趋势和用户行为,为电商运营提供决策支持。

四、目标拆解

目标拆解是将电商运营的总体目标分解成一个个具体的、可执行的小目标的过程。通过目标拆解,可以让团队成员明确自己的工作任务和目标,提高工作效率。

还是以那家初创电商企业为例。他们的年度目标是销售额达到1200万元。为了实现这个目标,他们将目标进行了拆解:

  • 季度目标:每个季度的销售额要达到300万元。
  • 月度目标:每个月的销售额要达到100万元。
  • 周目标:每周的销售额要达到25万元。
  • 日目标:每天的销售额要达到3.57万元。

在目标拆解的过程中,要注意目标的合理性和可行性。不能把目标定得太高,让人觉得遥不可及;也不能把目标定得太低,没有挑战性。

同时,还要将目标落实到具体的部门和个人。比如,销售部门要负责完成销售额目标,市场部门要负责提高品牌知名度和用户流量,客服部门要负责提高用户满意度等。

误区警示:很多电商企业在目标拆解时,容易出现目标分解不彻底、责任不明确的问题。这样就会导致团队成员不知道自己该做什么,或者出现互相推诿的情况。所以,在目标拆解时,一定要明确每个目标的责任人、完成时间和考核标准。

五、电商场景应用

群星指标在电商场景中的应用非常广泛,可以帮助电商企业优化运营策略,提高运营效率。

比如,通过分析用户的购买行为数据,可以了解用户的购买偏好和需求,从而为用户推荐个性化的商品。这不仅可以提高用户的购买转化率,还可以提高用户的满意度和忠诚度。

再比如,通过分析商品的销售数据,可以了解哪些商品畅销,哪些商品滞销。对于畅销商品,可以加大库存和推广力度;对于滞销商品,可以采取促销、降价等措施,减少库存积压。

以一家位于北京的独角兽电商企业为例。他们通过对用户数据的分析,发现很多用户在购买手机时,会同时购买手机壳和耳机。于是,他们就将手机、手机壳和耳机进行捆绑销售,结果销售额提高了30%。

成本计算器:在电商场景中应用群星指标,也需要一定的成本。包括数据分析软件的购买和维护费用、数据分析师的工资等。以这家独角兽企业为例,他们购买数据分析软件花费了50万元,雇佣了3名数据分析师,每人每月的工资是15000元,一年就是54万元。这样算下来,一年的应用成本就是104万元。

六、与北极星指标成本对比

在电商运营中,除了群星指标,还有一个重要的指标就是北极星指标。北极星指标是指企业在某个阶段最关键的指标,它可以指引企业的发展方向。

那么,群星指标和北极星指标的成本对比是怎样的呢?

以一家位于上海的上市电商企业为例。他们的北极星指标是用户增长率,为了提高用户增长率,他们采取了一系列的营销活动,比如广告投放、促销活动等。这些活动的成本大概是每年500万元。

而他们的群星指标包括用户增长率、转化率、用户满意度等。为了实现这些指标,他们需要进行数据采集、指标建模、目标拆解等工作,这些工作的成本大概是每年300万元。

从这个例子可以看出,北极星指标的成本相对较高,因为它需要企业投入大量的资源来实现。而群星指标的成本相对较低,因为它可以通过对现有数据的分析和利用来实现。

但是,北极星指标和群星指标并不是相互独立的,它们之间存在着密切的关系。北极星指标可以为群星指标的选择和优化提供方向,而群星指标可以为北极星指标的实现提供支持。

所以,在电商运营中,企业应该根据自己的实际情况,合理选择和应用北极星指标和群星指标,以达到最佳的运营效果。

本文编辑:帆帆,来自Jiasou TideFlow AI SEO 创作

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