GMV 在電商中是一個非常重要的指標，也是電商人必須了解的一個概念。這篇文章中，作者從GMV入手，為我們總結了如何通過拆解指標提升GMV。
一、GMV是什么？
GMV (Gross Merchandise Volume)常規的解釋就是銷售額，通常加上時間和空間的概念，就可以理解為某一時間段內某類型單位產生的總的交易額就是GMV，那我們一般如何計算GMV呢？1. 公式一：GMV=A單位交易額+B單位交易額+C單位交易額+….
我們快速理解一下，某一時間段內，該單位產品的交易額，那就是所有更小單元產品的交易額的匯總，舉例街邊超市或淘寶店鋪，總的交易額就是某一時間段內所有顧客產生的交易額加總。 那如果這個時候反問一句，如何能提高該超市或淘寶店的GMV，那通過上面的公式來看，我們只能提高每一個消費者的消費金額，或者提高消費者數量，如果在該店消費的用戶有一萬個，那我們似乎并沒辦法直接干預到每一個消費者消費金額，那上面這個公式對我們來說就沒有參考意義，我們換一個公式再試一下。 2. 公式二：GMV=A單位交易額+B單位交易額+C單位交易額+….=平均客單價*總消費人數 通過公式二不難看出，我們不在需要針對每個人出產品運營策略，我們只需要提升平均客單價和總消費人數即可，那針對這個指標我們在繼續拆分更加可落地的指標。3. 公式三：GMV=客單價*（新用戶消費uv+老用戶消費uv）
新用戶消費額=總客池uv*到店轉化率*成交轉化率*客單價 老用戶消費額=（老用戶活躍uv+流失用戶uv*促活留存轉化率）*客單價 上面公式不斷拆解后，我們不難看出，我們要做的就是提高：總客池uv、到店轉化率、成交轉化率、促活留存轉化率、客單價。二、什么動作可以影響關鍵指標？
關鍵指標在不變的情況下，我們只要針對過程指標做出對應的產品運營動作，即可提升gmv總數據，那就分別列舉一些來分析，如何通過運營過程指標，更好的服務關鍵指標，并保證關鍵指標的提升？- 總客池uv
- 到店轉化率=到店人數/曝光人數
- 消費轉化率=消費人數/到店人數
- 促活留存轉化率=召回用戶/流失總用戶
- 客單價
1. 總客池uv
1）存量帶增量 如果有一定基數的情況下，那我們一般通過拉新裂變的形式，拉取其他渠道或公域的流量來補充自身的總客池，那一般我們會玩一下運營活動，比如：助力集卡、助力抽獎、老帶新、分銷提醒等，通過給予老用戶一些獎勵來引導老用戶去主動觸發拉取信用的動作，可以通過活動拓展老用戶的生活圈，那一般的拓展渠道我們一般選擇微信作為裂變載體比較好，小程序又是天然的營銷裂變平臺，圍繞小程序做好拉新列表，不僅可以沉淀一些小程序的用戶，也可以增加難度給主站APP帶來流量。 2）買量 針對沒有存量的主站或者不滿足于增速的平臺，也可以在公域中買量，買量我們一般主要分為：應用商城買下載量或買流量平臺廣告，相對于廣告來說，我們更傾向于精準平臺的投放，你想給買一些醫美的用戶，在小說平臺買顯然不那么精準。2. 到店轉化率
1）到店人數 提高到店人數，首先要提高店鋪曝光人數，來增加整個轉化漏斗的最大基數的數據，讓更多的數據被漏出來，其次就要針對業務來具體情況具體分析，舉例：修改頭圖、修改宣傳文案、優惠卷引導等。 2）曝光人數 店鋪曝光無非就是讓更多人看到，在互聯網上可以讓人看到的方式就分很多種，比如：投入平臺廣告cpc、cpm、cpt都可以搞起來，也可以積累私域的流量，讓私域和公域相互賦能，保證曝光量。3. 消費轉化率
1）消費人數 想增加消費人數，我們就要去分析哪些節點可以影響用戶產生購買，其實對于消費者來說，產品購買的行為的前提就是，該商品對于他來說足夠重要且急迫，或者平臺給他創造了一個場景，讓他覺得他一定需要這個商品。 前者好像不太需要我們做什么，因為那是用戶的主觀行為，沒有辦法干預，但搭建場景我們似乎可以幫助用戶來完成。 舉幾個簡單的例子：雙十一搭建了一個優惠購買商品的場景，秒殺搭建了一個賠錢賣的場景，推薦引擎為你推送了符合你預期的場景，幾個場景下來，你發現機器更懂你，總能在你最需要的時候給你想要的活動和商品，對于機器老說倒也是簡單，如果你一個新生兒的媽媽，當你購買了一個二段奶粉，一罐的使用周期就是兩個月，當你購買過后的50天的時候，機器就識別到你又需要購買奶粉了，不僅僅把你需要的三段奶粉（每個嬰兒在不同月份吃的奶粉不同）給你準備出來，還為你準備了衣服、玩具、讀物，你想不買都難。 2）到店人數 上面講了不重復描述。4. 促活留存轉化率
1）流失總用戶很好理解，我們一般給出定義的規則，比如近一個月未到訪，或近兩個月沒有購買行為，只要規定好規則篩選出來就可以。 2）剩下要解決的就是召回用戶，就APP來說，召回的手段現在還是很單一的，一般就是短信和push，那針對單一的召回手段，我們能做的就是不斷優化召回的可能性，對于用戶的精準篩選、召回文案內容、召回活動的吸引力都要求極高。 比如用戶的精準篩選對于前期用戶的標簽準備就是重中之重，用戶的信息的填寫、行為收集、商品的購買、加車、搜索記錄等，都對于標簽的精準性有著決定性的作用。這里面也涉及到大量的偏好算法、機器學習等技術手段，若公司沒有這方面的儲備，先通過一些特定的規則篩選出用戶也是一個不錯的選擇。5. 客單價
在原有客戶的消費行為當中，強行增加該客戶的消費金額，這里就要平臺觸發一些行為來引導客戶繼續消費，簡單來看優惠卷就是一個很好的手段，當用戶為了得到這個優惠，就會增加購買的金額，在一定程度上就增加了客單價。 不僅僅客戶可以主動使用優惠卷，平臺也會通過推薦算法，幫助你去算還離更大額度的優惠還有多錢，這個時候推薦出滿足剩余金額的商品，還可以在這里加個小邏輯，比如你推薦的商品是他的興趣偏好且利潤率高一些，這么看是不是可以增加他購買的可能性，還會提高平臺的利潤額。三、基于平臺指標講講我的思考
我們在工作當中，很容易會接到領導落地自己身上的指標，這個時候也別急，把指標對應的前前后后的關聯業務和邏輯現梳理清楚，然后圍繞著領導下發的關鍵指標拆解出過程指標，在圍繞過程指標拆解具體的產品運營動作，對于過程指標的要求就是確實實際影響核心指標，拆解出來的產品運用動作就是可以直接影響關鍵指標。聲明：本文由網站用戶竹子發表，超夢電商平臺僅提供信息存儲服務，版權歸原作者所有。若發現本站文章存在版權問題，如發現文章、圖片等侵權行為，請聯系我們刪除。
