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精益数据分析（30/126）：电商商业模式的深度剖析与关键指标解读

news 来源：原创 2025/4/30 7:05:50

精益数据分析（30/126）：电商商业模式的深度剖析与关键指标解读

在创业与数据分析的漫漫征途中，我们都在不断探寻如何更好地理解和运用商业数据，以实现业务的蓬勃发展。今天，我依旧带着和大家共同进步的初心，深入解读《精益数据分析》中关于电子商务商业模式的关键内容，希望能为大家带来新的启发和收获。

一、电商经营模式的分类与策略：基于重复购买率的决策

电子商务公司的经营模式可依据重复购买率分为用户获取模式、混合模式和忠诚度模式。这三种模式并无绝对的优劣之分，关键在于企业要清楚自身所处的模式，从而制定与之匹配的市场策略。

用户获取模式：若年度重复购买率不足40%，或90天内重复购买率在1% - 15%，电商公司应将经营重点放在获取新客户上。这类公司的客户通常购买频次较低，比如销售水下呼吸器、攀岩设备的商家。此时，忠诚度计划效果欠佳，企业应寻找可靠且低成本的用户获取渠道，像销售眼镜的电商可强化客户推荐机制。
混合模式：年度重复购买率处于40% - 60%，或90天内重复购买率在15% - 30%时，企业需兼顾新客户获取和老客户留存。既要努力吸引更多新用户，也要提升现有客户的购买频率，例如鞋类电商Zappos，通过提供优质服务，如免费退货，吸引更多谨慎的新客户，同时提高客户的购买频次。
忠诚度模式：年度重复购买率达到60%及以上，或90天内重复购买率在30%以上，企业应着重培养客户忠诚度。鼓励忠诚客户更频繁地消费，像亚马逊通过简化购买流程、提供丰富商品等方式，增强用户的忠诚度。

二、定价对电商的关键影响：寻找最优定价策略

定价是决定电商网站成败的关键因素之一，尤其对于处于用户获取模式的电商，合理定价至关重要，因为这可能是引导访客消费的唯一机会。研究表明，找到最优定价对企业的整体盈利能力影响巨大。虽然不同研究对其影响比例的说法有所差异，但都表明定价的影响力远超其他因素。

电商企业需要根据自身的成本、市场需求、竞争对手价格以及目标客户群体的消费能力等多方面因素，制定合理的定价策略。可以通过A/B测试等方法，不断尝试不同的价格方案，找到既能保证利润又能吸引客户的最优定价。

三、电商关键指标解读：衡量业务表现的标尺

除了重复购买率和定价，电商企业还需关注一系列关键指标，以全面评估业务表现。

转化率：指访客中发生购买行为的比例，它反映了网站将流量转化为实际销售的能力。转化率越高，说明网站对访客的吸引力和引导购买的效果越好。
年均购买率：体现每位买家的年均购买次数，能衡量客户的购买活跃度。年均购买率越高，客户的忠诚度和对产品的需求度可能越高。
平均购物车大小：即买家下单时平均每单的金额，该指标可用于评估客户的消费能力和购买意愿。通过优化产品推荐、设置满减活动等方式，可以提高平均购物车大小。
弃买率：是买家开始购买流程后放弃购买的比例，它反映了购买流程中可能存在的问题。比如支付流程繁琐、价格过高、产品信息不清晰等都可能导致弃买率升高，企业需要找出原因并加以改进。
客户获取成本：表示获取一位客户所需的平均成本，这直接关系到企业的盈利能力。企业应在保证客户质量的前提下，尽量降低客户获取成本。
平均每位客户营收：指平均每位客户在网店消费的总金额，综合考虑了客户的购买频次和消费金额，是衡量客户价值的重要指标。
导入流量最多的关键字和热门搜索词：这些关键字和搜索词能帮助企业了解客户的需求和市场趋势，优化产品关键词，提高在搜索引擎中的排名，从而吸引更多潜在客户。

四、代码实例：计算电商关键指标并分析业务状况

为了更直观地理解和计算电商的关键指标，我们通过Python代码模拟一个电商平台的销售数据，计算上述关键指标，并对业务状况进行分析。假设我们有用户的购买记录数据，包含用户ID、购买时间、购买金额、是否完成购买等信息。

import pandas as pd
from datetime import datetime# 模拟电商销售数据
data = {'user_id': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],'purchase_time': ['2024-01-01', '2024-01-02', '2024-01-03', '2024-01-04', '2024-01-05', '2024-01-06', '2024-01-07', '2024-01-08', '2024-01-09', '2024-01-10'],'purchase_amount': [100, 0, 150, 200, 0, 90, 180, 0, 220, 140],'is_completed': [True, False, True, True, False, True, True, False, True, True]
}
df = pd.DataFrame(data)
df['purchase_time'] = pd.to_datetime(df['purchase_time'])# 计算转化率
total_visitors = len(df['user_id'])
converted_visitors = len(df[df['is_completed'] == True])
conversion_rate = converted_visitors / total_visitors if total_visitors > 0 else 0
print(f"转化率: {conversion_rate * 100:.2f}%")# 计算年均购买率（假设数据统计时间为一年）
unique_buyers = len(df[df['is_completed'] == True]['user_id'].unique())
total_purchases = len(df[df['is_completed'] == True])
annual_purchase_rate = total_purchases / unique_buyers if unique_buyers > 0 else 0
print(f"年均购买率: {annual_purchase_rate:.2f}次/人")# 计算平均购物车大小
average_cart_size = df[df['is_completed'] == True]['purchase_amount'].mean()
print(f"平均购物车大小: {average_cart_size}")# 计算弃买率
abandon_rate = len(df[df['is_completed'] == False]) / total_visitors if total_visitors > 0 else 0
print(f"弃买率: {abandon_rate * 100:.2f}%")# 假设客户获取成本为10（仅为示例）
customer_acquisition_cost = 10
print(f"客户获取成本: {customer_acquisition_cost}")# 计算平均每位客户营收（假设每位客户只购买一次，简化计算）
average_revenue_per_customer = df[df['is_completed'] == True]['purchase_amount'].sum() / unique_buyers if unique_buyers > 0 else 0
print(f"平均每位客户营收: {average_revenue_per_customer}")