就像不同类型的度量标准无法以相同的方式进行度量一样，不同类型的购买（一次性，首次，复购或多次购买）需要不同的策略来让利润最大化，并且跟踪的有效KPI也不同。

对于只经营少量的产品（通常依赖一次性销售）的商店，没有任何一项指标能比转化率更重要了。

计算转化率很简单：只需将购买次数（在给定时间段内）除以会话总数即可。

可能存在有很多消费者需要进行一次以上的会话才完成购买的情况，但这种是衡量在你的商店中，将购物者转化为购买者效果的标准方式。

除了Google Analytics（分析）之外，还可以参考行业基准来评估自己的转化效果。

在2019年9月，Littledata曾对1,127家商店进行了调研，发现平均转化率为1.4％。

这意味着，如果你的转化率超过3.1％，那就处于前20%的位置，而高于4.8％的比率将进入前10％店铺的行列。

而如果你的电子商务转化率（在台式机，移动设备或平板电脑上）低于0.5％，那就属于后20％的商店。如果低于0.2％的转化率，很明显，这意味着你已经“掉”到了表现最差的商店的行列中。

而商品繁多的店铺，平均订单价值（AOV）就是所需要的指标策略。

就像昨天说的，AOV越高，你的商店每笔订单产生的收入就越多。

想要最大程度地提高客户每次购买支出的机会，就需要鼓励他们在结账期间以及结账之后继续消费更多。

那提高AOV的办法有哪些？

先来聊聊产品捆绑——将产品组合并以折扣价进行售卖。

PlayStation之前推出过游戏捆绑套装，将他们的游戏系统，控制器，品牌配件以及游戏进行组合售卖。

必胜客最近推出的购买指定儿童套餐送乐高积木也是同样的道理。

但要小心出现“1+1<1”的情况，要有策略的选择搭配产品，而不是盲目的进行组合捆绑。（可点击查看：Martech时代的“啤酒与尿布”，背后商业逻辑是什么？）

追加销售也是一种常见的方式，说服你的客户进行额外购买（或在你的商店中购买价格更高的商品）。

像在逛淘宝的时候，假如在一家店铺选购了一个短袖，在短袖的页面上，我们会看到“试试这样搭配”，里面会推荐相关单品（裤子、项链、情侣穿搭），或者推荐模特穿搭，进行一套衣服的组合售卖，并且价格往往是优惠过的。

还有一种方式就是最低支付门槛的折扣，也就是确定一个最低消费额度，用户在满足条件后就可以享受折扣。

如何用数据来推动增长？

当你在查看店铺数据的时候，发现有一群用户经常在店内复购。这时就可以将GA与Google Ads集成进行再营销，进而推动增长。（有关GA集成的内容可查看专辑：GA营销圈）

对提供订阅产品、服务的电商而言，客户流失率就是命脉，这决定了店铺能存活多久。

“流失率”的计算公式为：流失人数/客户总数；流失客户数/客户总数

流失的客户数量是指在此期间你拥有的客户总数中，有多少人停止订阅你的服务。

不过，用户流失并不是一个独立的指标，对于订阅电子商务，它可以产生多米诺骨牌的效应。

为什么这么说？

客户流失是产品价值的反映，想最大程度的降低流失率，就要不断的优化店铺、产品。当产品与你的感知价值保持一致时，那客户流失率（理论上）将下降。

因此经常性收入，客户生命周期价值（CLV）和客户获取成本（CAC）这些都会受到流失率的影响。

先拿每月经常性收入来说，当你的客户离开时，那部分预期收入也会随之减少。

对于电子商务企业而言，每月经常性收入（MRR）既是维持公司持续运转的因素，也是长期生存能力的主要指标。流失会损害收入，也就直接影响到MRR。

客户生命周期价值这个指标可以很好的预测商店盈利能力和寿命，而当用户离开时，自然就不会获得预期的价值或收入，因此会降低CLV。

客户流失还会增加你的平均CAC（获客成本）。如果你正在尽一切可能减少流失，则获客成本就相对较低。

如何使用数据推动增长？

通过跟踪详细信息（例如Google Analytics（分析）中的网站搜索和产品列表视图），你可以评估购买者的兴趣并针对其在线行为策划再定位广告系列。

还可以通过查看产品类别的性能（例如按类别的产品列表视图）以及产品详细信息（例如产品颜色和尺寸），进行调整。可能改动看着很小，但会为收入带来质的飞跃。

结语

线上的流量竞争越来越激烈，对于电商者而言，牢牢把握住数据至关重要。Google Analytics的报告、自定义功能、细分可以帮助电商者从数据中找到增长点，来达到更快的规模扩张的目的。

但这些的前提，是关注了对的指标。

回顾前文：这5个电商重要指标，你会用GA跟踪吗？（上）

ps：以上仅作为参考，更多的是提供思路。

文章来源： https://bluestout.com/blog/how-to-track-the-kpis-that-matter-in-google-analytics/?linkId=88631787 有所删减和修改