GMV下降怎么办？电商平台GMV计算与分析思考

GMV的计算与分析是电商运营分析/运营面试中经常会遇到的问题，以下的分析框架是以一个咨询顾问的视角，对其进行思考与复盘的。 大致上也能反映出同样的问题，那就是商业分析师的水平。但是，这只是一种只从咨询分析师的角度进行的分析，因为并非行业从业人员，所以如果分析的细节与目前的行业情况不相符，还请您加以改正。

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问题：电商平台的GMV下降怎么办？（商品交易总额简称GMV） 假定电商平台 GMV下降，我们可以对这个问题进行分析，实际上要回答两个问题，一是 GMV如何计算，二是 GMV下降的提升策略是什么。此外，为了方便计算和分析，我们将某个月的电商平台的 GMV与上个月相比有所下降。 下面我们就从三个层面来分析这个问题的答案和分析思路（以下订单默认扣除了拒收，退货，取消订单）。 答案1.0版：仅从成交订单最终结果分析 计算公式： GMV=月订单数*月订单均价

提升策略： 1.0版本的答案是不全面的，只是站在客户的角度考虑问题，而没有给客户一个具体的改善建议，站在企业运营的角度考虑问题。 答案2.0版：从C端和B端思考 计算公式： C端：GMV=用户数量*访购率*客单价 B端：GMV=店铺数量*动销率*店均GMV 提升策略： 在 C端，从新顾客和老顾客的角度来分析用户的数量，对于访问量和购买率的变化，则是按照“漏斗”模式来分解，并与 RFM模式相结合来进行分析。

在 B端，对门店的新增/留/失数据进行分析，对销售额、单位价格等方面，对平台的补贴/活动/积分点/奖励等方面进行分析。 答案3.0版：明确最小计算和统计单位 首先，我们要明确的是，在这个计算公式中，最小的一个单位，就是每个订单，其中包含了每个订单的数量，每个订单的价格，有些人可能会问，为什么要选择一个最小的单位，这个单位在进行分解分析，进行后期的精细操作时，都是要考虑到的。 然后，我们可以分析最小计算单位有什么特点，什么因素会影响最小计算单位，最小计算单位订单怎么被归类统计。

1）可以是店铺维度，对某一家店铺的在某月的订单数量和每笔订单的单价进行统计，然后对所有的店铺数据进行汇总和计算，从这里我们可以看出，店铺是计算分析的一级指标。 计算方式： GMV=店1 [（订单数 A*单单价 A)+（订单数 B*单单价 B）…]+店2 [（订单数 C*单单价 C)+（订单数 D*单单价 D）…]+… 提升策略： 这里我们可以看出，店铺对应的其实是商家运营，影响店铺的因素包括数量维度的指标和质量维度的指标。

我们的核心目的是提升现有商家数量，提升商家活跃数量，并制定商家分层策略，对不同质量的商家提供不同的运营帮助。如果发现现有商家数量不尽如人意，我们可以进一步分析新注册商家数量/注销商家数据，从商家增长角度进行分析，新注册商家考虑的维度主要是增长漏斗模型，注销商家可以借鉴NPS模型，重点分析商家注销的原因。 如果是商家质量相关是数据，我们也可以进一步分析，商家质量主要和商家特征相关，例如按性质分可以分为旗舰店商家/经销商商家等，按营收看可以分为头部商家/中部/尾部商家，按地区分类等。 这里我们可以看到商家分层运营的核心其实是按照商家画像，对商家进行分类精细化运营。（这里品类其实也是商家的重要分类维度，但由于各类综合主播和综合店铺的因素，所以将品类单独拆分为一个分析因素）

2）可以是用户维度，统计计算某一个用户在某月的订单数量和每笔订单的单价，然后汇总计算所有的用户数据 计算公式： GMV=用户1（订单数量A*订单单价A）+（订单数量B*订单单价B）…]+用户2[（订单数量C*订单单价C）+（订单数量D*订单单价D）…]+….用户N[（订单数E*订单单价E）+（订单数量F*订单单价F）…]=用户GMV汇总 提升策略： 这里我们可以看出，用户对应的其实是用户运营，影响用户的分析方法和商家运营有类似之处，可以从消费者旅程和消费者画像角度分析思考，并将两个维度综合思考。 消费者旅程对应的分析方法应该是漏斗模型，即拉新（acquisition）、促活（activiation）、留存（retention）、变现（revenue）、传播（refer），分析模型中哪个环节是影响用户下单的重要节点，用户增长和流失的原因，并制定针对性的运营策略。

消费者画像对应消费者的基本属性和消费行为属性，对不同消费者进行精准营销。 3）可以是商品维度，统计计算某一个商品在某月的订单数量和每笔订单的单价，然后汇总计算所有的商品数据 计算公式： GMV=商品1（订单数量A*订单单价A）+（订单数量B*订单单价B）…]+商品2[（订单数量C*订单单价C）+（订单数量D*订单单价D）…]+….商品N[（订单数E*订单单价E）+（订单数量F*订单单价F）…]=商品GMV汇总 提升策略： 从这里我们可以看到，商品实际上是与商品运营相对应的，而影响商品的分析方法与商家、用户有所不同，我们可以看到，商品实际上是一个被动的因素，而商家、用户则是影响商品的主动因素。

此外，商品与商家之间，也存在着数量级上的巨大差异。所以，我们不能只看一件东西，而是要看一看品类和品牌的运作。 这里的分析思路分为两种，一种是从宏观角度，另一种是从微观角度来看，所谓的宏观角度，就是从这个类别的角度来看，比如，服装品牌的市场份额比较分散，而笔记本电脑的市场份额比较集中，我们可以想象一下，在一个市场份额比较集中的类别中，如果那些原本占有很大份额的品牌，因为某些因素，导致了销量的大幅度下滑，那就必须要有相应的应对措施，比如最近日本的核污染，使得很多日系品牌的销量都有所减少，但是在一些垂直的商品类别中，却有很多的日系品牌，他们的市场份额很大，这一点，我们可以考虑一下。

从微观的视角来看，品类的价格和消费频率，在特定的时间点和特殊的使用场景，都是值得考虑的问题，可以进行与品类有关的运营。

总结：

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