中小企业电商如何做好成本控制

成本是所有公司非常关心的因素，利润=收入-成本。当然，就算有利润也不一定能赚钱，因为还有各种各样的税。笔者发现，关于如何计算电商运营成本的知识，网络上基本找不到，而现在很多中小企业的计算方法仍然很粗糙。 在本文中，笔者首先介绍了电商成本的构成，然后介绍控制营销方面的经验，并提出关于成本控制的两条建议供读者借鉴。 成本构成 电商成本主要分成以下四个方面：平台固定成本、运营成本、货品成本和人员成本。 平台固定成本指的是电商运营的基建成本，例如保证金、技术服务年费、实时划扣技术等。 运营成本是指属于电商运营的扩展建设成本，它分为硬运营成本和软运营成本。 所谓的硬运营成本指的是电商运营中所需要的一次性或稳定固定额度的硬件或后端软件的成本。如CRM（客户关系管理）系统、ERP（企业资源）系统等软件或打印机、扫码枪等硬件购置成本。 所谓的软运营成本指的是电商运营所需要做的推广投入。现今主流的推广模式有四种：CPC （按点击效果付费）、CPM（按展现付费）、CPT（单位时长付费）、CPS（按效果付费）。 货品成本属于电商运营的核心元素成本，主要包含货品净成本、库存积压成本、仓库管理成本、货品残损成本等。 人员成本属于电商运营的支撑元素成本，主要包含员工成本、场地成本、管理成本、办公设备成本等。 成本核算的意义不只是让企业知道自身要花多少钱，还能让企业知道怎么合理地增加投入而产生更好的运营效果。平台成本一般很难由商家控制，但货品成本、人力成本和运营成本都可以按照相应公式推算出来。 营销成本控制及案例 电商企业成本控制中比较重要一块是如何控制营销推广费用。对于如何用较少的运营推广费用取得不错的销售业绩，笔者认为，要爱惜品牌，第二要接地气。 有多爱自己的品牌，电商企业的成本就能节省多少。一般大内部是跨部门合作的，电商渠道属于电商部、传统渠道属于督导部、广告属于策划部。大多数企业对于P4P（P2P技术的升级版）和CPM（每千人成本）广告需求很强烈，P4P与他们相关的必须摆在“前三位”，不管单次的CPC（每次点击付费广告）是多少；CPM广告要求每天必须要有，不管是首页焦点还是一屏通栏。 长此以往，企业的结果可想而知，就是硬亏损。每个月200万元左右的广告费甚至不能换来200万元的销售额。虽然这个例子比较极端，但是确实是很多大的问题：员工们其实没有很爱他们的品牌，只是为了完成自己部门的KPI（关键绩效指标）。 第二是要“接地气”。举个例子，很多小企业抱怨小品牌在天猫运营，运营成本、人工成本日趋上升，品牌商的毛利越来越低，赚不到钱。目前很多品牌所做的模式都不能顺应成本日趋提升的大环境，因此生存情况不如预期。

中小企业如何做好电商成本控制？

中小企业如何做好电商成本控制？

电商数据分析指标都有哪些？该如何进行分析？

此文是对近学习的电商相关知识点做一个巩固

传统零售利用二八法则生存，电商靠长尾理论积累销售。

传统零售是小数据，电商是大数据。

传统零售是“物流”，零售过程就是商品的流动；电商是“信息流”，顾客通过搜索、比较、评论、分享产生信息，达到购买的目的。

传统零售注重体验感，电商注重服务和效率。

传统零售是做加法，电商是做乘法。传统零售是通过一家家店扩大影响力，电商通过资金的投入迅速抢占市场。

传统零售的主要成本是房租和人工成本，电商的主要成本是物流和营销成本。

总结：电商和传统零售虽有千万种别，但总归都是零售，融合是二者注定的趋势，即现在火热的新零售。

传统零售的数据主要是进销存数据、顾客数据和消费数据。电商的数据却复杂得多，数据来源渠道也很多样化

电商数据来源广泛，常规的流量数据、交易数据、会员数据在品牌的交易平台都有提供。一些第三方网站也提供数据源及分析功能。

1、百度统计：包括流量相关的网站统计、推广统计、移动统计三部分内容。分析内容包括趋势分析、来源分析、页面分析、访客分析、定制分析和优化分析。

2、谷歌分析：包括流量分析工具、内容分析、社交分析、移动分析、转化分析、广告分析几部分内容。

3、Crazy egg热力图：主要特色是对页面热点分析的热力图。

4、CNZZ数据专家（友盟）：包括站长统计、全景统计、手机客户端、云、广告管家、广告效果分析和数据中心等。

还有一些无需埋点监测数据的产品，如GrowingIO、神策数据、诸葛io等。

以下为用思维导图进行梳理的电商数据分析指标，总共包括六大类

对访问你网站的访客进行分析，基于这些数据指标可以网页进行改进

这里需要注意两个点

1）影响因素不同：UV 价值更受流量质量的影响；而客单价更受卖的货的影响；

2）使用场景不同：UV 价值可以用来评估页面 / 模块的创造价值的潜力；客单价可以用来比较品类和商品特征，但一个页面客单价高，并不代表它创造价值的能力强，只能得出这个页面的品类更趋近于是卖高价格品类的。

如果网站是为了帮助客户尽快完成他们的任务（比如：购买，答疑解惑），那么在线时长应当是越短越好；如果希望客户一同参与到网站的互动中来，那么时间越久会越好。所以，分析在线时长是否越长越好，要根据产品定位来具体分析

从注册到成交整个过程的数据，帮助提升商品转化率。

对于一个新电商来说，积累数据，找准营运方向比卖多少货，赚多少钱更重要。这个阶段主要 关注流量指标 ，指标如下：

对于已经经营一段时间的电商，通过数据分析 提高店铺销量 就是首要任务。此阶段的重点指标是 流量和销售指标 ，指标如下：

对于已经有规模的电商，利用数据分析 提升整体营运水平 就很关键。重点指标如下：

数据指标分为指标、分析指标和营运指标，营运指标就是绩效考核指标。一个团队的销售额首先是出来的，其次是分析出来的，后才是绩效考核出来的。销售自然是按天、按时段说话，分析一般是以周和月为单位，绩效考核常常是以月为主、以年为辅。

执行人员侧重过程指标，管理层侧重结果指标。对于数据分分析人员来说要学会根据职位提供不同的数据。

1、无流量不电商，对于流量分析，我们常用漏斗图来做分析，几乎每个流量的细分都可以用到漏斗图。

2、漏斗图就是一个细分和溯源的过程，通过不同的层次分解从而找到转化的逻辑。

3、漏斗图的弱点，就是反应一条转化路径的形态，我们可以稍加修改实现漏斗图的对比功能。

1、流量的质量分为质和量两方面，只有质没有量的流量是没有多少实际价值的，流量的质体现在不同的营销目的上，例如获得点击、注册、收藏、购买或者获取利润的目的。

2、可以通过四象限分析图来对比分析流量的质量。下图是针对购买的转化率和流量的四象限图，其中象限的流量应该是高质量的，流量和转化率均高于平均值；第二象限渠道的流量转化率高，但量不大，通过搜索来的流量大部分属于此类；第四象限流量属于质低量高，站外购买的流量这种情况比较多；第三象限属于质低量低的双低流量，不用特别维护，任其发展即可。

3、图中的Y轴可以根据具体的分析目的替换成点击率、注册率、收藏率、ROI（单元产出）等进行对比分析。

四象限分析图中，X轴、Y轴、分析对象都可以根据不同的目的进行替换。

4、散点图的四象限分析可以结合趋势，或者演变成四象限气泡图，气泡图的大小为ROI，这种四象限图信息量更大。

1、电商的销售针对比传统零售复杂很多，主要复杂在流量的多层次多渠道上，互联网的好处是几乎能将用户的每个动作记录下来，然后我们从中找到关键点进行诊断即可。下图，是一个类似杜邦分析的图，从值（图中红色）和率（图中蓝色）两个方面，订单、新客、老客三个维度将销售额拆成五个层次，每个层次间具有加或乘的逻辑关系。

2、销售额是一个结果指标，图中的20个指标是过程指标，每个指标的变化都会影响终的销售额，基本都是正相关。（折扣和销售额的关联会稍微复杂一些）

3、通过上图，使用对比、细分的原则分析可以判断出哪儿些指标变化对销售额产生了影响。

参考书籍为《数据化管理——洞悉零售及电子商务运营》

电商运营的核心指标是

电商运营的核心指标包括以下几个方面：

1. 访问量：指网站或APP的访问量，反映了品牌知名度和用户对产品的兴趣程度。

以上指标是电商运营的核心指标，企业需要通过不断优化和改进来提高这些指标，从而实现更好的业绩和盈利。

电商运营如何做数据分析？

大家好，我是羽翼课堂创始人Benny。

什么是数据分析思维？

数据分析思维，我认为是：把行为转化为数据-通过数据反推行为。

我举个例子：

你经常来我店铺购买姨妈巾。

你今天过来买姨妈巾，我就知道你大概一周内要来大姨妈。根据你购买的数量跟规格，我就能推断你一次大姨妈来多久，量大概多少。拉出来你半年的购买时间，我就可以推断你多久一次大姨妈是不是稳定。

如果有两个月没看到你购买姨妈巾了。。。那肯定是在两个月前，你男朋友的雨衣破了。

拉出来你男朋友的购买记录，我就知道，这个店铺的雨衣可能不合格。

为了验证他是不是不合格，我们去看看他半年内的复购率是不是远低于同行。

嗯，就因为你没有买姨妈巾，我怀疑这个店铺的雨衣不合格。

这就是数据分析的基本思维。

学会数据分析的基本思维，只能说，你勉强具备数据分析的可能。

那么做数据分析。需要明白几个东西。

1、数据样本：数据样本如果选择不合理，那么结果完全就是错误的。譬如我去抓取一个定位40岁大姨妈巾店铺，要女性的姨妈周期，那根本就不科学好吗。这是青春期跟更年期的异（此例子说明林慕白同学同样对妇科知识有所涉猎，欢迎广大适龄未婚女性知友来信咨询）。

实战中经常犯的例子是：平销转化率很好的单品，在聚划算卖不好。平销转化率不好的某些单品，聚划算反而会卖爆？为什么呢？想想，别问我，自己想。闹不明白就别尝试做电商的数据分析了。

2、数据选择：实际上我们会遇到很多的数据，但是有些数据不一定是我们想要的。就像我们这辈子会遇到很多很好的女生，但是我们很难明白，谁才能更好陪伴我们走完这一生。这个事情无法举例，我这边给一份试题：

现在我们店铺需要做优惠券促销，目的要提高客单价。

好，你告诉我要做满100减10元。

嗯，很好，那你现在告诉我，为什么是满100而不是满110，为什么是减10元而不是减20。拿出来你的数据。

嗯，不要问我怎么弄。也不要怀疑我是不是真的能分析出来，我真的能。

3、动态变化：我们一般常用的，就是通过数据之间的变化，来分析可能出现一些什么问题或者变化。然而当一个数据量变化的时候，往往其他的数据也会发生变化。所以我们需要清晰什么数据之间是正相关，什么是反相关，他们之间的关系，在什么情况下是成立的。譬如正常收藏的比例跟转化率是正相关的，但是这几天他们是反相关的。转化率越掉，收藏率可能就越高。

电商代运营收费标准

目前网店代运营的市场收费很乱，没有统一的收费标准。

首先，行业的价格是没有一个统一的标准的，目前的电商代运营市场是比较混乱的，有几千块一年，也有几千块一个月，甚至有几万块一个月的都有。所以这个没有统一的标准。

在选择公司的时候，不要以价格为主导，主要是认清自己，了解自己的供应链，资金链，结合好自己的定位，来做目标，来选择合适的代运营公司。

电商运营的基本数据指标有哪些

电商运营的基本数据指标四个指标，如下：

个指标：商品集中度，表示的销售额或者销售量之中，占比80%(具体数字可以自行约定)的商品数量或者比例。一般来讲，商品集中度越高越方便下单和追单，也就是补货更加容易，但是同时也暴露优质商品较少，有潜在风险，尤其季节性快消品类目，一旦处于换季边缘，集中度高的商品不给力，整个销售业绩将受到重挫，所以要联系所处品类的行业参考值，合理观察“商品集中度”;

第二个指标：商品动销率，商品动销率=动销品种数店铺经营总品种数，动销品种数：店铺里有销售的商品种类总数；

第三个指标：库销比，库销比=店铺即时库存或期末库存周期内总销售，其中库存和销售可以是数量亦可以是金额；

第四个指标：客户重合度，现在很多电商公司都是实施全网铺货和多品牌的战略(多品牌定位可以使市场覆盖面更广且抵御风险能力更强)，为了使新品牌更快更有效的启动和成长，通常的做法是在初期把成熟品牌的网站流量导入到新品牌，加速其生长，这时候一定要计算新品牌和老品牌之间的客户重合度，以便达到一定的阈值可以使新品牌与老品牌解绑，让其行走。

过早地撤走流量可能致使新品牌发育迟缓甚至发育不良，过晚撤走流量可能致使多品牌同质化，品牌定位无区隔，不能有效产生增量市场。当然，成熟品牌与新品牌重合客户的异和特质只用“重合度”一个指标显然是不够的，我们可以这样来比较两个品牌，设成熟品牌是A，新品牌是B：

(1) 两个品牌的客户重合比例是多少?

(2) 在 (1)的基础上，计算重合客户的重复购买率?

(3) 在 (1)的基础上，计算重合客户自从在B买过商品之后就再也没有回到A购物过的客户比例?

(4) 在 (1)(2)(3)的基础上同时满足，客户的比例是多少?

这里必须着重强调一点：数据指标的统计务必保证的准确性。数据的准确性不仅决定了将来做数据分析丶挖掘和数学建模的深度与广度，更体现了数据的权威性，尤其关键指标的统计倘若经常出现池，会让所有人对数据失去信任，对基于数据得出的结论也随之信心瓦解了。在电商运营中，常见的网店运营指标有如下几个点：

1. 流量类指标 访客数(uv),指访问电商网站的不重复用户数....

2. 订单产生效率指标 总订单数量,即访客完成网上下单的订单数之和.访问到下单的转化率,即电商网站下单的次数与访问该网站的次数之比.

3. 总体销售业绩指标 网站成交额(gmv),电商成交金额,即只要网民下单,生成订单号,便可以计算在gmv里面....

4. 整体指标 销售毛利,是销售收入与成本的值.销售毛利中只扣除了商品原始成本,不扣除没有计入成本的期间费用(管理费用、财务费用、营业费用).