这几天某电商大佬的公布了本月大型活动的金额:1199亿。这个数字个人感觉还是非常非常牛B的,但我被微信中的好几个朋友问到:行业口径是指什么?


大家在看到这个数据的时候,都很奇怪,咋还加个:行业口径!具体行业口径怎么算的呢?我也不知道,但我想主要这个主要目的是向想大家表示:这个数据统计口径是经得起同行考验滴,没有什么水分。特别是在各种活动结束后各种数据出来后,具体的数值经常shock大家!大家对如何计算都很好奇。


作为电商的大数据从业人员,从“砖家”的角度给大家介绍一下这个电商销售额的统计口径。


相信各位都有过电商购物经验,如果没有那抓紧去某京,某猫,某宝,某店,某XXX去下一单,不然都没有办法和你解释这个数据的口径。“不懂业务,别谈数据,更别谈分析,当然更不要扯数据产品,数据挖掘,人工智能!”。所以怎么也要走一下流程,是吧?


作为在这个促销期间贡献了0.0001%金额的同学,我已经走了好几遍业务流程了,所以结合从业+实际操作经验,说明如下:


一、电商的主要购物流程和内容


既然是统计销售金额,那肯定首先要有商品金额出现,在哪个环节开始能出现统计金额呢?大家看上面的流程


浏览阶段:我开始看商品了,商品肯定是有金额的,有时候还有好几个金额;原价格,促销价,用了优惠券/积分后的价格。所以你要想清楚用哪个价格来统计哦!


加入购物车:这个阶段是你有潜在兴趣,这个显示的金额是你要支付的金额。所以一般电商统计的销售金额,99%的电商会使用这个金额来统计吧!【江湖传闻:有的公司数据造假用的金额是用订单中商品的原价!】


提交订单:这个时候表示这些商品我决定要了。然后要通知电商平台,哥准备好要正式买了,然后他要通过他们的财务中心,向我收钱了。于是生成订单后,我最终要支付的金额也告诉我了( 可能还有优惠金融,可能还是运费,可能还是积分,可能还有其它减免呢!)


支付:电商平台最终给我算了一下,最终我要支付的金额。然后我点击支付,如果成功支付就表示这批交易我付钱了,然后电商平台要开始进行合同(订单号其实可以认为是你和电商平台的合同号)的交付。但很有可能我没有支付成功。


发货:收到钱,电商平台按我的订单内容把我要的货发给我。就此交易基本结算。如果你十在不满意,你还可以拒收,退货。虽然中间买了一单,快递哥哥态度不好,我觉得不要了,但后来我还是收下了。大家都不容易,没有买卖就没有伤害,少点拒收,多给好评,做电商不容易啊。


扯了那么多,就是想告诉各位老板们,每个环节都可以设计出很多统计业务、分析业务的数据指标,所以数据指标的设计时候核心原则:记住一定要放到业务流程,业务场景中哦。


回答这个行业口径:所以这个行业基本上应该是创建订单金额或者是实际支付金额,而且这个金额我相信会是扣除优惠后的我实际支付的金额(至于没有支付成功算不算,我真不知道)。肯定不可能是发货金额,这可能是实时统计的金额,怎么也来不急,对吧!


二、我们工作是如何去设计指标的呢?


数据指标的设计不是那么简单滴,这是一个非常非常基础的工作,一个指标设计的好坏,其实考验数据分析师、数据应用人员对于业务的思考,为什么呢?


1、你看,一个数据指标统计多么的不容易,一个简单的销售额,需要进行整个业务流程的梳理,在统计的时候可以用那么多种计算方式,包括多少种要素在里面。所以一个数据指标的设计哪有那么简单!


所以到底怎么统计,取决于你要分析什么问题,在什么场景下要去统计这个指标。


   

2、传授的武林秘籍


一个数据指标的设计,真的要当做产品一样来对待,不然随着业务的发展,会就经常出现指标打架,口径不一致的问题,这就是很多快速发展到一定规模的公司,会发现数据团队往往成为“鸡肋”,业务都希望从数据分析中得到机会点,发现问题。但往往数据团经常花时间在都在应付各种数据不一致问题。


所以不仅是从来人员,作为数据应用的业务人员也是,多花时间在相关指标的讨论上,当然像这种公司级的KPI都是决策层拍好的。但大多数据指标还是需要大家结合一起讨论出来,而不是说数据分析师你给我统计个数据,然后数据分析师也不问按自己统计出来,所以经常会导致出来的数据打架,又要花一堆时间核对。唉。。。数据分析师宝宝们的苦,我懂。



连数据应用如此之牛阿里前二年花了多少人力,物力去做“ one data ”,其中最核心的工作就是统一指标,重新优化与梳理指标。所以对于正在使用,正在建立数据应用,数据团队的公司为说,不妨用点时间,花点心思在最基础的数据指标的定义,统计上。


小结一下:


其实对我们来说,什么口径统计不重要,更多希望告诉大数据或者数据应用的同学,数据指标的定义是非常非常重要的。数据指标定义的好坏,是否做好统一,是否和业务充分沟通,反应整个公司的数据应用文化,也决定未来一具公司数据应用的深度。


在实际工作中:每个口径使用的时候不妨问一下统计口径,这个场景适合用这个统计指标,这个指标能反应业务问题吗?看完这个指标口径业务团队能否立即行动?“千万别为统计数据而统计数据!”别忘记你看数据的目的是什么?


最终:数据指标的定义与统计,一定是迭代的,一定是跟随业务的发展不断的迭代变化的。但对数据指标定义的重视应该是持续的。

唉丫,快半年没有写过文章了,主要太忙了!其实就是借口,就是太懒了。一看还欠好像之前说的方题要分享的,快点补充上;


还想再说点什么,先这样吧,有空再扯点什么。哈哈!



End.

作者:数据海洋

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作者:佚名
来源:中国统计网