beBit TECH 發布「GMV 關鍵指標應用解析白皮書」 以數據驅動首購及回購成長雙引擎

(中央社訊息服務20240403 15:39:10)GMV（網站成交金額），作為電商普遍用以判斷營收狀況的基礎公式，顧問科技公司 beBit TECH 認為，其應用不僅止於被動接收業績變化，應進一步拆解「流量」、「轉換率」及「客單價」等相關指標，將 GMV 視作分析工具剖析各指標優化可能。然而，beBit TECH 服務零售電商品牌時卻發現在實務上面臨到困難，例如品牌希望提升 GMV 卻不知從何著手？或者 GMV 即使有所增長但卻無法反映到最終的營收轉換？有鑑於此， beBit TECH 特發佈「GMV 關鍵指標應用解析白皮書」，從顧客經營思維出發，系統化拆解「首購客」與「回購客」不同架構的 GMV 關鍵指標與顧客思維，並且提出各三個實際場景優化路徑。期待幫助品牌有所本提升效率，且立即針對現有痛點加以改善，以此白皮書作為成長引擎奠定競爭優勢、驅動品牌長期增長！

首購客 GMV 優化路徑
以首購客為例，轉換公式為「首購客 GMV = 陌生流量 x 註冊率 x 加入購物車率 x 購物車提袋率 x 客單價」，需要特別關注站上的陌生流量多寡，能否為品牌灌入活水，且進站流量能否進一步註冊留下名單，並完成加入購物車、及結帳。 beBit TECH 認為，首購客 GMV 優化路徑有三：
一、會員池擴充效率（陌生流量 x 註冊率）
進站流量的多寡通常會因為投廣策略、大型電商平台、網站排名等因素影響，因此「提高註冊率」為本階段的首要目標。建議品牌可以結合彈跳視窗（Web Pop-up）、網頁推播（Web Push），依據網站行為（瀏覽網址、瀏覽商品）進行貼標，即時觸發個人化商品推薦的彈跳視窗，有效提高註冊率。
二、新會員轉換消費的比例（加入購物車率 x 購物車提袋率）
beBit TECH 發現，將近 97% 用戶會在註冊後的三天以內消費，品牌必須把握 三天黃金消費期積極溝通。建議透過首購折扣、品牌故事、產品優勢、試用優惠，嘗試降低首購消費者的心理門檻，並且在註冊後、瀏覽後、加入購物車後等不同行為階段，結合個人化溝通引導結帳。
三、首購客消費客單價
電商品牌通常會針對首次購買的用戶贈送首購優惠或贈品等，因此客單價通常較低。品牌可以透過帶路雞熱賣商品結合具備購買潛力的商品，以較低的價格組合銷售，運用套裝優惠，拉高首購客平均客單價。或是運用「OmniSegment CDP」 AI 商品版位功能，以 AI 推薦顧客最有可能喜歡的商品，根據實際數據，使用 AI 商品版位可幫助平均客單價提升 19%。

回購客 GMV 優化路徑
相較首購客，回購客經營重點在於吸引持續回站回購，以加深顧客與品牌之間的互動關係，且隨著舊客成為品牌會員的時間越長，其平均年貢獻金額也應逐漸增加。轉換公式為「回購客 GMV = 舊客回訪人數 x 加入購物車率 x 購物車提袋率 x 客單價」。 beBit TECH 認為，首購客 GMV 優化路徑有三：
一、回購客進站率（舊客回訪人數）
沒有任何目標性的進行群發，可能可以創造可觀的舊客流量，卻難以在其進站、進店後進行有效商品推薦。建議品牌透過「會員權益提醒」（例如生日或是會員等級）、「購買紀錄」、「顧客活躍度」等維度設計回購個人化通知。
二、回購客轉換消費比例（加入購物車率 x 購物車提袋率）
雖然舊客與品牌的關係已相對緊密，但消費意圖出現的當下若是沒辦法立刻把握，仍相當容易錯失機會。因此，在上一步透過內容吸引舊客進站後，建議依然需要安排活動前、中、後期針對「瀏覽」，或甚至「加入購物車未轉換」的舊客定期發送提醒訊息，保障進入的流量可以穩定轉換。
三、回購客消費客單價
品牌可以依據產品特性、回購週期、及同時購買的商品，觀察合適的推薦模式建立跨售機會；或是透過 A/B Testing 功能，將會員隨機分群，寄送不同產品組合的商品折扣及購買提醒，並依據消費者反饋制定更加精準的跨售策略，以提升回購客單價。