การถอดรหัส KPI อีคอมเมิร์ซ: คำแนะนำในการวัดความสำเร็จของธุรกิจออนไลน์

ตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพหลัก (KPI) เป็นตัวบ่งชี้พาดหัวที่แสดงให้เห็นว่าธุรกิจอีคอมเมิร์ซหรือองค์กรอื่นทำงานได้ดีเพียงใดโดยเทียบกับเป้าหมายทางธุรกิจหลัก KPI อีคอมเมิร์ซช่วยให้มั่นใจได้ว่าธุรกิจจะคอยจับตาดูตัวชี้วัดที่สำคัญ

หากไม่มี KPI ผู้ประกอบการและผู้นำทางธุรกิจจะต้องหันไปพึ่งความชอบส่วนตัว ความรู้สึก การคาดเดา โชคดี และสมมติฐานที่ไม่น่าเชื่อถืออื่นๆ เมื่อสิ่งต่างๆ เกิดขึ้นถูกหรือผิด พวกเขาจะไม่รู้ว่าทำไม

เมตริกอีคอมเมิร์ซเทียบกับ KPI อีคอมเมิร์ซ

หน่วยวัดอีคอมเมิร์ซจะประเมินประสิทธิภาพของกระบวนการเฉพาะ ในขณะที่ KPI ของอีคอมเมิร์ซจะติดตามความคืบหน้าไปสู่เป้าหมายที่สำคัญที่สุดของบริษัท

ร้านค้าออนไลน์อาจมีตัวชี้วัดหลายพันรายการที่สามารถติดตามได้ ไม่มีธุรกิจออนไลน์ใดที่มีทรัพยากรทางการเงิน การดำเนินงาน และทรัพยากรบุคคลที่จำเป็นในการตรวจสอบตัวชี้วัดที่เป็นไปได้ทั้งหมด

KPI อีคอมเมิร์ซคือตัวชี้วัดที่เน้นย้ำประสิทธิภาพของร้านค้าและเป้าหมายโดยรวมได้ดีที่สุด KPI มักถูกสร้างขึ้นจากการรวมเมตริกตั้งแต่ 2 รายการขึ้นไปเข้าด้วยกัน (เมตริกอาจเป็น KPI ของอีคอมเมิร์ซในตัวมันเอง)

ยกตัวอย่างเช่น การแปลง อัตราคือจำนวนการขายออนไลน์หารด้วยจำนวนผู้เยี่ยมชมเว็บไซต์ที่ไม่ซ้ำกัน

ต่อไปนี้คือ KPI ที่สำคัญที่สุดบางส่วนในสามประเด็นหลักของการดำเนินธุรกิจอีคอมเมิร์ซ:

การขาย

• ยอดขายโดยรวม (รวมถึงยอดขายรวม รายได้รวม หรือยอดขายสูงสุด) – เงินที่ธุรกิจได้รับจากการขาย โดยปกติจะเป็นตามวัน สัปดาห์ เดือน ไตรมาส และ/หรือปี
• ต้นทุนขาย (COGS) – หรือที่เรียกว่าต้นทุนขายก็คือผลรวมของ ต้นทุนธุรกิจอีคอมเมิร์ซ. ซึ่งครอบคลุมถึงการผลิต การตลาด การดำเนินงาน เงินเดือน ฯลฯ
• กำไรขั้นต้น – ในการคำนวณกำไรขั้นต้นในช่วงเวลาหนึ่ง ให้หักต้นทุนรวมของสินค้าที่ขายออกจากยอดขายรวม
• อัตรากำไรสุทธิ – กำไรที่ร้านค้าได้รับจากรายได้ที่เกิดขึ้น กำไรสุทธิ (เรียกอีกอย่างว่าผลกำไรสุทธิ) คำนวณได้โดยการหักต้นทุนสินค้าขายและภาษีออกจากรายได้รวม อัตรากำไรสุทธิคือกำไรสุทธิหารด้วยรายได้รวม
• อัตรากำไรเฉลี่ย (รวมถึงอัตรากำไรเฉลี่ยด้วย) – อัตรากำไรเฉลี่ยในช่วงเวลาที่กำหนด
• มูลค่าการสั่งซื้อเฉลี่ย (AOV) – มูลค่าเฉลี่ยของคำสั่งซื้อของลูกค้า หากต้องการคำนวณมูลค่าคำสั่งซื้อเฉลี่ย ให้หารรายได้จากการขายทั้งหมดด้วยจำนวนคำสั่งซื้อทั้งหมด ข้อมูลนี้สามารถติดตามได้ตลอดระยะเวลา แต่บริษัทส่วนใหญ่จะติดตามมูลค่าคำสั่งซื้อเฉลี่ยเป็นรายเดือน
• ขนาดการสั่งซื้อเฉลี่ย (รวมถึงตะกร้าตลาดเฉลี่ยด้วย) – บางครั้งใช้แทนกันได้กับ AOV แต่ไม่ได้หมายถึงสิ่งเดียวกัน ขนาดคำสั่งซื้อเฉลี่ยคือจำนวนรายการเฉลี่ยในคำสั่งซื้อของลูกค้า หากต้องการกำหนดขนาดคำสั่งซื้อเฉลี่ย ให้หารจำนวนรายการที่ขายทั้งหมดด้วยจำนวนคำสั่งซื้อทั้งหมด
• เพิ่มลงในตะกร้าอัตรา – เปอร์เซ็นต์ของผู้เยี่ยมชมร้านค้าที่หยิบสินค้าใส่ตะกร้าสินค้า คำนวณโดยนำจำนวนเซสชันที่หยิบสินค้าใส่ตะกร้าหารด้วยจำนวนเซสชันทั้งหมด
• อัตราการละทิ้งรถเข็น (หรืออัตราการละทิ้งรถเข็นช็อปปิ้ง) – กำหนดจำนวนผู้เยี่ยมชมที่วางสินค้าลงในรถเข็นสินค้าแต่ออกจากรถเข็นก่อนที่จะทำธุรกรรมให้เสร็จสมบูรณ์ อัตราการละทิ้งรถเข็นสินค้าคำนวณได้โดยการหารจำนวนธุรกรรมที่เสร็จสมบูรณ์ด้วยจำนวนรถเข็นสินค้าที่สร้างขึ้น อัตราการละทิ้งที่สูงอาจเป็นสัญญาณของกระบวนการชำระเงินที่มีปัญหา
• อัตราการแปลง – เปอร์เซ็นต์ของผู้เยี่ยมชมร้านค้าที่ซื้อหรือดำเนินการตามคำแนะนำอื่นๆ เช่น การสมัครสมาชิก การสมัครรับจดหมายข่าว การเข้าร่วมโปรแกรมสะสมคะแนน การกดปุ่ม การคลิกลิงก์ หรือการติดตามเพจโซเชียลมีเดีย หากต้องการคำนวณอัตราการแปลง ให้หารจำนวนการแปลงด้วยจำนวนผู้เยี่ยมชมร้านค้า อัตราการแปลงที่ดีจะแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับประเภทของผลิตภัณฑ์ที่ร้านค้าดำเนินการ อย่างไรก็ตาม อัตราการแปลงของอีคอมเมิร์ซมักจะอยู่ระหว่าง 2-3% อัตราที่ต่ำกว่า 2% อาจทำให้เกิดความกังวล และควรมีการสอบสวนเพื่อหาสาเหตุหลักและแนวทางแก้ไขที่อาจปรับปรุงอัตราการแปลงที่ต่ำนี้ได้
• มูลค่าตลอดช่วงชีวิตของลูกค้า (CLTV, CLV หรือ LTV) – กำไรสุทธิเฉลี่ยที่ลูกค้าคาดว่าจะบริจาคให้กับร้านค้าตลอดระยะเวลาของความสัมพันธ์ เป็นมูลค่ารวมของลูกค้าต่อธุรกิจอย่างมีประสิทธิภาพ มูลค่าตลอดช่วงชีวิตของลูกค้าถูกกำหนดโดยการคูณมูลค่าการสั่งซื้อเฉลี่ยด้วยจำนวนครั้งโดยเฉลี่ยที่ลูกค้าซื้อในแต่ละปีด้วยระยะเวลาการรักษาลูกค้าโดยเฉลี่ยในหน่วยปีหรือเดือน
• อัตราการรักษาลูกค้า – เปอร์เซ็นต์ของลูกค้าที่ยังคงซื้อสินค้าจากร้านค้าอย่างต่อเนื่องในช่วงเวลาหนึ่ง ซึ่งอาจวัดเป็นรายไตรมาส ปี หรือยาวกว่านั้นก็ได้ หากต้องการคำนวณ ให้ลบจำนวนลูกค้าใหม่ทั้งหมดที่ได้รับจากจำนวนลูกค้าทั้งหมด แล้วหารด้วยจำนวนลูกค้าทั้งหมดในช่วงต้นของช่วงเวลา
• อัตราการเปลี่ยนใจของลูกค้า – อัตราที่ลูกค้าหยุดสมัครใช้บริการหรือแผนบริการ หากต้องการคำนวณอัตราการสูญเสียสมาชิก ให้หารจำนวนสมาชิกที่สูญเสียด้วยจำนวนสมาชิกเมื่อเริ่มต้นช่วงเวลา
• อัตราการซื้อซ้ำ (RPR) – จำนวนลูกค้าที่ซื้อสินค้าจากร้านค้ามากกว่าหนึ่งครั้ง ลูกค้าที่ซื้อซ้ำเป็นตัวบ่งชี้ที่สำคัญเกี่ยวกับมูลค่าผลิตภัณฑ์ตลอดจนความพึงพอใจและความภักดีของลูกค้า

การตลาด

• ต้นทุนการได้มาซึ่งลูกค้า (CAC) – ต้นทุนในการ "ซื้อ" ลูกค้า ต้นทุนในการดึงดูดลูกค้าคำนวณได้จากการหารเงินทั้งหมดที่ใช้ในการดึงดูดลูกค้าใหม่ด้วยจำนวนลูกค้าใหม่ทั้งหมดที่ได้รับ CAC ร่วมกับ CLV เป็นหนึ่งในเทคนิคที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในการพิจารณาว่าร้านค้าดำเนินการอย่างมีประสิทธิภาพหรือไม่
• ผลตอบแทนจากค่าโฆษณา (ROAS) – การวัดผลตอบแทนจากการลงทุนด้านโฆษณา โดยวัดจากจำนวนเงินที่ร้านค้าได้รับคืนจากเงินที่ใช้ไปกับการโฆษณา ต้นทุนโฆษณาจะครอบคลุมทุกอย่างตั้งแต่โฆษณาบนโซเชียลมีเดียไปจนถึงโฆษณาบนเสิร์ชเอ็นจิ้น หากต้องการกำหนด ROAS ให้หารรายได้จากการขายที่เกิดจากแคมเปญโฆษณาและการตลาดด้วยต้นทุนของแคมเปญ
• ปริมาณการใช้เว็บไซต์ – จำนวนผู้เข้าชมร้านค้า โดยปกติจะมีการติดตามต่อเดือน Google Analytics เป็นวิธีการติดตามการเข้าชมเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซที่แม่นยำที่สุด การเข้าชมเว็บไซต์สามารถแบ่งย่อยออกเป็นผู้เข้าชมใหม่ ผู้เข้าชมที่กลับมา และผู้เข้าชมทั้งหมด
• แหล่งที่มาของการเข้าชม – การเข้าชมเว็บไซต์ช่องทางต่างๆ มาจาก การจัดกลุ่มเริ่มต้นประกอบด้วยการค้นหาทั่วไป (ส่วนใหญ่เป็นผลมาจากการปรับแต่งเว็บไซต์ให้ติดอันดับบนเครื่องมือการค้นหา (SEO)) การค้นหาที่เสียค่าใช้จ่าย โซเชียลมีเดีย การตลาดผ่านอีเมล การอ้างอิง โดยตรง และอื่นๆ ข้อมูลนี้มีอยู่ใน Google Analytics หากร้านค้าลงทุนค่าโฆษณาจำนวนมากในช่องทางหนึ่งแต่ได้รับการเข้าชมเพียงเล็กน้อย ก็อาจจำเป็นต้องกระจายการใช้จ่ายอีกครั้ง
• อัตราการคลิกผ่าน (CTR) – จำนวนบุคคลที่คลิกโฆษณาที่นำไปสู่หน้า Landing Page หรือเว็บไซต์เป็นเปอร์เซ็นต์ของจำนวนบุคคลทั้งหมดที่เห็นโฆษณา CTR เป็นตัววัดความสำเร็จของแคมเปญการตลาดดิจิทัลของร้านค้า รวมถึงโฆษณาและปุ่มเรียกร้องให้ดำเนินการ (CTA)
• เวลาเฉลี่ยบนไซต์ (หรือระยะเวลาเซสชันเฉลี่ย) – ระยะเวลาเฉลี่ยที่ผู้ใช้ใช้บนเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซในการเข้าชมครั้งเดียวก่อนออกเดินทาง สถิตินี้มีอยู่ใน Google Analytics ยิ่งผู้เยี่ยมชมใช้เวลาในร้านค้านานเท่าไร การมีส่วนร่วมกับแบรนด์ก็จะยิ่งมากขึ้นเท่านั้น เวลาเฉลี่ยบนไซต์ ตลอดจนจำนวนการดูหน้าเว็บต่อการเข้าชมและอัตราตีกลับเป็นวิธีที่ได้รับความนิยมในการพิจารณาฟังก์ชันการทำงาน การใช้งาน การนำทาง และความเสถียรของเว็บไซต์
• การดูหน้าเว็บต่อการเข้าชม – จำนวนเพจโดยเฉลี่ยที่ผู้ใช้จะดูในการเข้าชมร้านค้าแต่ละครั้ง แม้ว่าการดูหน้าเว็บที่มากขึ้นมักจะหมายถึงความสนใจและการมีส่วนร่วมที่มากขึ้น แต่ก็อาจบอกเป็นนัยว่าผู้เยี่ยมชมไซต์กำลังเผชิญกับช่วงเวลาที่ยากลำบากในการค้นหาสินค้าที่พวกเขากำลังมองหา
• อัตราการตีกลับ – จำนวนผู้ใช้ที่เข้าชมเพจเดียวแต่ออกไปโดยไม่ดำเนินการใดๆ ร้านค้าอีคอมเมิร์ซไม่จำเป็นต้องคำนวณอัตราตีกลับด้วยตนเอง เนื่องจากมีอยู่ใน Google Analytics

บริการลูกค้า

• อัตราความพึงพอใจของลูกค้า (หรืออัตรา CSAT) – ระบุถึงความสุขของลูกค้าผู้ค้าปลีกออนไลน์ที่มีต่อประสบการณ์การช้อปปิ้งของตน ข้อมูลนี้สามารถรับได้ทันทีหลังจากซื้อสินค้า โดยให้ผู้ซื้อให้คะแนนประสบการณ์ของผู้ใช้ในระดับ 1 ถึง 5 อัตราความพึงพอใจของลูกค้าสามารถคำนวณได้ 1 วิธี วิธีหนึ่งคือรวมคะแนนทั้งหมดแล้วหารด้วยจำนวนผู้ตอบแบบสอบถามทั้งหมด อีกวิธีหนึ่งคือหารจำนวนคะแนน "เชิงบวก" ทั้งหมดด้วยจำนวนผู้ตอบแบบสอบถามทั้งหมด คะแนนเชิงบวกที่ใช้จะขึ้นอยู่กับระดับที่ใช้ โดยในระดับ 5 ถึง 4 คะแนนเชิงบวกคือคะแนน 5 หรือ XNUMX ในสถานการณ์อื่น อาจครอบคลุมคำตอบ "ใช่" ทั้งหมด หรือคำตอบ "พึงพอใจ" และ "พึงพอใจมาก"
• คะแนนโปรโมเตอร์สุทธิ (NPS) – บ่งบอกถึงความตั้งใจของลูกค้าที่จะแนะนำร้านค้าอีคอมเมิร์ซให้กับผู้คนในวงโซเชียลของพวกเขา การวัดความภักดีของลูกค้า NPS มักจะอยู่ในช่วงตั้งแต่ -100 (บ่งบอกถึงความไม่เต็มใจอย่างยิ่งที่จะแนะนำ) ถึง 100 (ความเต็มใจอย่างยิ่งที่จะแนะนำ) ลูกค้าจะถูกจัดประเภทเป็นผู้ก่อการ (ภักดีและกระตือรือร้น) เฉยๆ (สบายใจกับบริการแต่สามารถเปลี่ยนไปร้านอื่นได้) และผู้ว่า (ไม่พอใจกับบริการ) ขึ้นอยู่กับความเต็มใจของพวกเขา
• อัตราการตี – จำนวนลูกค้าที่ติดต่อฝ่ายสนับสนุนเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์หนึ่งๆ ซึ่งจะช่วยเน้นผลิตภัณฑ์ที่ยากต่อการเข้าใจหรือใช้งาน คำนวณอัตราการเข้าถึงโดยหารจำนวนการขายผลิตภัณฑ์ทั้งหมดด้วยจำนวนลูกค้าที่ติดต่อฝ่ายสนับสนุนลูกค้าเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์นั้นๆ
• เวลาตอบสนองครั้งแรก (FRT) – ลูกค้าใช้เวลานานเท่าใดจึงจะได้รับคำตอบจากทีมบริการลูกค้าหลังจากส่งคำถาม FRT ที่เร็วขึ้นช่วยเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า เพิ่มยอดขาย และเพิ่มโอกาสในการซื้อซ้ำ
• เวลาในการแก้ไขโดยเฉลี่ย – เวลาเฉลี่ยที่ทีมบริการลูกค้าใช้เพื่อแก้ไขปัญหาของลูกค้า
• ปัญหาที่ใช้งานอยู่ – จำนวนปัญหาลูกค้าคงค้างที่ยังไม่ได้รับการแก้ไขในเวลาที่กำหนด

ห่อขึ้น

หาก ร้านค้าอีคอมเมิร์ซ ไม่เข้าใจผลลัพธ์ของกลยุทธ์ ยุทธวิธี และการดำเนินการ ไม่สามารถพัฒนาและขับเคลื่อนธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพ ตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพหลักจะแนะนำข้อเท็จจริง ความเที่ยงธรรม และเกณฑ์มาตรฐาน

ผู้จัดการมีภาพที่ชัดเจนเกี่ยวกับสถานะและวิถีของ ด้วยวิธีนี้พวกเขาสามารถตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลประกอบได้อย่างเหมาะสม ไม่ว่าจะหมายถึงการเปลี่ยนแปลงราคา กลยุทธ์ทางการตลาด หรือแม้แต่แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซ

กล่าวได้ว่าตัวชี้วัดต่างๆ รวมถึง KPI ของอีคอมเมิร์ซที่เหมาะสมนั้นไม่มีพลังในการเปลี่ยนแปลงในตัวของมันเอง ความสามารถนั้นขึ้นอยู่กับความสามารถของผู้จัดการในการตีความข้อมูลและดึงข้อมูลเชิงลึกที่สามารถดำเนินการได้เพื่อปรับปรุงโอกาสทางธุรกิจอีคอมเมิร์ซให้ดีขึ้น

ด้วยการใช้ประโยชน์จาก KPI ธุรกิจอีคอมเมิร์ซสามารถดำเนินการที่สอดคล้องกันที่จำเป็นเพื่อสนับสนุนความสำเร็จในระยะยาว