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什么是电商GMV(成交总额)?

GMV(成交总额)是衡量平台竞争力(市场占有率)的核心指标。一般电商平台GMV的计算公式为:GMV=销售额+取消订单金额+拒收订单金额+退货订单金额,即GMV为已付款订单和未付款订单两者之和。 GMV虽然不是实际的交易数据,但同样可以作为参考依据,因为只顾客点击了购买,无论有没有实际购买,都是统计在GMV里面的。 可以用GMV来研究顾客的购买意向,顾客买了之后发生退单的比率,GMV与实际成交额的比率等等。 决定GMV的主要有二个因素: 1、用户平均质量流量指标(用户数等) 2、转化指标(APP对用户生活渗透率) 关于用户平均质量流量指标(用户数等) 很好理解,对于大体量应用,如果是无差别抓取的用户,用户平均质量会有差别 可见获取流量和用户是电商卖家运营的重中之重,也是提升GMV的关键。

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    电商大促GMV和支付规模预测

    在电商大促时,为了能够合理地制定KPI、高效地商品备货和营销资源的安排,都通常都需要对这次大促的GMV和订单规模做预测,避免出现诸如产品断货或者过剩、人员效率不高等问题,导致客户流失未能成交。 这里很明确的,我们就是要预测某个大促时间段的GMV,做本次预测的核心目标是,让业务方做好对促销资源投入的评估,最终实现投入资源的合理分配。 在传统的预测中,通常是基于历史GMV趋势做预测的,衡量的是历史大促期相对平销期流失爆发度,计算公式是本次大促GMV=大促前平销期GMV*大促爆发系数,其中,大促前平销期GMV可以通过时间序列模拟获得,而大促期间的爆发系数通常是基于业务经验做推断获得的

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    让开发效率提升的跨端方案

    在这些多种多样的跨端诉求基础上,相对应的,是百花齐放的跨端方案。主流跨端开发方案跨端方案或多或少都能过起到研发降本增效的作用,方案各自有其优劣势。 目前市面上主流跨端开发方案有以下4种:1、以 Web 为基础的 H5 Hybrid 方案这类方案简单来说就是用网页来跨端。 但从前端开发视角看,Flutter更像是一个Native开发方案而非跨端方案(虽然其实是跨 Android/iOS 的)。 4、小程序运行时方案这个方案可以说是笔者认为目前性价比最高的方案,没有之一。 跨端开发的本质是实现降本增效,在对于业务支撑做新的技术方案选型的同时,更重要的是如何让这种提效真的长治久安,让我们的提效不会变成从一个新方案跳到另外一个新方案

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    秒懂QPS、TPS、PV、UV、GMV、IP、RPS

    QPS、TPS、PV、UV、GMV、IP、RPS等各种名词,外行看起来很牛X,实际上每个程序员都是必懂知识点。下面我来一一解释一下。 QPS Queries Per Second,每秒查询数。 响应时间是指执行一个请求从开始到最后收到响应数据所花费的总体时间,即从客户端发起请求到收到服务器响应结果的时间 GMV Gross Merchandise Volume 的简称。 只要是订单,不管消费者是否付款、卖家是否发货、是否退货,都可放进 GMV 。 RPS RPS 代表吞吐率,即 Requests Per Second 的缩写。 为什么要找最佳线程数 过多的线程只会造成,更多的内存开销,更多的CPU开销,但是对提升QPS确毫无帮助 找到最佳线程数后通过简单的设置,可以让web系统更加稳定,得到最高,最稳定的QPS输出 假设一个RT是80ms,则可以很容易的计算出QPS,QPS = 1000/80 = 12.5 多线程场景,如果把服务端的线程数提升到2,那么整个系统的QPS则为 2*(1000/80) = 25, 可见

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    Google 最新的性能优化方案,LCP 提升30%!

    网页的性能,大部分情况下是影响用户使用体验的第一要素,特别是对于很多电商、金融网站,可能几秒的性能提升就意味着更大的转化率和收益。 所以优化网页的性能,一直是前端工程师最热衷的工作之一。 数据预取 那么, 如果可以预取网页上所需的资源文件,也就是在用户访问这些页面之前就获取它们,这将给网页带来巨大的性能提升。 数据预取后,网页在可以正常显示之前只剩下了评估、布局和渲染工作了。 私有预取代理方案 为了实现更安全隐私的数据预取,Google 提出了一种新的数据预取方案:Private prefetch proxy(私有预取代理),Google Search 已经实施了这项方案,导航的 LCP 预计有 20%-30% 的提升! 目前,Chrome 会限制只有用户没有 Cookie 或其他本地状态的网站才能使用私有预取代理方案

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    低成本高收益的PHP性能提升方案

    | 导语开启opcache提升PHP性能 介绍 OPcache通过将 PHP 脚本预编译的字节码存储到共享内存中来提升 PHP 的性能, 存储预编译字节码的好处就是 省去了每次加载和解析 PHP 脚本的开销 opcahe这个扩展不是默认开启的,很容易被大家遗忘,如果你想继续提升你PHP系统的性能,在实践代码优化,分布式,轻重分离,缓存等等之后,恰好又忘记了开启opcahe,那么恭喜你,它一定会给你惊喜的。 或者你还什么都没做,想快速提升系统性能,那就更合适了 安装 如果你使用的就是PHP7,并且在编译的时候就开启了opcache --enable-opcache 可以通过phpinfo查看,后面所需要用到的各种路径也可以通过 php-fpm -m 或者php -m 来查看是否加载成功 [Zend Modules] Zend OPcache  到此为止你的PHP就开启强大的opcache功能,就PHP7而已,一般性能能达到5-10倍的提升 PHP的优势在于学习门槛低,开发效率高,况且PHP7作为最新版本的,已经显著提升了性能,在项目的初期优势非常明显,等度过了初期的后续是继续优化PHP架构,还是换成运行更快的语言如Go就看各位具体项目的情况了

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    营收、GMV飞升,有赞的亏损病仍然无解?

    GMV、营收双增长 据财报数据显示,有赞前三季度共实现营业收入13.07亿元,同比增长65.4%;有赞服务商家的GMV达到723亿元,同比增长达90%;新增付费商家数量为45328家,同比增长22%。 从财报来看,无论是GMV还是营收的增长,有赞均表现亮眼。 有赞的业绩之所以能保持高增长,与前三季度入驻有赞的付费商家以及接入的流量平台增多不无关系。 比如,在门店数字化方面,今年以来有赞帮助王府井26家门店落地了“一店一策”的个性化营销方案,为其门店打开了线上引流获客渠道。 比如,有赞担保为消费者打造安全放心的网上购物环境,促进了消费者下单购买率,提升了使用这一服务商家的销售额。据了解,有赞担保年度保障订单数超2.5亿笔,服务商家超50万。 有赞的多平台布局,为商家提供了更多差异化的延伸服务,总体提升了平台的变现能力。 亏损拖累仍存 不过,有赞营收虽表现亮眼,但亏损态势依旧。

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    数据分析师如何构建数据指标体系?理解以下四个模型就够了!

    GMV为例,用三个步骤,四个模型教会你搭建指标体系的方法 如果你的老板给出你一个很大的业务问题,他说,“我们现在做一套GMV相关的指标体系,你出一个方案吧!” 当然这是业务的核心KPI,关系到自己的饭碗,GMV当然越高越年终奖越高。所以,作为数据分析师我们提炼出业务目标——提升用户总成交量GMV。 到目前为止,我们已经将提升GMV这个目标转换为提升用户付费路径的转化率,只要我们提升用户每一步的基数,使得每一步的转化率变高就可以达成提高GMV的目标。 将提升GMV转化为提高用户达成GMV路径转化率还有另外一个好处,即通过路径拆解能够暴露业务更多的问题,同时,分析师可以根据暴露的业务问题提出相应的建议方案,这也是数据分析师的价值所在。 例如,老板让你估算明年GMV,就可以根据历史数据运用这套指标体系对明年的GMV进行估算。 再例如,老板让你下个月做到1个亿的GMV,让你出个方案

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    这套设备管理方案助你效率10倍提升

    无法约束一线人员假检问题,收集的表单不规范;纸质记录需要人工汇总到电子表格中,数据整理分析流程费时费力;缺乏对整体管理状态的有效分析,设备故障频发,维保费用居高不下;现在,「无纸化、自动化、可视化的消防设备管理方案 汇集腾讯云HiFlow场景连接器 x 草料二维码 x  DataFocus 3款工具的优势功能,优化设备巡检流程、数据整理与统计分析的问题,落地使用这套方案后,流程可闭环,效率提升10倍。 提交后,回到腾讯HiFlow场景连接器的方案编辑中进行「测试并预览」,测试成功后保存。接下来选择应用「DataFocus」,选择「查询数据表」,选择「自定义」并输入表名称「消防栓巡检」。 DataFocus」-数据看板-数据应用-公共模板模块操作:选择消防设备管理模板并「使用模板」配置:用接入的数据表去匹配模板中的数据03落地仅1天,设备管理大升级通过 「无纸化、自动化、可视化的消防设备管理方案 整个监控大屏会随着数据变化自动实现更新,效率得到10倍提升。自动生成的消防设备管理可视化大屏完成前期流程搭建之后,后期长期执行将变得非常轻松。把自动化交给工具,把时间精力花在更重要的事情上。

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    美丽联合机器学习应用探索:用更强大的模型,干净解决问题

    我们做了简化版的排序模型,将转化、点击、GMV表现好的一批商品作为正样本,再选择有一定曝光且表现不好的商品作为负样本,做了一个爆款模型。该模型比公式排序的GMV提升超过10%。 lr的转化率模型对比爆款模型转化率有8%以上的提升,lr+xgboost对比lr gmv转化率有5%以上的提升。但我们建议如果没有尝试过lr,还是先用lr去积累经验。 而行为粒度相识个性化优点是覆盖率高,刻画细致,上线后多次迭代,累计GMV提升10%。但其缺点是业务可解释性差,业务方难以使用该技术去运营。 我们的个性化方案不是直接把特征放入模型,而是将排序分为初排和精排,在精排层做个性化。这样精排可以只对topN个商品做个性化,qps有明显提升。 通过分人群引导的方案,建立流量端和品质商品端的联系,达到在全局转化率微跌的情况下,品质商品的流量提升40%。其整体的设计方案如图2。 ?

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