影響客單價的四大因素

王歡

綜合凈利潤是衡量一家以盈利為目的的互聯網企業的重要指標之一，且不談每年被各大電商說爛了的GMV（網站成交金額）有多少是刷單，有多少是真正的銷售，恐怕誰也不知道水有多深，真正能夠檢驗企業的綜合實力的還是靠凈利潤（某些具備戰略性虧損資本的企業可以忽略）。

客單價的定義，大家可以有多種理解，百度的定義為平均一個顧客購買商品的金額，在電商網站中你可以理解為平均一個有效訂單的金額。公式為客單價=有效訂單總金額（已成交）/消費總人數或者有效訂單總金額（已成交）/成交訂單總筆數；再比如某些App或者公眾號在地推或者推廣中，平均獲取一個用戶的成本，有時候我也稱之為客單價。客單價總是隨著時間的變化而變化的，所以在計算客單價的過程中要考慮“在一定的時間范圍內”。

客單價的影響因素

1.產品定價

首要因素就是自身類目商品的產品定價，定價高低也從基本上確定了客單價的多少，理論上客單價只會在產品定價的上下一定范圍內浮動（正常情況），有點類似于市場經濟學里面的價值規律的情形，特殊類目除外，比如零食，緊固件等一些客戶通常會多件購買的商品。

2.促銷優惠

在大型促銷優惠的過程中，客單價的高低取決于優惠的力度（優惠券，折扣滿減秒殺，贈品返利），同時基于優惠力度的多少，免運費的最低消費標準的設置等，對客單價也是有重要影響的。舉個例子，在雙十一中某家店鋪設置的免運費最低消費標準為199元，也就是消費滿199元才能免運費，這樣的設定在促銷優惠較大的時候，是讓客人選擇湊單購買多件商品的一個較好的方法（當然還是要看你產品的吸引力），這時的客單價就會較之于平時提高不少。

3.交叉推薦

這是一個間接影響因素，交叉推薦的定義（不同的平臺有不同的見解），以淘寶為例，店鋪一般會推薦購買某某套餐的同時，在商品詳情頁內會加入其他寶貝的圖片鏈接，這種互鏈是交叉推薦的最原始的定義，在流量上我們叫相互引流。現在基于大數據的算法（針對用戶的瀏覽歷史、關注焦點等），在首頁-中間頁-搜索列表頁-詳情頁-購物車頁-訂單詳情頁，到處存在著關聯商品推薦，阿里在淘寶業態上采用的推薦算法，就是很好的例子。

4.類目屬性

不同的類目屬性，其客單價也是不同的。比如一袋薯片與一件服裝，在互聯網上購物，排除運費最低消費的影響，你是愿意只買一件衣服還是購買一袋薯片呢。這里并不是讓你來選擇購買哪一樣商品，而是讓你選擇購買物品的數量。正常消費者通常情況會購買一件或者一件以上的服裝，而不會僅僅購買只有一袋的薯片。單位低定價的商品，消費者在線消費的時間成本與操作成本當然不會僅僅只買一件單位定價低的商品（該商品的價格為正常市場價），這與我們平時逛超市是一個道理，絕大部分情況下，我們逛超市不會僅僅是為了買一瓶水才會去。所以，這里提出的客單價的影響因素實質上是與購物車里的商品數量有莫大關系。提高客單價以及提高銷售的訣竅，就是提高單個客人購物車內商品的數量，以及單個訂單內商品的數量。當然，用戶的消費調性培養也是一種提高客單價的方式，比如小米這些年就是這么干的。

以上的影響因素都是基于商品的質量有保證的情況下，并且其價格并沒有大幅度低于市場價的方式進行售賣為前提。

客單價是越高越好么？

那么問題來了，客單價是越高越好還是越低越好呢？我們來看下銷售額的公式：

GMV=流量數量×轉化率×客單價。這三者之間是有緊密聯系的。

第一，如果流量轉化率不變而客單價提高，那么GMV也就會隨著客單價的提升而提升。那么以這個結果推論，分析成因：GMV的增長和單個客人的購物車產品數量是有很大關系的。在流量轉化率沒有明顯變化的同時可以將促銷優惠等這類的影響因素排除掉。最直接的可能就在于產品線產生了高于平均客單價的爆款，或者產生了多個低單價爆款，從而讓買家同時加入了購物車。

第二，GMV不變，如果流量提升、轉化率提升，那么客單價降低。這個肯定和你的促銷活動或者營銷工具引流有關，折扣力度是吸引流量形成轉化的重要因素。那么，到底客單價是越高越好還是越低越好？答案是越高越好。因為我們在分析客單價的時候，其實銷售結果已經出來了，也就是說我們本身分析客單價就是分析的一個結果，運營的最終職責就是要不斷提高GMV計算公式內的三個變量的值。從而推動銷售額的上漲。內容、社區、流量站內頁面優化以及產品都圍繞著這個而來，無一例外。

本文作者系前蘇寧易購服飾百貨搜索目錄運營。