简析电商app运营人员必须了解的四大客单价影响因素

在电商app运营的过程中，客单价往往被运营人员所忽视，其实客单价非常重要，一方面它是商品销售总额的因子和变量之一，另一方面，它还可以从某种程度上反映消费群体的特点以及盈利状态是否健康，下面我就给大家介绍一下，电商app运营人员必须了解的客单价影响因素都有哪些。

什么是客单价？

首先我来给大家介绍一下客单价的概念，客单价是电商app一个有效订单的平均金额，计算公式为客单价=有效订单总金额（已成交数额）/消费总人数或有效订单总金额（已成交金额）/成交订单的总笔数。

某些app在线上推广或者地推过程中获取一个用户的成本，有时也被称为客单价，客单价会随着时间的推移产生变化，因此运营人员在计算客单价的时候，一定要考虑“在一定的时间范围之内”这个条件。

电商app运营人员必须了解的客单价影响因素有哪些？

小思经过总结之后发现，电商app运营人员必须要了解的客单价影响因素有以下这三个：

1.产品自身定价
电商app当中各个类目商品的定价，基本上确定了客单价的多少，正常情况下，客单价只会在产品定价的一定范围之内上下浮动，类似于市场经济学当中价值规律的情况，需要注意的是，零食，生活必需品等用户经常需要购买的商品的客单价并不会按照这个规律产生变化。

2.促销优惠
在电商app举办大型促销活动的时候，客单价取决于优惠的力度，免运费等等最低消费标准的设置，也会对客单价产生重要的影响，例如某个电商app设置的免运费消费金额是199元，用户消费满199元才可以免运费，这样设置最低消费标准，在优惠力度比较大的时候，是让用户选择购买多件商品的一个好办法，这时的客单价就会比平时提高不少。

3.交叉推荐是不是合理
交叉推荐是否合理是一个间接的影响因素，就比如在淘宝app当中，店铺一般会在推荐购买某某套餐的同时在商品的详情页当中加入其它宝贝的链接，这种链接是交叉推荐最原始的定义，在流量上被称为相互引流，基于大数据算法，在首页，中间页，购物车页，订单详情页当中都有交叉关联商品推荐，

4.类目属性
不同的类目属性客单价是不同的，就比如一袋食品和一件衣服让用户选择，用户在购买的时候会选择购买一件或者一件以上的服装，而不会购买只有一袋食品（当然他们会去看看有没有其它的食品或者购买多袋食品。用户花费时间成本和操作成本，一般不会仅仅为了购买一件单价特别低的商品，因此客单价实质上和购物车当中的商品数量有很大的关系，要想提高客单价和商品销售额，就要提高单个用户购物车当中商品的数量。除此之外，培养用户的消费调性也是一种提高客单价的好方法。

电商app的客单价是越高越好还是越低越好？

在了解客单价越高越好还是越低越好之前，我们先来了解一下销售额的公式：GMV=流量数量*转化率*客单价

1.流量转化率不变客单价提高GMV也会随客单价的提高而提高
GMV的增长和单个用户购物车的商品数量有很大的关系，在流量转化率没有明显变化的情况下，可以将促销优惠等等因素都排除掉，最有可能的一种情况就是产品线产生了高于平均客单价的爆款产品，或者产生了多个低价爆款商品让用户将商品放入购物车当中。

2.流量提升转化率提升客单价降低
出现这种情况的原因肯定和促销活动和营销工具引流密切相关，折扣力度是吸引流量形成转化的重要因素。

经过以上的分析可以得出结论，客单价越高越好，因为app运营人员在分析客单价的时候，实际上销售结果已经出来了，分析客单价实际上就是对一个结果进行分析，运营人员需要提高GMV计算公式当中三个变量的数值，最终推动销售额的上涨，内容，社区，产品都紧紧围绕这个因素展开。

确定电商app商品定价的方法有哪些？

最后我们再来了解一下确定电商app商品定价的三种常用方法。

1.利润管控定价法
这种定价方法是最简单直接的一种方法，利润=定价-成本，这里面运营人员没有办法控制的一个变量就是利润，如果确定不了利润那么定价也就无法确定，运营人员可以从市场的平均定价对利润进行预估，在自身的产品没有明显优势的情况下，最快可以插入市场的方法就是低单价低利润，这时需要做好成本控制和营销推广。

2.战略目标定价法
很多大型企业都会制定全年的销售任务以及规划，其中就包括了GMV和GP，运营人员可以根据不同的战略目标制定不同的定价策略，GMV=成本+GP，成本在一段时间当中是固定不变的，此时需要调整的是净利润GP，GP=流量*uv到有效订单的转化率*订单均价=有效订单数*订单均价，这时运营人员只需要知道前一段时间的均价订单和流量及转化率的预估增长值，就可以判断GP的目标值，定价=（成本+GP目标）/成交件数，这种计算方法只适用于类目级别的定价区间，以及商品比较单一的app进行商品定价。

3.上限定价法
就比如需要给一个电子教学视频定价，app运营人员可以确定一个教学视频的最高价格，之后按照视频作者的知名度，权威性，视频内容质量，有效内容时长，历史视频评分情况等等条件进行划分，将这五个维度每个赋值20分，总分100分，最后得到一个0-100分的区间，当作百分比乘以最高的定价就可以得到视频的定价。当然这个维度的分数是动态的，会根据后期用户的反馈进行调整，这种定价方式就是要确定一个最高的限价，之后拆分成可以量化的维度和权重。

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