GMV是电商中非常重要的指标，但不同的电商公司对于GMV的算法完全不同； 不同的算法有不同的计算数据。 在这篇文章中，作者从四个方面详细讲解了GMV公式的推导过程，对于各位电商从业者有很大的参考意义。

1. GMV公式是如何推导出来的？

GMV（）字面意思是交易总额，或者说交易量，单位是币种单位。 如果以人民币结算的话，就是元。

我们可以以淘宝店为例。 该店每月营业额的GMV=所有顾客的消费总额，用以下公式表示：

公式1：GMV=客户总交易金额=客户1交易金额+客户2交易金额+客户3交易金额+……

根据这个公式，后端可以很容易地计算出GMV。 事实上，我们的后端就是这样计算GMV的。

但这样的公式只能用于计算，对于我们的操作指导工作来说意义不大，因为它太详细了。

如果本月有10,000个消费客户，那么这个公式有10,000个变量（每个客户的交易量）。 我们无法精确控制运行中的一万个变量。 因此，我们可以尝试利用统计知识来改变这个公式的形式。

首先我们引入一个统计值：平均客单价，即每个客户的平均交易量：

公式1-公式2：平均客单价=GMV/购买的客户总数

这里的GMV就是我们公式1中的GMV，它和已经消费的顾客总数都可以通过后台计算出来。 然后我们用小学数学的知识对公式2进行改造，得到公式3：

公式2-公式3：GMV=消费总客户数*客均单价

此时，感觉舒服多了。 这个公式可以用来指导我们的操作工作。

例如，如果你的老板要求你提高下个月的GMV，那么你可以将这个KPI（关键绩效指标，你可以理解为你必须达到的指标数据，也就是你的工作目标）按照公式来提高3、微信顾客总数与客均价两个流程指标之间：要么保持客均价不变，增加消费客总数； 或者保持消费总人数不变，提高微信客均价格； 或两者都增加。 。

请注意此处的示例。 这就体现了目标拆分的思想，把大目标拆成小目标，然后再一一完成小目标，这样最终才能完成大目标。

这种目标拆分体现在具体实现上，就是公式拆解：不断地将一个指标拆分成更细粒度的流程指标，直到无法拆分为止。

例如，公式3将目标指标GMV拆分为两个过程指标的乘积：有消费的顾客总数和每个顾客的平均单价。 当然，这两个指标并不是最细粒度的，还可以进一步拆分。

我们从客户访问淘宝买东西的流程路径开始：

商家在淘宝店铺上发布产品。 顾客可以浏览促销页面或者搜索某个关键词等，在页面的商品列表中看到本店的商品。 然后点击进入商品详情页面，浏览商品详情。 最后，当你决定买或不买时，你有以下公式：

公式4：购买客户总数=点击UV*购买率

在：

将式4带入式3，可得式5：

公式3+公式4-公式5：GMV = 点击UV * 购买率 * 平均客单价

你熟悉五级方程式吗？ 就是所有运营类中都会提到的GMV公式。

以上过程就是这个公式的整个构造和推导过程。 它看起来不像原来的一级方程式赛车吗？ 因为公式1是用来计算的（用于后端计算），公式5是给我们操作人员做运营规划的。 虽然它们都代表GMV，但由于用途不同，其形式也有很大不同。

2、GMV公式进一步拆解

上一节我们得到了公式5：GMV=点击UV*购买率*客均价。 这个公式还可以进一步拆解。

拆解公式3到公式5，我们采用分步的方法：分析顾客购物的步骤，将每个步骤的流程指标做成一个乘法公式。

接下来我们采用分类的方法：根据客户来源将点击UV拆分为不同通道的点击UV：

公式6：点击UV = 站内点击UV + 站外点击UV = (站内资源位置1点击UV + 站内资源位置2点击UV + ...) + (站外资源位置1点击UV+异地资源定位2点击UV+…）

然后采用分步法：该店铺的商品在某个资源位置出现n次（资源位置曝光），其中m次被独立访客点击（m次转化，转化率=m/n） ，即形成m次点击UV后，得到公式7：

公式7：某资源仓位点击UV（m）=资源仓位曝光度（n）*转化率（m/n）

公式6+公式7-公式8：点击UV=站内曝光*站内转化率+站外点击曝光*站外转化率=（站内资源位1曝光*站内资源位1转化率+站内资源位2曝光量*站内资源位2转化率+……）+（场外资源位1曝光量*场外资源位1转化率+场外资源位曝光量）站内资源位2 * 站外资源位转化率2 + ... )

公式5+公式8-公式9：

这里借用起点学院胡星老师的PPT。 至此，我们就明白了运营课上反复提到的GMV拆解公式是怎么来的了。 在整个公式拆解过程中，我们反复使用了分类、分步的思路。 这两个思路对于你以后拆解公司的一些内部指标也有很大的帮助。

3.如何使用GMV拆解公式

经过前两节的推导（变形、逐步拆解和分类拆解），我们从公式1得到公式5，以及更详细的拆分公式9：

公式1：GMV=客户总交易金额=客户1交易金额+客户2交易金额+客户3交易金额+……

公式5：GMV = 点击UV * 购买率 * 平均客单价

公式9：

说到这里，有些人可能会感到困惑。 改变之后这些东西在做什么？

公式1用于根据后台埋藏数据计算一定时间内产生的GMV。 埋点数据就是我们在APP服务器上记录每个客户的消费记录，有多少人消费等等，然后用公式1就可以得到这段时间发生的GMV。

公式5和更详细的公式9用于指导我们的运营规划，有两个主要功能：

估算KPI：例如，你的老板要求你估算下个季度的GMV，或者你需要估算你正在计划的某个促销活动的GMV。 您可以使用公式9结合历史数据来计算GMV。 实现KPI：例如，你的老板要求你估算GMV。 如果你想下个月达到1000万的GMV，或者你计划元旦促销达到5000万的GMV，你可以用公式9将老板给的GMV目标拆分到每个渠道的曝光量中。 。 此外，还可以设计文案和活动玩法，吸引更多人点击参与，从而提高各渠道的转化率和购买率。 还可以通过设计全额折扣等折扣来提高客单价，并完善公式右侧的各个流程指标，以达到左侧GMV的最终目标指标。

我们通过一个实际的工作流程来回顾一下这些知识点：

预计关键绩效指标：

每个资源槽位的暴露是可控的。 异地资源槽位一般是花钱购买的，站内资源槽位一般是在公司内部申请。 我们可以根据自己的预算和公司分配的资源数量，计算出每个资源槽位的暴露程度。 接触。

各资源位的转化率总体上比较稳定。 根据经验，我们可以使用该渠道最近一次投放流量的转化率来计算。 这是因为在一定时间内每个渠道能够接触到的人数是固定的，而你公司的品牌调性短时间内不会发生变化，所以每个渠道可以接触到的人数比例基本是固定的。

购买率：该指标也是利用历史数据计算的。 如果是活动KPI的计算，一般是根据今年类似活动和去年相同活动的访问率，然后进行微调（考虑季节因素的变化和今年的市场趋势），通常旺季增加淡季减少，经济形势好的时候增加，经济形势不好的时候减少）。 如果是季度/年度KPI计算，一般是根据上季度/年度的数据进行微调（季节性因素和经济状况）。

客均价格：同访购买率也参考类似/去年的活动以及上季度/上年的数据进行微调。

通过上述分析方法，我们可以得到每个资源仓位的曝光预估值、转化率、购买率和客单价。 将其代入公式9，即可得到GMV的估计值。 这个估计值可以写入到操作中，这被认为是我们计划中的KPI。

有了KPI之后，下一步就是落实工作计划，实现KPI。

计算实现GMV KPI所需的每个资源位的暴露：

如果是我们自己估算的KPI，那么第一步就很简单了。 我们可以直接使用我们在计算KPI时假设的各个资源位置的曝光度，根据金额进行购买或申请，并投放我们的广告。

如果这个KPI是老板给的，我们没有计算过程（可能老板也不会计算，他只是觉得应该是这么多才合理，财务报表会好看，投资人也会满足，股票就会继续上涨），那么我们需要利用公式9，根据GMV目标值（KPI），计算出每个资源仓位的曝光率、转化率、购买率、客单价，以达到最终关键绩效指标。

每个资源位的转化率、访问率、客单价其实都是比较稳定的。 最好参考估算KPI的方法，利用历史数据适当增减。

这样，式9中除了每个资源位置的暴露之外的所有变量都是固定的。 我们只需要选择合适的暴露组合即可使方程成立并实现KPI。

根据计算出的曝光度，在各种渠道上发布：

工作一般需要每周进行一次回顾。 这个时候，我们需要将本周的执行数据放入 9中，看看我们的敞口是否达到了预期的水平。 我们假设的转化率、购买率、客单价与实际值相差多少？ 然后用本周的最新数据进入 9修正剩余工作量：

经过不断的修改，我们将会越来越接近最终的KPI：

最终会实现，但当然也可能实现不了。 这是一门艺术。 KPI能否成功实现，一方面取决于团队的能力，另一方面取决于KPI是否合理制定。

如果你让一个瘸子的目标是跑得比尤塞恩·博尔特快100米，并在篮球比赛中击败科比·布莱恩特，那么这个目标本身就有问题。 我在这里的建议是，一切都必须科学。 我们必须从估算KPI的第一步开始，每一步都要仔细估算。 当然，老板野心勃勃，远没有要求这个KPI也不是不可能，所以他可以想办法让它变得更精彩。

4、GMV及实际交易额

从事电商尤其是电商平台的朋友都会听说过一个词：实际交易额，而这个实际交易额和GMV（总交易额或营业额）还是有很大区别的。 您是否感到困惑，不知道发生了什么，感觉自己数学没学好？

别担心，这不是你的错，这只是一个数字游戏，一个用来吹牛和欺骗投资者的游戏。

为什么要费心创建两个指标呢？ 如果一个指标计算起来很简单，不是很好吗？

其实这一切都是为了数据好看和时效。

想想看，双十一期间淘宝的GMV可能是1万亿。 但算上刷单后的退款和退货，实际交易额可能只有5000亿。 那么这两个数字之间就有很大的差别了。 一万亿还是好看、好听、受人尊敬的。 而如果要计算实际交易金额，不用等人确认收货，还要过7天无理由退款期？

如果一定要公布实际交易额，就会出现尴尬的一幕：11月18日，双十一过后，淘宝公布了双十一期间的实际交易额。 在这个公众记忆只能维持7天的时代，完全是让热米饭凉下来，然后冷冻起来给大家吃。 根本达不到控制活动节奏、促进大家参与热情的效果。

我不会详细介绍。 至于欺骗投资者这个奸诈的话题，我就不细说了。 说实话，我很诚实，不会骗别人。

也许有人会问，为什么我们在计算ROI时一般用GMV而不是实际交易量呢？

如前所述，仍然是由于实际交易量的时效性（统计滞后）造成的。 我们需要时间等待客户确认收到货物并且不退货才可以计算这个价值。 这种滞后不利于我们尽快根据阶段性运行数据调整运行计划。

事实上，凡是具有这种统计滞后性的数据指标，一般都不作为指标指标。 指标必须是高度实时的，并且根据这里的操作可以在后台看到数据变化。 但对于大规模的总结回顾来说，这个指标还是很有用的。

比如，如果实际交易量和GMV相差太大，说明我们的退款率和退货率很高，这就需要我们找到原因。

5. 总结

最后跟大家分享一道“以终为始、以目标为导向”的鸡汤。

初学者最常见的误区就是陷入工作职责和技能的过渡性澄清。 他们认为这个事情不应该由那个位置的人来做，我们需要学习吗，并提出这样的问题。

其实我们要明白，岗位的划分只是为了分工社会化，提高工作效率，学科的划分只是为了更好的对知识进行分类以便教学。

对于我们个人来说，我们不需要坚持我们的立场或纪律。 看看你周围的大佬们就知道了。 大老板总觉得自己无所不知，主要是因为他们懂得“以终为始，以目标为导向”。

只要能解决问题，我都会学，会做。 久而久之，他们就能从众多的知识和技能中提炼出做事的底层逻辑和指导思想，提炼出自己的方法论。 即使遇到不熟悉的业务，也能很快理清解决问题的框架，调动资源解决问题。

因此，我们希望大家无论是学习还是做事，都能“以终为始，目标驱动”。 如果你对某个特定的知识点感到困惑，不知道如何使用，就跳出这个特定的知识点。 看看你的目标是什么，一切都会很清楚。