作为电商运营，你对客单价的作用究竟知道多少

综合净利润是衡量一家以盈利为目的的互联网企业的重要指标之一，且不谈每年被各大电商说烂了的GMV成交额有多少是SD，有多少是真正的销售，恐怕谁也不知道水有多深，真正能够检验企业的综合实力的还是靠净利润毕竟GP越大自然成交额也不会差到哪去。(某些具备战略性亏损资本的企业可以忽略)

客单价的定义，大家可以有多种理解，百度的定义为平均一个客人购买商品的金额，在电商网站中你可以理解为平均一个有效订单的金额。公式为客单价=有效订单总金额(已成交)/消费总人数或者有效订单总金额(已成交)/成交订单总笔数;再比如某些app或者公众号在地推或者推广中，平均获取一个用户的成本，有时候我也称之为客单价。客单价总是随着时间的变化而变化的，所以在计算客单价的过程中要考虑“在一定的时间范围内”

客单价的影响因素

1、产品定价

首当其冲的就是自身类目商品的产品定价定价高低也从基本上确定了客单价的多少，理论上客单价只会在产品定价的上下一定范围内浮动(正常情况)有点类似于市场经济学里面的价值规律的情形，特殊类目除外比如零食，紧固件等一些客户通常会多件购买的商品。

2、促销优惠

在大型促销优惠的过程中客单价的高低取决于优惠的力度(优惠券，折扣满减秒杀，赠品返利)同时基于优惠力度的多少，免运费的最低消费标准的设置，对客单价也是有重要影响。举个例子：在双十一中某家店铺设置的免运费最低消费标准为199也就是消费满199才能免运费，这样的设定，在促销优惠较大的时候，是让客人选择凑单购买多件商品的一个较好的办法(当然还是要看你产品的吸引力)这时客单价就会较之于平时提高不少。

3、交叉推荐是否合理

这是一个间接影响因素，交叉推荐的定义(不同的平台有不同的见解)，以淘宝为例，一般在商品详情页，店铺一般会推荐购买某某套餐同时在商品详情页内会加入其它宝贝的图片链接，这种互链是交叉推荐的最原始的定义，在流量上我们叫相互引流(别浪费)。现在基于大数据的算法(浏览历史*类目关联*关注焦点*其它)，在首页-中间页-搜索列表页-详情页-购物车页-订单详情页，无所不在的关联商品推荐，曾经的亚马逊牛逼的推荐算法，现在已经慢慢的被阿里给取代了(最近逛淘宝app有感而发)。

4、其他

类目属性(前面已提到)不同的类目属性其客单价是不同的，比如一袋薯片与一件服装，在互联网上购物，排除运费最低消费的影响，你是愿意只买一件衣服还是购买一袋薯片呢。这里并不是让你来选择购买哪一样而是让你选择购买物品的数量。正常消费者通常情况会购买一件或者一件以上的服装，而不会仅仅购买只有一袋的薯片(当然会顺便看看有没有其他的或者购买多袋薯片)。

单位低定价的商品，消费者在线消费的时间成本与操作成本当然不会仅仅只买一件单位定价低的商品(该商品的正常市场价格)，这与我们逛超市时一个道理，去超市绝大部分情况不会仅仅是为了买瓶水才去。所以，这里提出的客单价的影响因素实质上是与购物车里的商品数量是有莫大关系的。

提高客单价以及提高销售的诀窍，就是提高单个客人购物车内商品的数量，以及单个订单内商品的数量。(奢侈品也同理)，当然用户的消费调性培养也是一种提高客单价的方式，比如小米这些年就是这么干的。以上就是蔡文姬小编分享的全部内容了，想了解其他内容的小伙伴记得关注九头蛇网哦。