20 世紀 90 年代中期，網際網路上出現了 www 的應用也是電子商務的轉折點，包括 Amazon、eBay 等以「電子商務」為核心的模式的網路公司，也在同時期如雨後春筍般的快速創立。
然網路產業在 2000 年迎來第一次的全球網路泡沫化，許多打著「.com 達康」旗號的公司則紛紛倒地，當時存留下來的品牌與企業，也更掌握住 www 帶來「資訊流」的多益盎整合與便利。電子商務網站，在這一波網路泡沫化過程中最主要的輸家，以及贏家。
又經過了十多年，電商在零售領域的影響力已經不僅僅是「可進行銷售的通路之一」，也不是各種新穎的字母組合而已，像是「D2C」或是「OMO」等等。除了韓國、中國零售市場，電商佔比可以超過 30% 以上，包括美國、台灣等大多數市場，電商銷售佔比多數都還不超過 20%，但電商核心的影響程度，卻早已超過這個數值 – 數據。
流量數據（含廣告數據）、營收數據、行銷數據、會員數據……都深刻的影響品牌的每一步規劃與執行。
當今的零售、電商的營運或行銷人員，除了市場實戰經驗外，更需要具備收集數據、解讀數據的能力。以下，簡單的用電子商務網站的幾個階段來討論哪些數據是不可忽略。
流量與銷售數據
以下是從 GA 取得的數據（2022/1~2022/4），大致上可以了解網站的流量來源以及跟營收的關係。
如果將每個月拆解開來，同樣的流量來源，其中各項數值的差異，可能就會是很關鍵的「優化」機會（下兩圖是三與四月）。例如，SEM v.s Facebook 廣告？讀者可以自己看看，你會如何將預算安排這兩種媒體？
用最直覺的數據觀察，可以尋找出流量較多、成效較好的流量來源，加以放大，將有助益於網站的流量與營收。對於流量低、轉換率不錯的來源，自然也可以加大力度或預算，放大銷售機會。
營收 = 流量 X 轉換率 X 客單價
在 GA 的數據中，可以輕易的掌握主要流量來源的「時間段」、「流量狀態」以及「轉換率」，也就可以展開不同週期的數據，理解每個區段的「趨勢」或變化，也可以挖掘出每一個流量來源的成效起伏，或者對應到相關的活動案型，就會有機會找到「突破」的點，讓業績有效提升。
銷售與營運數據：
GA 的強大，可以挖掘出網站的流量來源與基本的會員結構，包括性別、年齡，甚至興趣與喜好，但僅限源於「線上」的數據。
如果品牌與零售商經營多通路，尤其具備自己的實體店面與官方購物網站，最好的「營運數據」就來自於 POS（Point Of Sale/Service）前端收銀系統，或是更完整的 ERP（Enterprise Resource Planning）系統中的「進銷存」管理系統。
簡單的說：官網的訂單，以及門市（或者專案）的訂單，都可以視為多個「收銀機」統一彙整到「業務中心」。這個流程可以記錄每一筆訂單，包括商品的銷售數量、金額、當下庫存（哪一個倉庫別售出與調撥）。當所有的資訊完整被組織後，品牌主就能夠了解業績的狀態、每一個通路銷售的差別，是否與商品品類、品項、庫存等因素相關，進一步了解獲利或虧損的原因。
許多小型創業者選擇採用 Excel 進行商品庫存與銷售的管理，但不是每個人的 Excel 運用能力都如此強大，透過 POS/ERP 的進銷存管理系統，能夠更完整的掌握營運的狀況與細節。
商品主檔加上訂單資料，可以看到什麼？
整體來看，營收、銷售數量、毛利額、毛利率…這都是品牌主每天、每週、每個月，甚至每年都必要了解的訊息。
更細部可再掌握通路的差異、商品品牌或飾品類，甚至單品的差異，可以觀察的數字跟趨勢就不一樣了。
下圖，我單純拉出定義為「直營」跟「門市」兩個通路體（都是熊老闆直營 B2C 的網站與自營門市）。跟上圖「全通路」就有很不一樣的表現趨勢。
舉例來說：下兩張圖表，分別就是上面兩張「全通路」與「直營通路」的「進銷數量」關係。
左圖是全通路、右邊是直營通路。黑線，是同一條線，是當月的總採購量。橘紅線，則是當月銷售數量。
猛一看左圖，會以為 4 月份銷售下滑了？但再看右圖，直營通路的銷售四月比三月高出 25% 以上。
如果再回到這一張圖，就可以理解發生什麼事了（事實上，四月的營收比起三月成長了 21%）。
經由 POS/ERP 提供的數據，可以了解的變化與趨勢，甚至營運過程中的細節，其實非常多元而且有價值。以熊老闆為例，兩個直營網站加上四個門市，每週我和團隊都可以從整體營收、通路差異、商品差異、銷售差異、庫存變化…等資訊，幫助團隊當下可以找出營運優化的選項與做法。
試想，一旦品牌可以將所有的通路銷售檔都建置在同一個資料庫（OMS+POS+ERP），品牌主可以即時的觀察營收表現與落差，最短時間內調整和優化，對於營收的助益是何等重要。
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