[GA4] 搞懂電子商務報表Part2 - 購買者人數和收益指標

GA4 網站分析商務實戰 Jul 25, 2025

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前言

之前介紹GA4電子商務報表Part1 [GA4] 搞懂電子商務報表 Part1 - 促銷活動報表~

接下來要介紹電子商務報表Part2：了解購買和收益指標。
在GA4電子商務報表內有很多購買、收益相關指標，那這些指標又代表什麼意思呢?

以下將針對”購買者人數和收益指標”進行討論

適合產業：電商產業、品牌電商
適合對象：網站/應用程式成效分析人員、媒體廣告操作人員、GA4初學者(對指標定義不熟悉的人)

1. 交易、購買相關指標

指標	指標種類	定義	算法	相關事件
交易 Transactions	電子商務-事件層級	完成的購買次數		purchase
購買 Purchases	電子商務-事件層級	網站或應用程式上的購買次數。		purchase
每個購買者的交易 Transactions per Purchaser	電子商務-事件層級	所選時間範圍內每位購買使用者的平均購買次數。	Transactions per Purchaser = Transactions(交易) / 購買者總人數(Total Purchasers)	purchase

2. 收益相關指標

指標	指標種類	定義	算法	相關事件
總收益 Total Revenue	收益	來自purchases(購買), in-app purchases(應用程式內購)、訂閱和廣告收益的收入總和，並減去所給予的退款。	Total Revenue = purchases(購買) + in-app purchases(應用程式內購) + subscriptions(訂閱) + ad revenue(廣告收益) - refunds(退款)	purchase, in_app_purchase, app_store_subscription_renew, app_store_subscription_convert, ad_impression, refund
總購買收益 Gross Purchase Revenue	電子商務-事件層級	來自網站或應用程式上進行的購買所產生的收入總和。	Gross Purchase Revenue = purchases(購買) + in-app purchases(應用程式內購) + subscriptions(訂閱)	purchase, in_app_purchase, app_store_subscription_renew, app_store_subscription_convert,
購買收益 Purchase Revenue	電子商務-事件層級	來自網站或應用程式上進行的購買所產生的收入總和、並減去所給予的退款	Purchase Revenue = purchases(購買) + in-app purchases(應用程式內購) + subscriptions(訂閱) - refund(退款)	purchase, in_app_purchase, app_store_subscription_renew, app_store_subscription_convert, refund
商品收益 Prodcut Revenue	電子商務-事件層級	來自網站或應用程式上進行的購買所產生的收入總和(無包含廣告收益)	Product Revenue = purchase(購買) + in-app purchase(應用程式內購) + subscription(訂閱).	purchase, in_app_purchase, app_store_subscription_renew, app_store_subscription_convert
商品總收益 Gross Item Revenue	電子商務-商品層級	僅來自商品的總收益，不包括稅金和運費。	Gross Item Revenue = items.price(商品價格) x items.quantity(商品數量)	purchase
商品收益 Item Revenue	電子商務-商品層級	商品總收益僅減去商品退款，不包括稅金和運費。	Item Revenue = items.price(商品價格) x items.quantity(商品數量) - item refund(商品退款)	purchase redund
平均每日收益 Average Daily Revenue	收益	在指定時間範圍內一天的平均總收入。	Average Daily Revenue = Total Revenue(總收益) / selected days	purchase, in_app_purchase, app_store_subscription_renew, app_store_subscription_convert, ad_impression, refund
平均購買收益 Average Purchase Revenue	收益	在指定時間範圍內的平均購買收入。 (所謂的客單價，平均每一筆的訂單的收益)	Average Purchase Revenue = Purchase Revenue(購買收益) / Transactions(交易)	purchase, in_app_purchase, app_store_subscription_renew, app_store_subscription_convert, refund
每位使用者的平均購買收益 Average Purchase Revenue per User	收益	每位使用者平均收益 (「收益」除以所選日期範圍內的「活躍使用者」)	Average Purchase Revenue per User = Purchase Revenue(購買收益) / active users(活躍使用者) of selected times frame.	purchase, in_app_purchase, app_store_subscription_renew, app_store_subscription_convert, refund

3. 使用者相關指標

指標	指標種類	定義	算法	相關事件
總人數 Total Users	使用者	此計算依據【報表識別資訊】所選定的方式。在指定日期範圍內，觸發事件的不重複使用者人數。	系統自動填入
活躍使用者 Active Users	使用者	在指定日期範圍內，與網站或應用程式互動的不重複使用者人數。活躍使用者是指觸發互動工作階段的任何使用者，或是在GA4收集下列資料時與這類資料相關的任何使用者： -網站中的 first_visit 事件或 engagement_time_msec 參數 -Android 應用程式中的 first_open 事件或 engagement_time_msec 參數 -iOS 應用程式中的 first_open 或 user_engagement 事件 *新使用者只要一進站，就會是活躍使用者，因為會觸發first_visit或first_open事件。	系統自動填入	first_visit first_open user_engagement engagement_time_msec 參數
購買者總人數 Total Purchasers	使用者	完成至少一次購買的不重複使用者人數。	系統自動填入	purchase
初次購買者人數 First Time Purchasers	使用者	初次完成購買的不重複使用者人數。 *如果品牌存在早於埋設GA4代碼，那這數字只能做為參考喔~	系統自動填入	purchase
平均每日購買者人數 Average Daily Purchasers	使用者	指定時間範圍內平均每日購買者人數。 (不會刪除重複的使用者)	Average Daily Purchasers = 加總每日 "購買者總人數" / 所選天數	purcahse

4. 舉例說明

以Google GA4示範帳戶
所選區間：2024/7/1-20247/7

指標	定義	公式	值	計算方式
交易 Transactions	完成的購買次數		178
購買 Purchases	網站或應用程式上的購買次數。		178
每個購買者的交易 Transactions per Purchaser	所選時間範圍內每位購買使用者的平均購買次數。	Transactions per Purchaser = Transactions(交易) / 購買者總人數(Total Purchasers)	1.09	178 / 164
總收益 Total Revenue	來自purchases(購買), in-app purchases(應用程式內購)、訂閱和廣告收益的收入總和，並減去所給予的退款。	Total Revenue = purchases(購買) + in-app purchases(應用程式內購) + subscriptions(訂閱) + ad revenue(廣告收益) - refunds(退款)	$37,650.02
總購買收益 Gross Purchase Revenue	來自網站或應用程式上進行的購買所產生的收入總和。	Gross Purchase Revenue = purchases(購買) + in-app purchases(應用程式內購) + subscriptions(訂閱)	$37,650.02
購買收益 Purchase Revenue	來自網站或應用程式上進行的購買所產生的收入總和、並減去所給予的退款	Purchase Revenue = purchases(購買) + in-app purchases(應用程式內購) + subscriptions(訂閱) - refund(退款)	$37,650.02
商品收益 Prodcut Revenue	來自網站或應用程式上進行的購買所產生的收入總和(無包含廣告收益)	Product Revenue = purchase(購買) + in-app purchase(應用程式內購) + subscription(訂閱).	$37,650.02
商品總收益 Gross Item Revenue	僅來自商品的總收益，不包括稅金和運費。	Gross Item Revenue = items.price(商品價格) x items.quantity(商品數量)	因Google示範帳戶沒有送相關資料給GA4，因此無數字
商品收益 Item Revenue	商品總收益僅減去商品退款，不包括稅金和運費。	Item Revenue = items.price(商品價格) x items.quantity(商品數量) - item refund(商品退款)	因Google示範帳戶沒有送相關資料給GA4，因此無數字
平均每日收益 Average Daily Revenue	在指定時間範圍內一天的平均總收入。	Average Daily Revenue = Total Revenue(總收益) / selected days	$5,378.57	$37,650.02 / 7天
平均購買收益 Average Purchase Revenue	在指定時間範圍內的平均購買收入。 (所謂的客單價，平均每一筆的訂單的收益)	Average Purchase Revenue = Purchase Revenue(購買收益) / Transactions(交易)	$211.52	$37,650.02 / 178
每位使用者的平均購買收益 Average Purchase Revenue per User	每位使用者平均收益 (「收益」除以所選日期範圍內的「活躍使用者」)	Average Purchase Revenue per User = Purchase Revenue(購買收益) / active users(活躍使用者) of selected times frame.	$2.77	$37,650.02 / 13,574
總人數 Total Users	此計算依據【報表識別資訊】所選定的方式。在指定日期範圍內，觸發事件的不重複使用者人數。	系統自動填入	17,957
活躍使用者 Active Users	在指定日期範圍內，與您網站或應用程式互動的不重複使用者人數。活躍使用者是指觸發互動工作階段的任何使用者，或是在 Analytics (分析) 收集下列資料時與這類資料相關的任何使用者： -網站中的 first_visit 事件或 engagement_time_msec 參數 -Android 應用程式中的 first_open 事件或 engagement_time_msec 參數 -iOS 應用程式中的 first_open 或 user_engagement 事件註：活躍使用者【報表】中顯示為「使用者」。	系統自動填入	13,574
購買者總人數 Total Purchasers	完成至少一次購買的不重複使用者人數。	系統自動填入	164
平均每日購買者人數 Average Daily Purchasers	指定時間範圍內平均每日購買者人數。 (不會刪除重複的使用者)	Average Daily Purchasers = 加總每日 "購買者總人數" / 所選天數	24	168 / 7天

4-1【平均每日購買者人數】是怎麼計算呢?

大家一定很好奇為什麼【平均每日購買人數】是 168 / 7天 = 24，
而不是 164(購買者總人數) / 7天 = 23(四捨五入後為23) ?
168是從哪裡來的數字?

我們先來看這兩個指標定義。

💡

【購買者總人數】指標定義：完成至少一次購買的不重複使用者人數，所以這個指標會去除重複的使用者。

舉例如下表，整個區間的【購買者總人數】會有4位：使用者A、使用者B、使用者C 、使用者D。最後，總計欄會去除重複的使用者。

日期	指標：購買者總人數	完成purchase事件的使用者
5/1	3	使用者A、使用者B、使用者C
5/2	2	使用者A、使用者C
5/3	3	使用者B、使用者C、使用者D
總計	4

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【平均每日購買者人數】指標定義：指定時間範圍內平均每日購買者人數。意思是會包含重複購買的使用者。

舉例如下表，
在有日期維度，【平均每日購買者總人數】總計為8，是指未去重的5/1至5/3期間所有每日購買者的總和，這是計算平均購買者數量指標的基礎。(這部分有詢問過Google)

日期	指標：購買者總人數	指標：平均每日購買者人數	完成purchase事件的使用者
5/1	3	3	使用者A、使用者B、使用者C
5/2	2	2	使用者A、使用者C
5/3	3	3	使用者B、使用者C、使用者D
總計	4	8

在沒有日期維度，【平均每日購買者總人數】為3，算法為每日【購買者人數】的加總 / 所選天數，所以(3+2+3)/3天 = 2.67，四捨五入為3。

日期	指標：購買者總人數	指標：平均每日購買者人數	完成purchase事件的使用者
5/1-5/3 時間範圍	4	3	使用者A、使用者B、使用者C、使用者D