其实这一切都是为了数据好看 ， 还有时效性 。
你想 ， 淘宝双十一 ， GMV可能有1万亿 。但是算上刷单退款事后退货的 ， 可能只有5000亿实际交易额 。那这两个数据差的有点多了吧 ， 还是那个1万亿的好看好听有面子 。而且你如果想计算实际交易额 ， 不得等人家确认收货 ， 还得过了7天的无理由退款时间？
如果是非要公布实际交易额 ， 就会出现一个尴尬的场面：双十一过后的11月18日 ， 淘宝公布了双十一期间的实际交易额 ， 在这个公众记忆只有7天的时代 ， 完全就是把热饭生生放凉了再冷冻下给大家吃的节奏 。根本达不到那种控制活动节奏 ， 推动大家参与热情的效果了啊 。
具体的不展开 ， 至于忽悠投资人这么大逆不道的话题 ， 我就不展开讲了 。讲真 ， 我很诚实 ， 骗人我不会 。
还有人可能会问 ， 为什么我们在计算ROI中 ， 一般是用GMV ， 而不是实际交易额呢?
前面其实已经提到了 ， 还是因为实际交易额的时效性（统计滞后性） 。我们需要时间等客户确认收货且不退货的情况下 ， 才能够计算得到这个值 ， 这种滞后不利于我们第一时间根据阶段性运营数据调整运营计划 。
事实上 ， 所有的具备这样统计滞后性的数据指标 ， 一般都不用做指示指标 。指示指标一定要是具备高度实时性的 ， 这边的动作那边在后台就能看到数据的变化 。但是对于大阶段的总结复盘来说 ， 这个指标还是非常有用的 。
例如 ， 如果实际交易额和GMV相差太大 ， 就说明我们的退单率和退货率很高 ， 这就要求我们找原因了 。
五、总结最后 ， 我想跟大家分享一个“以终为始、目标驱动”的毒鸡汤 。
初学者最容易陷入的误区就是陷入到岗位职责和技能的过渡厘清中 ， 认为这个东西不应该是那个岗位的人做吗 ， 我们需要学吗 ， 发出诸如此类的疑问 。
实际上 ， 我们要明白岗位的划分只是为了社会化大分工 ， 提高工作效率 ， 学科的划分也只是为了更好地将知识分门别类去教授 。
对于我们个人而言 ， 不要去拘泥于岗位 ， 也不需要拘泥于学科 ， 看看你们身边的大佬就知道 。大佬们总是感觉啥都会 ， 主要是因为他们明白“以终为始、目标驱动” 。
只要是能解决问题的我都学、我都做 ， 长此以往 ， 他们就可以从众多的知识和技能中提取到做事的底层逻辑和指导思想 ， 提炼出自己的方法论 。即使遇到他们不熟悉的业务 ， 也能够很快厘清解决问题的框架 ， 调集资源解决它 。
所以 ， 我们希望大家无论在学习 ， 还是做事 ， 都能够“以终为始、目标驱动” ， 如果陷入到某个具体的知识点迷茫了 ， 不知道怎么用了 ， 就跳出这个具体的知识点 ， 看看你的目标是什么 ， 就都清楚了 。
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