對零售電商人來說，復購率有多重要？
這麼說吧，一家店要想活得長久，靠的就是回頭客。穩定的客源是銷量的保證，復購率差則像蓄水池蓄不住水，所有使用者流一遍就走掉，無論獲客拉新做得再好，業務上也很難掙著錢。
有調查數據表明，一個滿意的客戶會帶來8筆潛在的生意，不滿意的使用者可能會影響25個人的購買意願。可見，1個老使用者比10個新使用者有更大的價值。復購率的提升都是所有店鋪能夠存續的下去的根本所在。
藉助復購率分析，可以幫助我們看到老使用者的復購情況如何？哪個推廣渠道對產生復購影響更大？復購率高的商品有哪些？哪些商品復購率不佳？接下來，數據君將由淺入深，教你一次學明白復購分析。
01 什麼是復購率分析？
復購率：指使用者最近一段時間的購買次數，可以說明使用者的忠誠度，反向則說明商品或服務的使用者黏性。
復購更關注的是消費行為，對復購的影響一般是商品或服務的質量、售後體驗、使用者消費滿意度等，對復購的分析也會落地到商品或服務上。
復購率可分為：使用者復購率、訂單復購率、使用者回購率。
● 使用者復購率=單位時間內：購買兩次及以上的使用者數/有購買行為的總使用者數
● 訂單復購率=單位時間內：第二次及以上購買的訂單個數/總訂單數
● 使用者回購率=單位時間內：有購買行為的老使用者數/有購買行為的總使用者數
02 復購分析有什麼用？
分析復購率的目的：
● 綜合指標展示，分析使用者黏性，輔助發現復購率問題，制定營運策略。
● 橫向維度（商品、使用者、渠道）對比分析，細化復購率，輔助問題定位。
具體問題：
● 每月的老使用者復購率情況如何？
● 不同推廣渠道對復購產生怎樣的影響？
● 哪些商品的復購率較高，哪些商品需要著重關注提升復購率？
03 怎麼做復購分析？
下面我們開始實操教程，以某家零售商的銷售數據為數據來源，針對它的使用者復購率進行簡單分析（已脫敏）。
分析工具：FineBI，具體步驟如下：
1、明確計算公式
使用者復購率=單位時間內:購買兩次及以上的使用者數/有購買行為的總使用者數
透過公式我們可以可見，需要計算使用者復購率，需要先計算出以下兩點，一是有復購行為的使用者數，二是有購買行為的總使用者數。
2、計算購買兩次及以上使用者數（即產生復購行為的使用者）
找到購買產品兩次及以上的使用者是計算復購率的關鍵，我們需要將不同購買時間點對應的同一使用者篩選出來，這部分使用者即產生復購行為的使用者。這時主要看的指標是「客戶ID」和「購買日期」，因此， 按「客戶ID」組內去重計數「購買日期」，計算得到所有客戶在不同時間的購買次數。
然後給購買次數大於1的客戶做標記，可以看到，購買次數大於1次的客戶後面都被坐上了標記，這部分客戶即為進行了復購的客戶。再新增彙總列，按照「購買日期」組內求和「購買次數大於1標記」的條件計算得到購買次數大於1的使用者數，及產生復購行為的使用者總數。
3、計算復購率
計算復購率的指標，一是產生復購行為使用者數，二是有購買行為的總使用者數。透過上一步我們計算得到了「復購客戶記錄」，現在我們來計算「有購買行為的總使用者數」。新增彙總列，按照「購買日期」組內去重計數「客戶id」得到購買使用者數。再將「購買次數大於1使用者數」除以「購買使用者數」得到復購率。這樣我們就計算好了所有數據。
4、視覺化
最後一步，就是把得到的結果進行視覺化呈現。我們新建元件，複製維度「客戶ID」，並將其轉化為指標。用「柱形圖」展示的是有購買記錄的客戶數，「折線圖」展示了當月的復購率。將「購買日期」欄位拖入橫軸，呈現年月，將「客戶ID」和「復購率」指標拖入縱軸即可。
最終結論：
將復購率與使用者總數疊加在一起可以看出使用者黏性的健康度，最佳狀態是復購率不隨著使用者數量的變化而變化，普遍保持著上升的趨勢。因為隨著公司的發展，為公司長期創造價值的使用者一定是這些老使用者。
04 其他類別復購分析
1、橫向對比 — — 渠道復購率
將復購率繼續拆解，可以分成渠道復購率、新老使用者復購率等等。透過對比，可以實施有針對性的行銷策略。
上圖是各渠道的轉化率對比，可以看出電話推廣和微信推廣的每月復購率普遍較高的。
因此品牌推廣營運對於提高復購率也是一個重要的手段。
2、商品價值分析
從商品的角度出發，看一個商品的綜合價值，可以使用四象限圖（波士頓矩陣）來檢視商品價值。
銷量和復購率分別作為橫縱軸，以平均值為分割線，將所有商品類別劃分到四個象限內。
● 對於新興產品：需要著重拓展市場。
● 對於低迴購產品：需要檢查是否產品有質量問題，導致使用者單次購買多但不會回購。
● 對於問題產品：著重關注。
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