介绍关于复购相关的分析

根据中国电子商务中心提供的公开数据，电子商务的“人口红利”已经过去：商家获得新用户的成本是维护老用户的5～10倍；满意的用户会带来8项潜在业务，不满意的用户可能会影响25人的购买意愿。根据JD.COM对大量商家回购率和收入的分析结果，购买一次用户的比例为:93%，83%％购买两次用户比例：5％收入占11%，购买三次用户占1%：收入占3%以上，用户占3%以上：收入占5%的3%。这些数据表明，互联网公司应该保持业绩增长，新用户应该更加关注老用户的保留和回购。最后一篇文章讨论了保留相关分析，本文分别介绍了回购的相关分析。用户价值模型(RFM模型)在传统用户关系管理CRM中的FRM模型中衍生回购率(frequency)，意思是最近购买的次数，用来说明用户的忠诚度，反向说明商品或服务的用户粘性。用户价值模型(RFM模型)在传统用户关系管理CRM中的FRM模型中衍生回购率(frequency)，这意味着最近的购买次数用于解释用户的忠诚度，而反向则解释商品或服务的用户粘性。回购率可分为“用户回购率”和“订单回购率”。此外，“用户回购率”的含义与回购率相似，也在此范围内。用户复购率＝单位时间:购买两次以上用户数/购买行为总用户数订单回购率＝单位时间:第二次及以上购买的订单数/总订单数用户回购率＝单位时间内：有采购行为的老用户数/有采购行为的总用户数分析目标：通过对转化率的监控分析，发现问题，细化原因，为运营战略调整提供支持，辅助稳定，提高转化率。分析角度：展示综合指标，分析用户粘性，辅助发现回购率问题，制定运营策略。分析角度：综合指标显示，分析用户粘性，辅助发现回购率问题，制定运营策略。对水平维度（商品、用户、渠道）进行比较分析，详细说明回购率，辅助问题定位。分析方法：1。综合指标显示和分析用户粘性，帮助发现回购率问题，制定操作策略，放下问题。公司应监控回购率的常规图表，并通过该表显示回购率的健康状况。上图显示了用户回购率、订单回购率和用户回购率。下表为详细表，对用户和订单进行更详细的分类。将这三条曲线与用户总数叠加在一起，可以看出用户粘性的健康状况。最好的情况是，这三条曲线不会随着用户数量的变化而变化，并且通常保持上升趋势。特别是用户回购率必须逐步上升，因为随着公司的发展，长期为公司创造价值的用户必须是这些老用户。上图显示了回购率的整体性，周期可根据不同情况调整为季度。通过展示回购率的完整性，便于定义公司回购率的健康状况，并在进一步分析之前及时发现回购率异常。2.对比分析水平维度(商品、用户、渠道)，细化回购率，辅助问题定位。继续拆解回购率，可分为会员回购率和新用户回购率。会员回购率低是会员运营不够好；新用户回购率低是新用户运营的问题。通过这样的比较，可以实施有针对性的营销策略。如上图所示，新用户的回购率与老用户的回购率之间存在一定的差距，因为他们对平台或应用程序的忠诚度不如老客户高，但差距应该相对稳定。当然，对于公司的运营，也要尽可能提高新用户的回购率，比如更准确的拉新、新用户的回购优惠政策等等。通过多维比较分析，可以进一步细化回购率。例如，根据下图中各渠道的转化率比较，我们也可以看到微信和移动qq端的回购率最高。可以看出，社区运营也是提高回购率的重要手段。关于商品与转化率之间的关系，可以制作商品的对比趋势图，也可以从商品的角度看商品的综合价值。您可以使用finereport的散点图或气泡图（气泡大小表示利润）来查看商品的价值。这种类型更适合商品较多的电商公司。(从商品的角度来分析商品的价值需要更多的维度，这里只针对商品与回购率的关系。）以上对几个常见维度进行对比分析，进一步拆分回购率。为提高转化率提供一定的辅助作用。上述分析仅为回购数据提供可视化界面，为提高回购率提供数据参考价值。制定准确的数据策略，提高回购率。还有许多具体的方法可以提高回购率，如常规精准营销、老用户权益设置、用户互动活动等。

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