提高复购率的手段有哪些？

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倍满意的用户将带来8个潜在业务，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，一次购买用户的比例为:93%，83%，两次购买用户的比例为:5.5%，三次购买用户的比例为11%:三次以上用户的比例为1%:0.5%，3%。这些数据表明，互联网公司应该保持业绩增长，新用户应该掌握。我们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相关分析。传统用户关系管理CRM中的用户价值模型(RFM模型)中的复购率衍生F(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。用户回购率=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：第二次以上购买订单数/总订单数用户回购率=单位时间：购买行为老用户数/购买行为总用户数分析目标通过监控分析转化率，发现问题，细化原因，为运营策略调整提供支持，辅助稳定，提高转化率。综合指标显示分析角度，分析用户粘性，辅助发现回购率问题，制定运营策略。综合指标显示分析角度，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。1.综合指标显示，分析用户粘性，协助发现回购率问题，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，可以方便地定义公司回购率的健康状况，及时发现回购率异常，然后进一步分析。2.对比分析横向维度(商品、用户、渠道)，细化回购率，继续拆解辅助问题定位的回购率，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，对于公司的运营来说，我们也应该尽最大努力提高新用户的回购率，比如更准确的新用户回购优惠政策等等。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。关于商品与转化率的关系，您可以制作商品的对比趋势图，也可以从商品的角度查看商品的综合价值。您可以使用散点图或气泡图（气泡大小表示利润等）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。影响回购率的主要因素是:商品质量、服务质量、物流体验(效率、服务)，一些o2o公司可能只剩下服务。最根本的原因是用户花钱后感觉好不好。好的体验会产生回购，用户个人差异很大，体验也不同，所以很多公司非常重视建立会员制度，建立用户肖像，实施准确的营销。为不同的用户提供适合他的服务。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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