关于电商复购率分析与提升策略，你需要知道这些

组词嵌

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导读：拉新和复购构成电商用户增长的两个主要来源，但是在流量红利几乎耗尽，电商流量结构趋于稳定，拉新成本持续上升的市场背景下，通过提升复购增加用户的生命周期价值即是维持用户量基本盘的有效途径，也是保证拉新有效（cac≤ltv）的前提。

导读：拉新和复购构成电商用户增长的两个主要来源，但是在流量红利几乎耗尽，电商流量结构趋于稳定，拉新成本持续上升的市场背景下，通过提升复购增加用户的生命周期价值即是维持用户量基本盘的有效途径，也是保证拉新有效（cac≤ltv）的前提。

一、复购率定义和口径 1. 按照时间划分

• 绝对时间复购率：上一周期的用户在下一周期的购买客户数比例，如8月ab共100万，9月复购ab50万，则8月用户次月复购率为50%，分析时可以将上一周期的用户按照下单时的状态分层，如8月新客、8月老客等，分层的维度应该和实际运营时有差异化运营策略或人群有明显属性差异的人群维度拉齐
• 相对时间复购率：每一群同一时点下单的用户在未来一段时间内再次下单的比例，如8月ab共100万，他们在下单后的7天内再次下单的ab20万，则8月用户7天复购率20%，分层思路同上

绝对时间和相对时间复购率各有使用场景，前者适用于针对存量用户进行生命价值持续挖掘，由于让一个老客复购的成本和贡献价值往往要大于获取一个新客，因此在老客复购边际cac≤新客cac的情况下，我们就值得持续进行老客复购挽留动作。后者适用于横向和纵向评估不同渠道新增用户的质量，可以实时根据当前召回用户的复购率及其趋势来进行策略评估和策略调优。

2. 按照用户划分

• 老客复购率：统计周期开始前已经是平台老客的用户在未来N天或下个周期的复购
• 新客复购率：首单发生在统计周期内的用户在未来N天或下个周期的复购
• 分层复购率：根据业务需求进行用户个性化分层，并监控各分层用户的复购

复购率=复访率×转化率

2. 影响因素

1）复访率

• 用户质量：下单用户的质量越高，他们的复购率越高，质量可以通过下单用户的新老客分布、订单数分布、访问活跃度分布、购买品类数分布等指标和来源渠道来衡量
• 季节性：节假日、周末、行业促销、相关热点、淡旺季等因素都可能会导致回访趋势提升，在进行回访率环比时需要考虑是否受此影响
• 营销召回：营销召回效果，具体分析时要进行营销策略-策略效果-对应人群回访率-大盘回访率之间关系的假设和验证
• 促回访玩法：关注站内签到、每日爆款等回访工具或心智场的迭代和运营效果

2）转化率

• 用户质量、季节性等因素同样会影响转化，分析方法同上
• 货和场：站内货和场的调整会直接影响转化率，但优先聚焦用户占比较大的场和类目的调整策略，关注指标包括爆款、客单价、补贴率、价格优势等
• 促转化玩法：关注促销玩法、UG玩法、KOC运营的调整和对应的效果

以上分析完成后，需要注意子维度的数据变动对整体数据变动的贡献度，避免得出错误的因果关系。如果我们浅层能分析的维度并不能解释最终的结果，则要更深一步分析

三、复购率提升策略

由于复购率=复访率×回访转化率，因此复购率的提升就要从回访提升和转化提升两方面着手。

1. 回访提升策略

导读：拉新和复购构成电商用户增长的两个主要来源，但是在流量红利几乎耗尽，电商流量结构趋于稳定，拉新成本持续上升的市场背景下，通过提升复购增加用户的生命周期价值即是维持用户量基本盘的有效途径，也是保证拉新有效（cac≤ltv）的前提。

导读：拉新和复购构成电商用户增长的两个主要来源，但是在流量红利几乎耗尽，电商流量结构趋于稳定，拉新成本持续上升的市场背景下，通过提升复购增加用户的生命周期价值即是维持用户量基本盘的有效途径，也是保证拉新有效（cac≤ltv）的前提。

一、复购率定义和口径 1. 按照时间划分

• 绝对时间复购率：上一周期的用户在下一周期的购买客户数比例，如8月ab共100万，9月复购ab50万，则8月用户次月复购率为50%，分析时可以将上一周期的用户按照下单时的状态分层，如8月新客、8月老客等，分层的维度应该和实际运营时有差异化运营策略或人群有明显属性差异的人群维度拉齐
• 相对时间复购率：每一群同一时点下单的用户在未来一段时间内再次下单的比例，如8月ab共100万，他们在下单后的7天内再次下单的ab20万，则8月用户7天复购率20%，分层思路同上

绝对时间和相对时间复购率各有使用场景，前者适用于针对存量用户进行生命价值持续挖掘，由于让一个老客复购的成本和贡献价值往往要大于获取一个新客，因此在老客复购边际cac≤新客cac的情况下，我们就值得持续进行老客复购挽留动作。后者适用于横向和纵向评估不同渠道新增用户的质量，可以实时根据当前召回用户的复购率及其趋势来进行策略评估和策略调优。

2. 按照用户划分

• 老客复购率：统计周期开始前已经是平台老客的用户在未来N天或下个周期的复购
• 新客复购率：首单发生在统计周期内的用户在未来N天或下个周期的复购
• 分层复购率：根据业务需求进行用户个性化分层，并监控各分层用户的复购

复购率=复访率×转化率

2. 影响因素

1）复访率

• 用户质量：下单用户的质量越高，他们的复购率越高，质量可以通过下单用户的新老客分布、订单数分布、访问活跃度分布、购买品类数分布等指标和来源渠道来衡量
• 季节性：节假日、周末、行业促销、相关热点、淡旺季等因素都可能会导致回访趋势提升，在进行回访率环比时需要考虑是否受此影响
• 营销召回：营销召回效果，具体分析时要进行营销策略-策略效果-对应人群回访率-大盘回访率之间关系的假设和验证
• 促回访玩法：关注站内签到、每日爆款等回访工具或心智场的迭代和运营效果

2）转化率

• 用户质量、季节性等因素同样会影响转化，分析方法同上
• 货和场：站内货和场的调整会直接影响转化率，但优先聚焦用户占比较大的场和类目的调整策略，关注指标包括爆款、客单价、补贴率、价格优势等
• 促转化玩法：关注促销玩法、UG玩法、KOC运营的调整和对应的效果

以上分析完成后，需要注意子维度的数据变动对整体数据变动的贡献度，避免得出错误的因果关系。如果我们浅层能分析的维度并不能解释最终的结果，则要更深一步分析

三、复购率提升策略

由于复购率=复访率×回访转化率，因此复购率的提升就要从回访提升和转化提升两方面着手。

1. 回访提升策略

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