復(fù)購(gòu)率，即重復(fù)購(gòu)買率，業(yè)界非常關(guān)心的一個(gè)問(wèn)題，直接反映了會(huì)員/客戶的粘性。從百度百科當(dāng)中可以發(fā)現(xiàn)，復(fù)購(gòu)率有兩種計(jì)算方式，第一種是按客戶計(jì)算，即統(tǒng)計(jì)期內(nèi)購(gòu)買兩次及以上的客戶數(shù)/總購(gòu)買客戶數(shù);第二種是按照購(gòu)買的次數(shù)來(lái)計(jì)算，統(tǒng)計(jì)方法是(統(tǒng)計(jì)期內(nèi)購(gòu)買兩次以上的客戶總購(gòu)買次數(shù)-統(tǒng)計(jì)期內(nèi)購(gòu)買兩次及以上的客戶數(shù))/總購(gòu)買次數(shù)。說(shuō)實(shí)話的，在電商行業(yè)做數(shù)據(jù)分析這么久，第二種方法基本上很少見(jiàn)到，通常采用第一種辦法來(lái)計(jì)算。
對(duì)于復(fù)購(gòu)率的統(tǒng)計(jì)周期，通常需要按照實(shí)際的業(yè)務(wù)需求來(lái)計(jì)算。例如可以按照公司、店鋪、來(lái)源渠道等等來(lái)劃分不同的統(tǒng)計(jì)周期，如果你有這個(gè)需求，甚至可以按照品類來(lái)劃分統(tǒng)計(jì)周期。統(tǒng)計(jì)的周期可以分為年、季、月、周，或者是從當(dāng)前往前推溯一個(gè)月、一個(gè)季度、一年，還是那句，具體看業(yè)務(wù)需求。
復(fù)購(gòu)率可以看出一個(gè)公司里面會(huì)員/客戶的粘性，但是要看出單個(gè)會(huì)員/客戶的忠誠(chéng)度，單看復(fù)購(gòu)率是不夠的。這時(shí)候，有些公司就會(huì)考慮將重復(fù)購(gòu)買的客戶計(jì)算出來(lái)，看不同購(gòu)買次數(shù)的客戶占比如何，這樣可以看出整體客戶的情況，例如其實(shí)大部分客戶都只是購(gòu)買了一次就不會(huì)再產(chǎn)生購(gòu)買，那應(yīng)該如何促使該部分的客戶再重新產(chǎn)生購(gòu)買。
例1
但實(shí)際上，購(gòu)買過(guò)一次的客戶，不代表不會(huì)再來(lái)購(gòu)買，因?yàn)�，�?gòu)買也是需要區(qū)分周期的，例如，部分客戶是在最近產(chǎn)生購(gòu)買的，這部分的客戶，以后再購(gòu)買的可能性會(huì)比之前只產(chǎn)生一次購(gòu)買的客戶要高。所以，這里又引入了一個(gè)指標(biāo)，叫做最近一次購(gòu)買時(shí)間。
不過(guò)也有部分客戶，最近一次購(gòu)買時(shí)間很近，購(gòu)買的次數(shù)也很高，我們是否就認(rèn)為這樣的客戶就是忠誠(chéng)客戶呢?答案是不一定。為什么呢?這個(gè)跟公司的營(yíng)銷策略也是有一定的關(guān)系的。
例如公司最近一直在做活動(dòng)，折扣非常低，用以吸引客戶購(gòu)買(如淘寶的1元包郵等等)，這樣的策略，可能會(huì)吸引一些貪小便宜的客戶來(lái)不斷的產(chǎn)生購(gòu)買，對(duì)于這種客戶，一但活動(dòng)結(jié)束，他有可能就消失了，所以，我們還得去看客戶給公司帶來(lái)的貢獻(xiàn)。貢獻(xiàn)這個(gè)值，比較多爭(zhēng)議，有些公司直接采用銷售額，有些算的是毛利潤(rùn)，有些比較精打細(xì)算的，直接用的凈利潤(rùn)。實(shí)際上來(lái)說(shuō)，凈利潤(rùn)應(yīng)該是最能體現(xiàn)客戶的貢獻(xiàn)值的，所以對(duì)于貢獻(xiàn)值的選取，凈利潤(rùn)>毛利潤(rùn)>銷售額。
統(tǒng)計(jì)期內(nèi)客戶購(gòu)買次數(shù)，客戶最近一次購(gòu)買時(shí)間，統(tǒng)計(jì)期內(nèi)客戶的貢獻(xiàn)值，這三個(gè)因子，就構(gòu)成了一個(gè)RFM模型。而根據(jù)RFM模型的結(jié)果，可以將客戶/會(huì)員劃分成8個(gè)不同的群體(實(shí)際上，有些公司或者店鋪可能只有其中幾個(gè)群體，具體看自身的客戶/會(huì)員)。至于RFM模型怎么構(gòu)建，由于時(shí)間的問(wèn)題，暫時(shí)不做介紹，留待下次再寫(xiě)。
圖片為網(wǎng)絡(luò)所得
而RFM模型，除了可以判斷公司客戶的客戶群體情況，還可以判斷店鋪的運(yùn)營(yíng)情況。另外，RFM模型可以結(jié)合商品銷售等，構(gòu)建客戶偏好模型以及客戶的生命周期模型等。ps：RFM模型在預(yù)測(cè)客戶未來(lái)潛在價(jià)值上面，精確度非常高，我曾經(jīng)做過(guò)類似的模型，對(duì)于存量客戶來(lái)說(shuō)，準(zhǔn)確率在70%以上。
End.
作者：落櫻漫渺 (中國(guó)統(tǒng)計(jì)網(wǎng)特邀認(rèn)證作者)
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