復(fù)購率，即重復(fù)購買率，業(yè)界非常關(guān)心的一個問題，直接反映了會員/客戶的粘性。從百度百科當(dāng)中可以發(fā)現(xiàn)，復(fù)購率有兩種計算方式，第一種是按客戶計算，即統(tǒng)計期內(nèi)購買兩次及以上的客戶數(shù)/總購買客戶數(shù);第二種是按照購買的次數(shù)來計算，統(tǒng)計方法是(統(tǒng)計期內(nèi)購買兩次以上的客戶總購買次數(shù)-統(tǒng)計期內(nèi)購買兩次及以上的客戶數(shù))/總購買次數(shù)。說實(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到，通常采用第一種辦法來計算。

對于復(fù)購率的統(tǒng)計周期，通常需要按照實(shí)際的業(yè)務(wù)需求來計算。例如可以按照公司、店鋪、來源渠道等等來劃分不同的統(tǒng)計周期，如果你有這個需求，甚至可以按照品類來劃分統(tǒng)計周期。統(tǒng)計的周期可以分為年、季、月、周，或者是從當(dāng)前往前推溯一個月、一個季度、一年，還是那句，具體看業(yè)務(wù)需求。

復(fù)購率可以看出一個公司里面會員/客戶的粘性，但是要看出單個會員/客戶的忠誠度，單看復(fù)購率是不夠的。這時候，有些公司就會考慮將重復(fù)購買的客戶計算出來，看不同購買次數(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買了一次就不會再產(chǎn)生購買，那應(yīng)該如何促使該部分的客戶再重新產(chǎn)生購買。

例1

但實(shí)際上，購買過一次的客戶，不代表不會再來購買，因為，購買也是需要區(qū)分周期的，例如，部分客戶是在最近產(chǎn)生購買的，這部分的客戶，以后再購買的可能性會比之前只產(chǎn)生一次購買的客戶要高。所以，這里又引入了一個指標(biāo)，叫做最近一次購買時間。

不過也有部分客戶，最近一次購買時間很近，購買的次數(shù)也很高，我們是否就認(rèn)為這樣的客戶就是忠誠客戶呢?答案是不一定。為什么呢?這個跟公司的營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，折扣非常低，用以吸引客戶購買(如淘寶的1元包郵等等)，這樣的策略，可能會吸引一些貪小便宜的客戶來不斷的產(chǎn)生購買，對于這種客戶，一但活動結(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的貢獻(xiàn)。貢獻(xiàn)這個值，比較多爭議，有些公司直接采用銷售額，有些算的是毛利潤，有些比較精打細(xì)算的，直接用的凈利潤。實(shí)際上來說，凈利潤應(yīng)該是最能體現(xiàn)客戶的貢獻(xiàn)值的，所以對于貢獻(xiàn)值的選取，凈利潤>毛利潤>銷售額。

統(tǒng)計期內(nèi)客戶購買次數(shù)，客戶最近一次購買時間，統(tǒng)計期內(nèi)客戶的貢獻(xiàn)值，這三個因子，就構(gòu)成了一個RFM模型。而根據(jù)RFM模型的結(jié)果，可以將客戶/會員劃分成8個不同的群體(實(shí)際上，有些公司或者店鋪可能只有其中幾個群體，具體看自身的客戶/會員)。至于RFM模型怎么構(gòu)建，由于時間的問題，暫時不做介紹，留待下次再寫。

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)測客戶未來潛在價值上面，精確度非常高，我曾經(jīng)做過類似的模型，對于存量客戶來說，準(zhǔn)確率在70%以上。

End.

作者：落櫻漫渺 (中國統(tǒng)計網(wǎng)特邀認(rèn)證作者)

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