在电商零售业务中，数据分析具有至关重要的作用。尤其在今天新用户获取成本逐渐升高的环境下，对复购数据的深入分析成为了维系老客户、提高用户粘性的关键。
复购数据分析是电商/零售数据分析中不可或缺的部分。通过分析用户复购行为和习惯，我们可以更好地理解用户偏好，进而优化产品、活动和营销策略，提高用户粘性和产品粘性，从而实现产品/业务的稳定增长。
本文将探讨复购分析的切入角度和核心指标复购率的计算方法。
一、复购率的定义与计算
复购率通常指重复购买率，表示一定时间段内，用户重复购买或产生复购订单的频率。其计算方式根据业务场景和需求有所不同，但常见的主要有用户复购率和订单复购率两种。
1. 用户复购率
指一定时间段内，购买次数大于1次的用户数除以有过购买行为的用户总数。
2. 订单复购率
指一定时间段内，重复交易订单数除以交易订单总数。
二、复购分析的切入点
影响复购率的因素包括商品、活动、服务、用户满意度等。根据这些因素，我们可以从用户、订单、产品等多个角度进行复购分析。
1. 用户角度
分析用户的购买行为、购买频率、购买金额等，以了解用户的消费习惯和偏好。
2. 订单角度
分析订单的复购情况、订单金额变化、商品组合等，以了解用户的购物趋势和需求变化。
3. 产品角度
分析商品的复购率、销售情况、用户反馈等，以了解商品的特征和用户的接受程度。
三、实际分析中的操作步骤
以一个实际的数据分析工作表为例，介绍如何计算复购率并进行相关分析。
1. 数据准备
首先需要准备包含订单ID、用户ID、购买日期、商品ID、购买金额等字段的数据。
2. 区分首购与复购订单
通过窗口函数，按照用户ID分组，按照购买日期和订单ID进行排序，计算出每个用户每次购买的序号。同一天的不同订单计为多次购买。
3. 计算复购用户数与复购订单数
通过去重计数的方式，根据标记字段计算出复购用户数和复购订单数。
4. 计算复购率
根据复购用户数和总用户数、复购订单数和总订单数，计算出用户复购率和订单复购率。
5. 复购时间间隔分析
通过计算用户复购和首次购买之间的时间间隔，了解用户的复购周期。
四、可视化展示与策略优化
通过可视化图表的形式，将数据展示出来，发现数据规律和问题。根据分析结果，可以采取相应措施优化业务策略，提高用户粘性和产品竞争力。
例如，如果发现某种商品的复购率较低，可以分析该商品的特征和用户反馈，优化商品设计和营销策略；如果发现用户在特定时间间隔内的复购率较高，可以加强在该时间段的营销活动和优惠策略等。
通过对复购数据的深入分析，我们可以更好地理解用户的消费习惯和需求，优化产品和营销策略，提高用户粘性和产品竞争力。在竞争日益激烈的电商市场中，这将是维系老客户、获取新用户的关键。