对于零售业务而言，精算复购率是至关重要的，它有助于我们更有效地管理会员，实现精准营销和推广。虽然“复购率”这一概念广为人知，但在实际操作中，其算法却多种多样，时而令人感到困惑。
假设某公司对复购的定义为：顾客在过去的三个月内购买过商品，并且在这之后又有再次购买的记录。若以2024年1月份为分析的时间段，相关数据如下表所示：
为了便于计算，我们先将上述表格中的数据进行汇总。
根据详细的记录数据，我们还可以得出两个关键指标：
• 在过去三个月内购买过商品，且在当月继续有购买行为的顾客数量：11人
• 上述11位顾客在本月内的购买次数：24次
根据这些数据，我们可以采用多种复购率算法，例如：
A算法：基于历史数据，目前仍有多少顾客在持续购买 - 复购率A = 11人 ÷ 18人 = 61.11%
B算法：基于历史数据，顾客的购买频率 - 复购率B = 24次 ÷ 86次 = 27.91%
C算法：基于当前数据，过去有多少顾客仍留存 - 复购率C = 11人 ÷ 13人 = 84.62%
D算法：基于当前数据，过去顾客在当前时间的购买频率 - 复购率D = 24次 ÷ 27次 = 88.89%
除了上述四种基本算法外，分子与分母的组合还有其他多种可能性。那么，哪一种算法最能准确反映“复购率”的定义呢？
就我个人观点而言，若要体现会员的忠诚度，以购买人数作为分子和分母的依据更为合适。我可能会优先考虑选择公式A或C。
无论选择哪种计算方式，最重要的是要使其与公司的业务管理相匹配。如果其他算法能更好地促进业务发展，那么我们当然应该选择它们。
最后值得注意的是，虽然许多公司都追求“提高复购率”，但实际上并非越高越好。如果复购率过高，意味着公司的业务过度依赖老客户，这可能表明新客户对公司的认可度不足，长此以往可能限制了公司的发展潜力及未来的业务拓展。