对于跨境零售电商人来说，复购率有多重要？这么说吧，一家店要想活得长久，靠的就是回头客。稳定的客源是销量的保证，复购率差则像蓄水池蓄不住水，所有用户流一遍就走掉，无论获客拉新做得再好，业务上也很难挣着钱。

有调查数据表明，一个满意的客户会带来8笔潜在的生意，不满意的用户可能会影响25个人的购买意愿，而电商行业商家获得新用户的成本是维护老用户的5-10倍，如果忽略对老用户的关注，大多数企业会在5年内流失一半的用户。可见，1个老用户比10个新用户有更大的价值。复购率的提升都是所有店铺能够存续的下去的根本所在。

借助复购率分析，可以帮助我们看到老用户的复购情况如何？哪个推广渠道对产生复购影响更大？复购率高的商品有哪些？哪些商品复购率不佳？接下来，我们将由浅入深，教你一次学明白复购分析。

什么是复购率分析？

复购率指用户最近一段时间的购买次数，可以说明用户的忠诚度，反向则说明商品或服务的用户黏性。复购更关注的是消费行为，对复购的影响一般是商品或服务的质量、售后体验、用户消费满意度等，对复购的分析也会落地到商品或服务上。

复购率可分为：用户复购率、订单复购率

用户复购率=单位时间内:购买两次及以上的用户数/有购买行为的总用户数

订单复购率=单位时间内:第二次及以上购买的订单个数/总订单数

复购分析有什么用？

分析复购率的目的:

综合指标展示，分析用户黏性，辅助发现复购率问题，制定运营策略。横向维度(商品、用户、渠道)对比分析，细化复购率，辅助问题定位。

具体问题：

每月的老用户复购率情况如何？哪些商品的复购率较高，哪些商品需要着重关注提升复购率？复购用户与非复购用户在人均购买件数、人均购买金额等指标方面存在哪些差异，复购订单与首单在购买件数、购买金额等指标方面又有什么不同？

怎么做复购分析？

下面我们开始实操教程，以亚马逊的销售数据（亚马逊配送货件报告）为数据源，针对它的用户复购率进行简单分析。

分析工具：数跨境（work.shukuajing.com）

以下为操作步骤：

1、明确计算公式

我们选择分析用户复购率，则选择这个公式：

用户复购率=单位时间内:购买两次及以上的用户数/有购买行为的总用户数

（可见，需要计算出两点，一是有复购行为的用户数，二是有购买行为的总用户数，基于二者计算用户复购率。）

2、计算购买两次及以上用户数（即产生复购行为的用户）

找到购买产品两次及以上的用户是计算复购率的关键，我们需要将购买单数大于等于2的用户筛选出来，这部分用户即产生复购行为的用户。这时主要看的指标是「buyer-email」和「购买单数」（即订单号的去重计数），把这两个字段拖入分组栏中即可。

再用筛选步骤筛选出购买次数大于 1 客户，这部分客户即为进行了复购的客户。

3、数据合并

计算复购率的指标，一是产生复购行为用户数，二是有购买行为的总用户数。上一步我们得到了「复购客户」记录，原始数据则代表有「有购买行为的总用户数」。

需要把二者合并在一个表中，创建新的分析表，进行「用户复购率分析」，使用左右合并功能，以「buyer-email」字段为依据进行合并即可。

4、计算复购率

新增字段，按照复购用户数/用户总数的公式即可计算出复购率。

5、可视化

最后一步，就是把得到的结果进行可视化呈现。我们创建一张图表，选择用「组合图」展示每个月的复购用户数量和复购率。将「购买日期」字段拖入维度中呈现年月，将「复购用户数」和「用户复购率」指标分别拖入左右值轴即可。

其他类型复购分析

订单复购率的计算：套用上面的分析方法，将分类汇总项修改为订单总数和复购订单数，即可计算出订单维度的复购情况。

商品复购情况：上述分析的主要是复购情况随年月推移的变化趋势，理想状态下复购率最好一直保持上升趋势。

如果我们想要进一步分析具体到某一商品层面的复购情况，筛选出高客户粘性的商品，可以引入商品的sku作为分类维度，如下表，我们就可以轻松计算出店铺所有商品的复购情况。

比较复购订单与首购订单的详情：

如果想要更详尽的分析，对复购订单与首购订单的购买件数、购买金额等详细信息进行比较，通过将数据源表与复购用户表按照buyer-email进行左右合并，然后筛选出其中复购用户的订单。

然后进一步拆分出其中的首购订单和复购订单。

最后将总购买情况、首购订单情况、复购订单情况通过buyer-email左右合并串联起来，即可在同一张表中反映以上情况，方便比较。

通过交叉表对数据稍加整理进行可视化呈现后，就可以看得更清楚。

（图表效果）

最后，将上面产生的图表拖拽到仪表板上，通过筛选器的绑定，即可更方便快捷地在同一看板上一览店铺与复购相关的指标情况。

 

亚马逊以外的电商平台如何做复购分析

以上所有分析都是基于亚马逊的销售数据–「亚马逊配送货件报告」为例进行的复购分析说明，如果你是亚马逊卖家，可以在模板中心找到该模板直接应用。数跨境平台内应用路径：模板中心-亚马逊店铺分析-复购情况分析（新）

对于其他电商平台的销售数据，只要存在可标识客户的字段（可以是客户id、客户邮箱或其他身份信息）和常规的订单号、订单金额、订单商品、商品件数等信息，就可以按照上述同样的思路进行复购分析。例如我们在模板中心提供了关于独立站（店匠）平台的复购分析模板

数跨境平台内应用路径：模板中心-店匠店铺分析-店匠复购情况分析

总结

很显然在目前的信息时代，借助类似于数跨境的这些工具，可以让企业加速融入企业数据分析的趋势。借助复购分析模板，轻松完成数据分析，帮助企业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。

 

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