復購率，即重復購買率，業界非常關心的一個問題，直接反映了會員/客戶的粘性。從百度百科當中可以發現，復購率有兩種計算方式，第一種是按客戶計算，即統計期內購買兩次及以上的客戶數/總購買客戶數;第二種是按照購買的次數來計算，統計方法是(統計期內購買兩次以上的客戶總購買次數-統計期內購買兩次及以上的客戶數)/總購買次數。說實話的，在電商行業做數據分析這么久，第二種方法基本上很少見到，通常采用第一種辦法來計算。

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

復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，單看復購率是不夠的。這時候，有些公司就會考慮將重復購買的客戶計算出來，看不同購買次數的客戶占比如何，這樣可以看出整體客戶的情況，例如其實大部分客戶都只是購買了一次就不會再產生購買，那應該如何促使該部分的客戶再重新產生購買。

例1

但實際上，購買過一次的客戶，不代表不會再來購買，因為，購買也是需要區分周期的，例如，部分客戶是在最近產生購買的，這部分的客戶，以后再購買的可能性會比之前只產生一次購買的客戶要高。所以，這里又引入了一個指標，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，購買的次數也很高，我們是否就認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生購買，對于這種客戶，一但活動結束，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。貢獻這個值，比較多爭議，有些公司直接采用銷售額，有些算的是毛利潤，有些比較精打細算的，直接用的凈利潤。實際上來說，凈利潤應該是最能體現客戶的貢獻值的，所以對于貢獻值的選取，凈利潤>毛利潤>銷售額。

統計期內客戶購買次數，客戶最近一次購買時間，統計期內客戶的貢獻值，這三個因子，就構成了一個RFM模型。而根據RFM模型的結果，可以將客戶/會員劃分成8個不同的群體(實際上，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模型怎么構建，由于時間的問題，暫時不做介紹，留待下次再寫。

圖片為網絡所得

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營情況。另外，RFM模型可以結合商品銷售等，構建客戶偏好模型以及客戶的生命周期模型等。ps：RFM模型在預測客戶未來潛在價值上面，精確度非常高，我曾經做過類似的模型，對于存量客戶來說，準確率在70%以上。

End.

作者：落櫻漫渺 (中國統計網特邀認證作者)

本文為中國統計網原創文章