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零售数据分析——从复购率引出RFM模型
头像 落樱漫渺 数据分析
数据分析

复购率,即重复购买率,业界非常关心的一个问题,直接反映了会员/客户的粘性。从百度百科当中可以发现,复购率有两种计算方式,第一种是按客户计算,即统计期内购买两次及以上的客户数/总购买客户数;第二种是按照购买的次数来计算,统计方法是(统计期内购买两次以上的客户总购买次数-统计期内购买两次及以上的客户数)/总购买次数。说实话的,在电商行业做数据分析这么久,第二种方法基本上很少见到,通常采用第一种办法来计算。


对于复购率的统计周期,通常需要按照实际的业务需求来计算。例如可以按照公司、店铺、来源渠道等等来划分不同的统计周期,如果你有这个需求,甚至可以按照品类来划分统计周期。统计的周期可以分为年、季、月、周,或者是从当前往前推溯一个月、一个季度、一年,还是那句,具体看业务需求。


复购率可以看出一个公司里面会员/客户的粘性,但是要看出单个会员/客户的忠诚度,单看复购率是不够的。这时候,有些公司就会考虑将重复购买的客户计算出来,看不同购买次数的客户占比如何,这样可以看出整体客户的情况,例如其实大部分客户都只是购买了一次就不会再产生购买,那应该如何促使该部分的客户再重新产生购买。


例1

例1


但实际上,购买过一次的客户,不代表不会再来购买,因为,购买也是需要区分周期的,例如,部分客户是在最近产生购买的,这部分的客户,以后再购买的可能性会比之前只产生一次购买的客户要高。所以,这里又引入了一个指标,叫做最近一次购买时间。


不过也有部分客户,最近一次购买时间很近,购买的次数也很高,我们是否就认为这样的客户就是忠诚客户呢?答案是不一定。为什么呢?这个跟公司的营销策略也是有一定的关系的。


例如公司最近一直在做活动,折扣非常低,用以吸引客户购买(如淘宝的1元包邮等等),这样的策略,可能会吸引一些贪小便宜的客户来不断的产生购买,对于这种客户,一但活动结束,他有可能就消失了,所以,我们还得去看客户给公司带来的贡献。贡献这个值,比较多争议,有些公司直接采用销售额,有些算的是毛利润,有些比较精打细算的,直接用的净利润。实际上来说,净利润应该是最能体现客户的贡献值的,所以对于贡献值的选取,净利润>毛利润>销售额。


统计期内客户购买次数,客户最近一次购买时间,统计期内客户的贡献值,这三个因子,就构成了一个RFM模型。而根据RFM模型的结果,可以将客户/会员划分成8个不同的群体(实际上,有些公司或者店铺可能只有其中几个群体,具体看自身的客户/会员)。至于RFM模型怎么构建,由于时间的问题,暂时不做介绍,留待下次再写。


图片为网络所得

图片为网络所得


而RFM模型,除了可以判断公司客户的客户群体情况,还可以判断店铺的运营情况。另外,RFM模型可以结合商品销售等,构建客户偏好模型以及客户的生命周期模型等。ps:RFM模型在预测客户未来潜在价值上面,精确度非常高,我曾经做过类似的模型,对于存量客户来说,准确率在70%以上。


End.


作者落樱漫渺 (中国统计网特邀认证作者)


本文为中国统计网原创文章,需要转载请联系中国统计网(小编微信:itongjilove),转载时请注明作者及出处,并保留本文链接。

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作者头像 数据海洋
复购率是一个非常非常重要做会员运营的衡量指标,如何提升复购率其实是做零售大家都在不断想的问题。从数据角度出发,对不同类型的用户进行分析,找出不同类型的痛点,从而解决复购率的问题!
作者头像 数据海洋
期待我们文章的老师的进一步分享!

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