電子商城復購率多少才合適

① 門店復購率等級排名分幾個等級

四個。門店復購率等級排名分四個等級，分別是等級A、等級B、等級C、和等級D。門店的復購率達到60%就是A，達到50%就是B，達到40就是C，達到30就是D。

② 天貓食品復購率多少達標

摘要 一般在百分之50是正常的，天貓復購率指消費者對該品牌產品或者服務的重復購買次數，重復購買率越多，則反應出消費者對品牌的忠誠度就越高，反之則越低。

③ dell復購率如何

比較一般，在10%左右。重復購買率簡稱復購率,指消費者對某品牌產品或者服務的重復購買次數,重復購買率越高,則反應出消費者對品牌的忠誠度就越高。

④ 店鋪如何才能提高復購率

當顧客結束逛店，准備結賬買單時，品牌又迎來一個非常重要的 MOT —— 抓住顧客結賬買單這一 MOT ，與之進行良性交互，將顧客引入私域流量池，進行會員管理。

⑤ 復購率是什麼意思怎麼計算復購率

復購率是「重復購買率」的簡稱，是根據消費者對某一產品或服務的重復購買次數計算出來的比率。復購率能夠反應出消費者對該產品或服務的忠誠度，比率越高則忠誠度越高，反之則越低。計算復購率有2種方法，一種是用重復購買客戶數量/客戶樣本數量，一種是用重復購買客戶的交易次數/客戶樣本數量。

指消費者對該品牌產品或者服務的重復購買次數，重復購買率越多，則反應出消費者對品牌的忠誠度就越高，反之則越低。

重復購買率有兩種計算方法:一種是所有購買過產品的顧客，以每個人人為獨立單位重復購買產品的次數，比如有10個客戶購買了產品，5個產生了重復購買，則重復購買率為50%。

重復購買率有兩種計算方法:一種是所有購買過產品的顧客，以每個人人為獨立單位重復購買產品的次數，比如有10個客戶購買了產品，5個產生了重復購買，則重復購買率為50%;

第二種，按交易計算，即重復購買交易次數與總交易次數的比值，如某月內，一共產生了100筆交易，其中有20個人有了二次購買，這20人中的10個人又有了三次購買，則重復購買次數為30次，重復購買率為30%。推薦企業採取第一種演算法。

卓越業績來自團隊，優秀企業關鍵在於會管理。如何科學分析企業的復購數據，找到管理的要點並投入精力，是提高復購率的核心。在會員制直復營銷中，一切都可以通過數據找到答案。

直與復發現:當一個客戶在一定時間段產生二次購買後，接下來的三次、四次購買會很自然的發生，只要開好頭，其實復購人員不需要很多精力。

所以，直與復把提高客戶二購率，作為保障復購最有價值的指標，制定相應的分配和管理政策，再配合相應市場推廣手段的保障，復購率就有了切實可行的保障。直與復做為國內領先的直復營銷實戰公司，為眾多企業提供了提高重復購買率的服務。

⑥ 怎麼樣提高網店復購率

如何提高網店用戶的復購率主要有以下幾點：
搜集用戶至資料庫：要精確了解客戶群體，首先在網店經營期間做好資料庫裡面的客戶分析，收集潛在用戶，把購買意向強、中、弱的消費者進行有門類、有地域、時間區分，結合客戶數據分析，有利於網店經營決策方案的制定；
產品和服務一定要做到位：要想提升買家的復購率，從用戶點擊進入網店開始，到收到貨物並且確認；
迎合顧客對產品的需求：一般來說，態度的好壞直接決定了顧客對你的認可度，產品和服務是用戶選擇的根本要點。

⑦ 應該按那種方式計算復購率比較合理

關於復購率這件事，確實在我們服務客戶的過程中，復購率是很多不管是大的電商公司還是小的電商公司問到最多的，下文的回答中大概是兩部分，一個是關於復購率的計算，另一個就是關於復購率這一指標的理解和提升策略洞察。關於復購率的計算：計算方法一（復購的人）：購買次數大於1次的人/所有購買過的人=復購率，例如：10個人中有6個人購買次數大於1次，那復購率就是60%（通常計算的時候我們要加入時間維度，比如計算月復購率，即上一個月購買的人群中，下個月依然購買的百分比。當然你也可以基於上個月首次購買的用戶和下個月依然購買的用戶來計算，排除掉老用戶的干擾。還有季度復購，年復購率，具體以哪種作為自身產品的參考，需要根據業特性去定。比如快消品，可能要看月度復購率；比如眼鏡店，可能看一年兩年的復購率。）；計算方法二（復購的次數）：復購次數/所有購買過的人=復購率，例如：一段時間內，10個人中有3個人購買過2次，其中有一個人之後又購買了1次，那一共重復購買4次，那這段時間內的復購率就是40%，一般，我們會採用方法一來計算確定復購率。提升用戶終生價值，是運營的核心工作，用戶第一次下過單，好久沒來，再刺激TA一下發個紅包補貼，於是又有一次購買。想要提升客戶價值，需要更為有效的辦法—提升復購。如果新用戶轉化是利益驅動，那其實是最簡單的，因為給個優惠券或紅包就能引導一次購買，但想要讓用戶持續購買，考驗的是用戶對平台的信任以及產品粘住用戶的能力，所以，想要讓復購有所提升，是需要花心思迭代產品以及設計運營策略的。

⑧ 電商用戶行為分析（一）

2014年是阿里巴巴集團移動電商業務快速發展的一年，例如2014雙11大促中移動端成交佔比達到42.6%，超過240億元。相比PC時代，移動端網路的訪問是隨時隨地的，具有更豐富的場景數據，比如用戶的位置信息、用戶訪問的時間規律等。

通過數據分析，能夠挖掘數據背後豐富的內涵，為移動用戶在合適的時間、合適的地點精準推薦合適的內容。

本案例的目標是從該數據進行隨機抽樣，並用mysql進行分析，提高自己對電商指標體系的認識。

1、欄位說明

1、提出問題：
1）分析用戶購物過程中的常見監控指標，了解運營現狀，查看各環節的漏斗轉化情況，並找到需要改進的節點；
2）研究用戶在不同維度下的行為規律，了解用戶行為特徵，優化運營策略；
3）利用RFM模型對用戶進行分類，指導運營針對不同價值用戶進行精細化運營；
4）了解用戶生命周期，針對不同周期的用戶採取不同的運營策略。

2、指標和欄位解讀
通過用戶和用戶行為路徑可以分析PV、UV、PV/UV、跳失率、總訂單量等運營指標；
通過用戶行為和時間可以分析用戶的購物行為特徵；
通過用戶和商品、商品類別可以分析用戶的購買商品偏好；用戶和時間可以分析用戶的購買時間偏好，便於對不同商品和時間偏好的用戶採取個性化時間推薦（push、簡訊等推送）；
通過商品類別和用戶行為可以分析不同商品類別受歡迎程度，指導運營進行商品的上新或下架；
通過商品類別和時間可以分析不同商品類別的熱銷時間段，便於做活動的推廣；
結合AARRR模型，可以分析用戶的生命周期，劃分不同用戶所處的周期階段，採用差異化運營；
通過時間和用戶的生命周期欄位，結合RFM模型可以給用戶做價值分類，對客戶進行差異化管理。

（查看數據清洗流程： https://www.jianshu.com/p/adb82624df14 )

將csv導入mysql的方法：
切換命令行菜單： https://jingyan..com/article/f00622280752dbfbd3f0c815.html
導入數據： https://blog.csdn.net/qq_25504271/article/details/78911151

1）選擇子集
導入之前已選擇好

2）列名重命名
無需更改列名

3）數據類型轉換
可以在設計表菜單欄更好數據類型

4）數據去重

存在重復值，但由於同一用戶同一個行為在一小時內是可能存在多次的，因此這里不做去重處理。

5）缺失值處理

經查詢，無缺失值

6）關聯數據

由於只有一個表格，無需做表關聯（如果需要關聯，可以到分析過程中有需要時進行關聯，這樣會提高MySQL的性能。

7）異常值處理

無需處理異常值

8）數據標准化整理

日期數據整理：

為方便後續的分析，將日期數據分為日期和時間兩個維度

行為數據整理：

將用戶行為數據進行替換： 1：pv 2：fav 3：cart 4：buy

以上就完成了數據的整理工作。

1）流量指標：
計算頁面訪客數(pv)、獨立訪客數(uv)、人均點擊數(uv/pv)

頁面訪客：987911次、獨立訪客數：8474位、人均點擊次數116.58次。
95/30≈3.89次，日人均點擊次數大概為3.89次/人/天

2）每日流量指標變化趨勢

通過Navicat導出數據進行可視化處理：

pv、uv指標呈正相關性；
三個指標在大部分時間走勢平穩，由於雙十二的影響，從2014-12-11開始上升，到2014-12-12達到峰值，2014-12-13結束回到正常水平。

1）按照頁面訪客計算漏斗轉化率

由於在購物環節中，收藏和加入購物車行為沒有嚴格的先後之分，可將兩個個步驟作為同一步，最終得到用戶購物行為各環節轉化率，如下：

從整體轉化率來看： 瀏覽- 收藏/加購轉化率僅為5%，總體購買轉化率為1%，說明有大部分的用戶在瀏覽後未進行下一步操作，平時「逛街看看」成為一種習慣；
從節點轉化率來看： 瀏覽-加購/收藏環節轉化率很低，收藏/加購-購買的轉化率也只有20%，說明有相當一部分用戶是喜歡「囤貨」，可能是為了等節假日購買？由於整體的節點並不是最細的不可分割節點，整體的數據比較粗糙，如果需要進一步的深入分析，需要有更細的轉化率數據（由於操作路徑每個環節都會損失一部分，因此如果能近量的較少客戶購買時所需要的操作步驟，對提升整體轉化率應該會有很好的提高）。

2）獨立訪客計算漏斗轉化率

用戶每個環節的轉化率差不多，需要更多數據才能發現用戶流失原因。

3)、跳失率

瀏覽頁跳失率： = 只訪問一次就離開的人數/總用戶數

只加收藏、購物車人數

1）總成交量和人均購買次數：

2）每日總成交和人均成交情況:

1)總體復購率

復購率=復購人數/購買人數=2295/4330=53%

2)商品品類銷量排名(商品復購率)

如果有更多數據，可根據商品品類屬性進行研究和下鑽，優化商品結果，但這里因為數據脫敏無法進行下鑽分析

3)用戶復購排名

以上用戶對平台的忠誠度比較高，對平台的銷售貢獻度也高（利潤貢獻情況還需要具體分析），對不同的客戶可以收集相應的用戶畫像，並對用戶進行分層管理和營銷，從而達到精細化運營

1）、按日期維度

用戶活躍度與總體點擊數是正相關的，走勢平穩，不過在雙十二電商大促這天各項指標暴增，且當天點擊數佔比有所下降(用戶的點擊更有針對性，前期已經選好商品，就等雙十二當天直接購買的客戶數量比較多？), 成交數佔比大幅上升。

2）、周維度

一周中的大部分時間用戶活躍度都比較平穩，周五比較特殊，出現了增長（ 查看數據發現雙十二正好是周五，屬於特殊活動日，如果進行詳細分析時應該將雙十二的日期排除分析有更有意義）。

3）、小時維度

晚間用戶較為活躍，但用戶行為傾向於瀏覽；白天尤其是中午左右的時段，購買行為的比率相對一天中最高，此時購買的目的性最強（瀏覽數佔比與購買數佔比進行關聯分析得出結論）。

按照商品品類區分（ 矩陣分析 ），根據點擊次數和購買次數兩個維度將所有商品劃分到四個象限：

點擊數高，購買數高。說明此類產品剛需比較強，品牌多且種類豐富，用戶在較高的需求下有很多的選擇；
點擊數低購買數高。用戶的購買決策十分果斷，且對於該類產品的需求量也是很大的，說明該類產品選擇性比較小，可能形成幾個品牌壟斷的情況，或者產品的差異性較小，用戶不願花費過多的精力去挑選。
點擊數低購買數低，絕大多數產品都集中在這個象限，這種產品存在很多的替代品，用戶很難集中在某個子類進行大量購買，而是跳躍式選購。
點擊數高購買數低，這類產品的需求彈性較大，用戶購買存在隨機性。

用戶購買商品分為以下幾類過程：

直接購買
瀏覽後購買
加購物車購買
瀏覽加購物車購買
收藏購買
瀏覽收藏購買

結果顯示，直接夠買的用戶遠遠多於瀏覽後加購或者收藏再購買的用戶，說明大部分購買者都是喜歡直接購買商品的，這個跟周圍朋友的習慣也是符合的，基本上都是在瀏覽的階段都不會馬上購買，而是等到過段時間想買的時候就直接下單，幾個步驟之間相當於是分開的。

用戶的購買次數大部分集中在5次以內，購買頻率都還挺高的

⑨ 電商運營怎麼降低用戶流失，提高用戶留存和復購呢

想要提高用戶留存和復購，有以下幾點意見，給您參考：
1、 會員制
會員一方面是預付費模式，可以提前獲取部分收入。一方面也是長期捆綁用戶，提升用戶粘性和復購。
2、 定期活動
定期通過打折，促銷，返利，紅包等等活動刺激用戶。
3、 購物返利
購物返優惠券，返紅包，可以增加復購。
4、 優惠券
根據用戶的使用習慣和行為，為用戶贈送優惠券，可以刺激消費，提升復購。
5、 產品本身競爭力
產品品質好，價格有競爭力，自然會提升復購。這是一切的基礎。
6、 提升產品本身的粘性。
A、提升產品豐富度，不同產品之間會互相轉化。
B、功能，比如簽到送積分牆之類的積分商城的設計，有助於提升APP活躍度，促進產品轉化。
0元購，1元團等產品福利常規的存在，會促使用戶頂起來看。

⑩ 復購率應該大於1嗎

不會超過1

淘寶復購率一般在百分之50是正常的。淘寶復購率指消費者對該品牌產品或者服務的重復購買次數，重復購買率越多，則反應出消費者對品牌的忠誠度就越高，反之則越低。重復購買率有兩種計算方法：一種是所有購買過產品的顧客，以每個人人為獨立單位重復購買產品的次數，另一種是按交易計算，即重復購買交易次數與總交易次數的比值。

復購率高有的好處

1、提升回頭率。當心的消費者對店鋪的整體情況有了一些了解，對產品的性價比進行分析之後，應該不會排斥對店鋪的關注。這樣一來，讓他們再一次關注店鋪，應該不會有什麼難度。

2、提升店鋪的權重。老客戶對店鋪的產品有一些了解，對店鋪服務也會很滿意。第二次再來購買時，幾乎不會給差評。多一個好評，對店鋪權重的提升會有很大幫助。