电子商城复购率多少才合适

① 门店复购率等级排名分几个等级

四个。门店复购率等级排名分四个等级，分别是等级A、等级B、等级C、和等级D。门店的复购率达到60%就是A，达到50%就是B，达到40就是C，达到30就是D。

② 天猫食品复购率多少达标

摘要 一般在百分之50是正常的，天猫复购率指消费者对该品牌产品或者服务的重复购买次数，重复购买率越多，则反应出消费者对品牌的忠诚度就越高，反之则越低。

③ dell复购率如何

比较一般，在10%左右。重复购买率简称复购率,指消费者对某品牌产品或者服务的重复购买次数,重复购买率越高,则反应出消费者对品牌的忠诚度就越高。

④ 店铺如何才能提高复购率

当顾客结束逛店，准备结账买单时，品牌又迎来一个非常重要的 MOT —— 抓住顾客结账买单这一 MOT ，与之进行良性交互，将顾客引入私域流量池，进行会员管理。

⑤ 复购率是什么意思怎么计算复购率

复购率是“重复购买率”的简称，是根据消费者对某一产品或服务的重复购买次数计算出来的比率。复购率能够反应出消费者对该产品或服务的忠诚度，比率越高则忠诚度越高，反之则越低。计算复购率有2种方法，一种是用重复购买客户数量/客户样本数量，一种是用重复购买客户的交易次数/客户样本数量。

指消费者对该品牌产品或者服务的重复购买次数，重复购买率越多，则反应出消费者对品牌的忠诚度就越高，反之则越低。

重复购买率有两种计算方法:一种是所有购买过产品的顾客，以每个人人为独立单位重复购买产品的次数，比如有10个客户购买了产品，5个产生了重复购买，则重复购买率为50%。

重复购买率有两种计算方法:一种是所有购买过产品的顾客，以每个人人为独立单位重复购买产品的次数，比如有10个客户购买了产品，5个产生了重复购买，则重复购买率为50%;

第二种，按交易计算，即重复购买交易次数与总交易次数的比值，如某月内，一共产生了100笔交易，其中有20个人有了二次购买，这20人中的10个人又有了三次购买，则重复购买次数为30次，重复购买率为30%。推荐企业采取第一种算法。

卓越业绩来自团队，优秀企业关键在于会管理。如何科学分析企业的复购数据，找到管理的要点并投入精力，是提高复购率的核心。在会员制直复营销中，一切都可以通过数据找到答案。

直与复发现:当一个客户在一定时间段产生二次购买后，接下来的三次、四次购买会很自然的发生，只要开好头，其实复购人员不需要很多精力。

所以，直与复把提高客户二购率，作为保障复购最有价值的指标，制定相应的分配和管理政策，再配合相应市场推广手段的保障，复购率就有了切实可行的保障。直与复做为国内领先的直复营销实战公司，为众多企业提供了提高重复购买率的服务。

⑥ 怎么样提高网店复购率

如何提高网店用户的复购率主要有以下几点：
搜集用户至数据库：要精确了解客户群体，首先在网店经营期间做好数据库里面的客户分析，收集潜在用户，把购买意向强、中、弱的消费者进行有门类、有地域、时间区分，结合客户数据分析，有利于网店经营决策方案的制定；
产品和服务一定要做到位：要想提升买家的复购率，从用户点击进入网店开始，到收到货物并且确认；
迎合顾客对产品的需求：一般来说，态度的好坏直接决定了顾客对你的认可度，产品和服务是用户选择的根本要点。

⑦ 应该按那种方式计算复购率比较合理

关于复购率这件事，确实在我们服务客户的过程中，复购率是很多不管是大的电商公司还是小的电商公司问到最多的，下文的回答中大概是两部分，一个是关于复购率的计算，另一个就是关于复购率这一指标的理解和提升策略洞察。关于复购率的计算：计算方法一（复购的人）：购买次数大于1次的人/所有购买过的人=复购率，例如：10个人中有6个人购买次数大于1次，那复购率就是60%（通常计算的时候我们要加入时间维度，比如计算月复购率，即上一个月购买的人群中，下个月依然购买的百分比。当然你也可以基于上个月首次购买的用户和下个月依然购买的用户来计算，排除掉老用户的干扰。还有季度复购，年复购率，具体以哪种作为自身产品的参考，需要根据业特性去定。比如快消品，可能要看月度复购率；比如眼镜店，可能看一年两年的复购率。）；计算方法二（复购的次数）：复购次数/所有购买过的人=复购率，例如：一段时间内，10个人中有3个人购买过2次，其中有一个人之后又购买了1次，那一共重复购买4次，那这段时间内的复购率就是40%，一般，我们会采用方法一来计算确定复购率。提升用户终生价值，是运营的核心工作，用户第一次下过单，好久没来，再刺激TA一下发个红包补贴，于是又有一次购买。想要提升客户价值，需要更为有效的办法—提升复购。如果新用户转化是利益驱动，那其实是最简单的，因为给个优惠券或红包就能引导一次购买，但想要让用户持续购买，考验的是用户对平台的信任以及产品粘住用户的能力，所以，想要让复购有所提升，是需要花心思迭代产品以及设计运营策略的。

⑧ 电商用户行为分析（一）

2014年是阿里巴巴集团移动电商业务快速发展的一年，例如2014双11大促中移动端成交占比达到42.6%，超过240亿元。相比PC时代，移动端网络的访问是随时随地的，具有更丰富的场景数据，比如用户的位置信息、用户访问的时间规律等。

通过数据分析，能够挖掘数据背后丰富的内涵，为移动用户在合适的时间、合适的地点精准推荐合适的内容。

本案例的目标是从该数据进行随机抽样，并用mysql进行分析，提高自己对电商指标体系的认识。

1、字段说明

1、提出问题：
1）分析用户购物过程中的常见监控指标，了解运营现状，查看各环节的漏斗转化情况，并找到需要改进的节点；
2）研究用户在不同维度下的行为规律，了解用户行为特征，优化运营策略；
3）利用RFM模型对用户进行分类，指导运营针对不同价值用户进行精细化运营；
4）了解用户生命周期，针对不同周期的用户采取不同的运营策略。

2、指标和字段解读
通过用户和用户行为路径可以分析PV、UV、PV/UV、跳失率、总订单量等运营指标；
通过用户行为和时间可以分析用户的购物行为特征；
通过用户和商品、商品类别可以分析用户的购买商品偏好；用户和时间可以分析用户的购买时间偏好，便于对不同商品和时间偏好的用户采取个性化时间推荐（push、短信等推送）；
通过商品类别和用户行为可以分析不同商品类别受欢迎程度，指导运营进行商品的上新或下架；
通过商品类别和时间可以分析不同商品类别的热销时间段，便于做活动的推广；
结合AARRR模型，可以分析用户的生命周期，划分不同用户所处的周期阶段，采用差异化运营；
通过时间和用户的生命周期字段，结合RFM模型可以给用户做价值分类，对客户进行差异化管理。

（查看数据清洗流程： https://www.jianshu.com/p/adb82624df14 )

将csv导入mysql的方法：
切换命令行菜单： https://jingyan..com/article/f00622280752dbfbd3f0c815.html
导入数据： https://blog.csdn.net/qq_25504271/article/details/78911151

1）选择子集
导入之前已选择好

2）列名重命名
无需更改列名

3）数据类型转换
可以在设计表菜单栏更好数据类型

4）数据去重

存在重复值，但由于同一用户同一个行为在一小时内是可能存在多次的，因此这里不做去重处理。

5）缺失值处理

经查询，无缺失值

6）关联数据

由于只有一个表格，无需做表关联（如果需要关联，可以到分析过程中有需要时进行关联，这样会提高MySQL的性能。

7）异常值处理

无需处理异常值

8）数据标准化整理

日期数据整理：

为方便后续的分析，将日期数据分为日期和时间两个维度

行为数据整理：

将用户行为数据进行替换： 1：pv 2：fav 3：cart 4：buy

以上就完成了数据的整理工作。

1）流量指标：
计算页面访客数(pv)、独立访客数(uv)、人均点击数(uv/pv)

页面访客：987911次、独立访客数：8474位、人均点击次数116.58次。
95/30≈3.89次，日人均点击次数大概为3.89次/人/天

2）每日流量指标变化趋势

通过Navicat导出数据进行可视化处理：

pv、uv指标呈正相关性；
三个指标在大部分时间走势平稳，由于双十二的影响，从2014-12-11开始上升，到2014-12-12达到峰值，2014-12-13结束回到正常水平。

1）按照页面访客计算漏斗转化率

由于在购物环节中，收藏和加入购物车行为没有严格的先后之分，可将两个个步骤作为同一步，最终得到用户购物行为各环节转化率，如下：

从整体转化率来看： 浏览- 收藏/加购转化率仅为5%，总体购买转化率为1%，说明有大部分的用户在浏览后未进行下一步操作，平时“逛街看看”成为一种习惯；
从节点转化率来看： 浏览-加购/收藏环节转化率很低，收藏/加购-购买的转化率也只有20%，说明有相当一部分用户是喜欢“囤货”，可能是为了等节假日购买？由于整体的节点并不是最细的不可分割节点，整体的数据比较粗糙，如果需要进一步的深入分析，需要有更细的转化率数据（由于操作路径每个环节都会损失一部分，因此如果能近量的较少客户购买时所需要的操作步骤，对提升整体转化率应该会有很好的提高）。

2）独立访客计算漏斗转化率

用户每个环节的转化率差不多，需要更多数据才能发现用户流失原因。

3)、跳失率

浏览页跳失率： = 只访问一次就离开的人数/总用户数

只加收藏、购物车人数

1）总成交量和人均购买次数：

2）每日总成交和人均成交情况:

1)总体复购率

复购率=复购人数/购买人数=2295/4330=53%

2)商品品类销量排名(商品复购率)

如果有更多数据，可根据商品品类属性进行研究和下钻，优化商品结果，但这里因为数据脱敏无法进行下钻分析

3)用户复购排名

以上用户对平台的忠诚度比较高，对平台的销售贡献度也高（利润贡献情况还需要具体分析），对不同的客户可以收集相应的用户画像，并对用户进行分层管理和营销，从而达到精细化运营

1）、按日期维度

用户活跃度与总体点击数是正相关的，走势平稳，不过在双十二电商大促这天各项指标暴增，且当天点击数占比有所下降(用户的点击更有针对性，前期已经选好商品，就等双十二当天直接购买的客户数量比较多？), 成交数占比大幅上升。

2）、周维度

一周中的大部分时间用户活跃度都比较平稳，周五比较特殊，出现了增长（ 查看数据发现双十二正好是周五，属于特殊活动日，如果进行详细分析时应该将双十二的日期排除分析有更有意义）。

3）、小时维度

晚间用户较为活跃，但用户行为倾向于浏览；白天尤其是中午左右的时段，购买行为的比率相对一天中最高，此时购买的目的性最强（浏览数占比与购买数占比进行关联分析得出结论）。

按照商品品类区分（ 矩阵分析 ），根据点击次数和购买次数两个维度将所有商品划分到四个象限：

点击数高，购买数高。说明此类产品刚需比较强，品牌多且种类丰富，用户在较高的需求下有很多的选择；
点击数低购买数高。用户的购买决策十分果断，且对于该类产品的需求量也是很大的，说明该类产品选择性比较小，可能形成几个品牌垄断的情况，或者产品的差异性较小，用户不愿花费过多的精力去挑选。
点击数低购买数低，绝大多数产品都集中在这个象限，这种产品存在很多的替代品，用户很难集中在某个子类进行大量购买，而是跳跃式选购。
点击数高购买数低，这类产品的需求弹性较大，用户购买存在随机性。

用户购买商品分为以下几类过程：

直接购买
浏览后购买
加购物车购买
浏览加购物车购买
收藏购买
浏览收藏购买

结果显示，直接够买的用户远远多于浏览后加购或者收藏再购买的用户，说明大部分购买者都是喜欢直接购买商品的，这个跟周围朋友的习惯也是符合的，基本上都是在浏览的阶段都不会马上购买，而是等到过段时间想买的时候就直接下单，几个步骤之间相当于是分开的。

用户的购买次数大部分集中在5次以内，购买频率都还挺高的

⑨ 电商运营怎么降低用户流失，提高用户留存和复购呢

想要提高用户留存和复购，有以下几点意见，给您参考：
1、 会员制
会员一方面是预付费模式，可以提前获取部分收入。一方面也是长期捆绑用户，提升用户粘性和复购。
2、 定期活动
定期通过打折，促销，返利，红包等等活动刺激用户。
3、 购物返利
购物返优惠券，返红包，可以增加复购。
4、 优惠券
根据用户的使用习惯和行为，为用户赠送优惠券，可以刺激消费，提升复购。
5、 产品本身竞争力
产品品质好，价格有竞争力，自然会提升复购。这是一切的基础。
6、 提升产品本身的粘性。
A、提升产品丰富度，不同产品之间会互相转化。
B、功能，比如签到送积分墙之类的积分商城的设计，有助于提升APP活跃度，促进产品转化。
0元购，1元团等产品福利常规的存在，会促使用户顶起来看。

⑩ 复购率应该大于1吗

不会超过1

淘宝复购率一般在百分之50是正常的。淘宝复购率指消费者对该品牌产品或者服务的重复购买次数，重复购买率越多，则反应出消费者对品牌的忠诚度就越高，反之则越低。重复购买率有两种计算方法：一种是所有购买过产品的顾客，以每个人人为独立单位重复购买产品的次数，另一种是按交易计算，即重复购买交易次数与总交易次数的比值。

复购率高有的好处

1、提升回头率。当心的消费者对店铺的整体情况有了一些了解，对产品的性价比进行分析之后，应该不会排斥对店铺的关注。这样一来，让他们再一次关注店铺，应该不会有什么难度。

2、提升店铺的权重。老客户对店铺的产品有一些了解，对店铺服务也会很满意。第二次再来购买时，几乎不会给差评。多一个好评，对店铺权重的提升会有很大帮助。