Py学习  »  DATABASE

复购率指标解读及mysql实现

CDA数据分析师 • 7 月前 • 91 次点击  

复购率是指在一定时间范围内,购买某产品或服务的客户中再次购买该产品或服务的比例。它是衡量客户忠诚度和重复购买行为的重要指标,可以帮助企业评估客户留存和回购能力。

具体解读复购率指标时,可以考虑以下几个方面:

  • 时间范围:复购率的计算需要指定一个时间范围,比如一个月、一季度或一年。不同的时间范围可以提供不同的视角来评估复购率。

  • 客户定义:复购率可以根据不同的客户定义进行计算,比如按照注册用户、付费用户或某个特定的用户群体。不同的客户定义可能对复购率的计算结果产生影响。

  • 计算方法:复购率的计算方法可以有多种,常见的方法是计算复购客户数量占总购买客户数量的比例。也可以根据购买次数来计算复购率,比如计算购买2次及以上的客户占总购买客户数量的比例。

  • 结果解读:复购率的结果通常以百分比形式呈现,可以直观地了解客户的复购行为。高复购率表示客户对产品或服务的满意度较高,忠诚度较强,对企业来说是一个积极的信号。低复购率可能意味着客户留存能力较弱,需要关注客户满意度和回购策略。

综上所述,复购率是一个重要的指标,可以帮助企业了解客户行为和忠诚度。通过跟踪和分析复购率,企业可以制定相应的市场推广和客户关系管理策略,提高客户留存和回购率,进而提升业绩。

当计算复购率时,我们需要考虑两个方面:首次购买和再次购买。首次购买是指客户在给定时间范围内首次购买的订单,再次购买是指客户在给定时间范围内至少购买了两次的订单。

以下是一个示例代码:

-- 查询2017年每月的复购率(复购率=复购用户数/总用户数)
select 月份,
sum(if(单量>1,1,0)) as 复购人数,
count() as 总人数,
concat(round(sum(if(单量>1,1,0))/count()100,2), '%') as 复购率
from( select month(created_at) as 月份, customer_id, count() as 单量
from orders
where year(created_at)=2017
group by month(created_at), customer_id
) as T
group by 月份;

解读如下:

  • 首先,使用子查询从orders表中选取了2017年的数据,并按照月份和顾客ID进行分组,计算每个顾客在每个月的订单数量。

  • 在主查询中,使用sum函数和if语句来计算每个月的复购人数。如果一个顾客在某个月的订单数量大于1,则将其计数为复购人数。

  • 使用count函数计算每个月的总人数,即不考虑复购的顾客数量。

  • 使用concat函数和round函数将复购率计算为百分比形式,并保留两位小数。

  • 最后,使用group by语句按照月份进行分组,得到每个月的复购率。

总结:这段代码通过子查询和主查询的组合,计算了2017年每个月的复购率,并返回了每个月的复购人数、总人数和复购率。


了解更多数据分析知识、与更多优秀的人一起进群交流请扫码

群码过期或者群满请添加客服微信 CDAshujufenxi 后拉您进群

Python社区是高质量的Python/Django开发社区
本文地址:http://www.python88.com/topic/161624
 
91 次点击