電商行業中讓用戶持續地產生復購是一個非常核心的目標，大部分電商平臺80%以上的銷售都是由老客的持續復購產生的，因此提升用戶的復購行為是電商平臺中的重要事情。作為一名數據師，如何幫助電商平臺搭建復購數據指標體系，幫助平臺提升用戶的復購率呢？本文作者對此進行了分析，一起來看一下吧。

電商行業中讓用戶持續地產生復購是一個非常核心的目標，大部分電商平臺80%以上的銷售都是由老客的持續復購產生的，因此提升用戶的復購行為是電商平臺中的重要事情，公司也會花費大量的精力在提升復購行為的運營策略和產品迭代上。那作為一名數據分析師可以如何幫助電商平臺搭建復購數據指標體系，幫助平臺提升用戶的復購率呢？

電商的復購可以由單品復購和類目復購組成，單品復購是指有復購屬性的商品，用戶持續地對其購買，一般都是快消品居多，比如紙巾、紙尿褲等在日常生活當中持續需要使用的商品，當用戶對你的產品滿意的時候就會持續不斷的對其進行購買。

另外類目復購的話包括一些非復購屬性的商品但是用戶也會一次性的需求，當用戶對平臺的產品滿意時，就會持續的在該平臺購買一次性使用的產品，因為這種一次性產品的使用需求也會源源不斷的產生，那么也就是平臺來說會有持續的復購行為，這種一般發生在類目復購甚至是跨類目復購。

01 單品復購之如何定義單品

單品復購首先要先去定義什么是單品。spu和sku是電商平臺對商品的2種最常用的定義，那么對于單品復購來說基本上是spu維度上的，但是也不絕對，需要基于業務的實際情況而定，可以是部分sku的集合。

舉個例子：蘋果手機把iPhone14、iPhone14 Pro、iPhone14 Pro max三個型號的各個不同內存和不同顏色的手機都定為同一個spu，但是iPhone 5C這種mini款的手機卻定義為不同的spu。這時候我們需要思考蘋果公司為啥這么定義，蘋果公司可能認為買14和14 pro 和14 pro max是同一群人，只是基于預算不同就選擇了不同的型號，但是選擇蘋果5c的人群是完全不同的用戶畫像，差不多是下層市場的人群，是跟Android中低端競爭的機型，因此設置了另外的spu。

可能更多的是基于人群的區別以及商業的思考，去考慮設置spu的規則。我們也可以基于業務的實際情況去考慮哪些sku需要歸在一起去看單品復購的情況。

02 單品復購之復購周期

每個商品都有他的使用周期，如果一個商品是復購類的商品，那么當他使用完之后就需要繼續買新的商品來使用。因此我們需要盡可能在使用完之前就讓其復購。到單品維度的話，復購周期跟一次購買的件數有很大的關系，因此購買件數是一個非常重要的維度，用于判斷用戶多久該復購了，以便觀察正確的時間內的復購指標。

常規復購的追蹤周期有30天、60天、90天、180天，350天，超過半年其實就有比較大的流失風險了，除非囤的特別多。我們就需要在這些不同周期內去追蹤復購率等復購指標。

03 單品復購之不復購原因

復購分析重要的一點就是要找到用戶不復購的原因然后去不斷優化提升。我們可以從用戶的購買鏈路分析，比如說買完后是App有再來訪問，是否曝光了對應的商品、是否點擊了對應的商品、是否加購了對應的商品，是否最終購買了對應的商品，每一個步驟的流失都對應不同的原因，需要用不同的方法策略去優化。

比如說App沒有訪問需要用push、短信、郵箱等站外的手段去觸發用戶，那來了App卻沒有曝光對應的商品，那需要推動算法的曝光策略去精準觸達用戶、如果是沒有點擊需要優化文案和圖片、如果點擊了沒有加購、需要優化詳情頁的設置以及促銷力度等。當然這些是運營層面的優化點。

還有產品本身的質量和效果也是用戶會產生持續復購的重要原因。我們就可以通過分析用戶的評價情況，去詳細了解用戶對于商品的真實評價。找到一些不好的點去優化、找打一些用戶認為好的點持續升級。

04 單品復購之數據模型

數據模型我們在前面的文章中提到過，可以OSM模型來搭建我們的數據指標體系模型。那么在文章的前面部分我們已經知道了復購的目標以及可以優化的策略點。這樣就可以來搭建的我們單品復購數據模型了。

05 單品復購之復購現狀

首先有一個整體的看板幫助我們了解每個單品的復購現狀，要結合購買件數才可以更加清晰的了解復購的情況。

然后需要再了解一下復購的間隔天數分布，幫助我們了解已經復購的用戶是不是按照我們預期內的周期在進行復購，幫助我們去了解我們的用戶。再接下來就是去分析用戶不復購是在哪一個環節流失的，以幫我們針對性的優化對應的內容。

最后就是了解用戶對應于產品的評價情況，幫助我們去發現產品本身的問題。因為畢竟打鐵還需自身硬，產品本身的品質才是用戶復購的最重要的原因。營銷只是起到了錦上添花的作用。

用戶評價詞云圖

本次文章我們主要介紹了電商復購中的單品復購數據模型的搭建，下次文章我們將介紹類目復購應該如何進行。敬請期待哦！