指标、计算——复购率

目录

• 1、指标定义
• 2、计算方法
  • ①按人数计算
  • ②按交易次数计算
• 3、实例操做——按人数计算
  • ①SQL求解
  • ②python求解
• 4、提高策略和方法

1、指标定义

  在单位时间窗口内，屡次（2次及以上）消费的用户在总消费用户的占比。

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2、计算方法

①按人数计算

  全部购买过产品的顾客，以每一个人为独立单位重复购买产品的次数，好比有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%。

②按交易次数计算

  某月内，一共产生了100笔交易，其中有20我的有了二次购买，这20人中的10我的又有了三次购买，则重复购买次数为30次，重复购买率为30%。
  通常按第1中计算

3、实例操做——按人数计算

订单信息表order_info相关字段：

• userID：用户ID
• paidtime：支付时间
• ispaid：支付状态（非必要字段）

注意：一个用户可能在同一天消费屡次

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①SQL求解

解题步骤：
a、先求出【用户时间窗口内的用户消费次数表】order_times

CREATE OR REPLACE VIEW order_times AS 
SELECT
	DATE_FORMAT( paidtime, "%Y-%m" ) AS 月份,
	userid,
	COUNT( userid ) AS 消费次数 
FROM
	order_info 
WHERE
	ispaid = '已支付' 
GROUP BY
	DATE_FORMAT( paidtime, "%Y-%m" ),
	userid

  筛选出已支付的订单记录，对用户和时间窗口进行分组，时间窗口须要根据实际需求进行必定转化处理（这里时间窗口为月份）。

b、时间窗口内【消费次数>1的人数】/【总消费人数】

SELECT
	月份,
	COUNT( DISTINCT userid ) AS 消费人数,
	COUNT(CASE WHEN `消费次数` > 1 THEN 1 ELSE NULL END) AS 复购人数,
	COUNT(CASE WHEN `消费次数` > 1 THEN 1 ELSE NULL END)/COUNT( DISTINCT userid ) AS 复购率
FROM
	order_times
GROUP BY
	月份;

  按时间窗口分组，再用case when语句求出【消费次数>1的人数】

②python求解

解题步骤：
a、导入数据

col = ['orderid','userid','ispaid','price','paidtime']
df = pd.read_csv(r'file_path/order_info_utf.csv',encoding='utf-8',names=col)
df.head()

b、新增时间窗口字段

df['month'] = df['paidtime'].str[:7]
df.head()

c、筛选已支付订单记录

df = df[df['ispaid']=='已支付']
df.head()

d、数据透视，获取【时间窗口内的用户消费次数透视表】

# 用户ID为索引，时间窗口为列名称，count统计消费次数，无消费记录用0填充
order_counts = df.pivot_table(index='userid',columns='month',values='price',aggfunc='count').fillna(0)
order_counts.head()

e、计算复购率

month_buy_rate = pd.DataFrame((order_counts>1).sum()/(order_counts>=1).sum(),columns=['复购率'])
month_buy_rate['消费人数'] = (order_counts>=1).sum()
month_buy_rate['复购人数'] = (order_counts>1).sum()
month_buy_rate

4、提高策略和方法

  复购率变高，也就是用户多消费。想让用户多消费，莫非就是自身产品实力过硬，或者产品不咋滴，可是可是套路足，让用户以为本身产品“性价比”高，值得再次购买。