一、前言：

現(xiàn)在先來一起了解一下關(guān)于復(fù)購數(shù)據(jù)分析的的概念，復(fù)購數(shù)據(jù)分析，顧名思義就是重復(fù)的購買行為。復(fù)購率的計(jì)算也能簡單，用復(fù)購客戶的數(shù)量/整體客戶數(shù)量。例如某公司當(dāng)月銷售了100個(gè)訂單，其中80個(gè)訂單是新訂單，20個(gè)訂單是二次下單的，那么復(fù)購率就是20%。

二、復(fù)購數(shù)據(jù)分析步驟：

話不多說，現(xiàn)在就給大家分享一個(gè)非常簡單的做復(fù)購數(shù)據(jù)分析的方法。用Excel即可完成，適用性較強(qiáng)。在此之前，需要準(zhǔn)備一個(gè)包括客戶名稱、下單時(shí)間、交易狀態(tài)等字段的銷售數(shù)據(jù)源，行業(yè)無限制。

拿到數(shù)據(jù)源之后，要養(yǎng)成先對數(shù)據(jù)源進(jìn)行觀察的習(xí)慣，看看有哪些無用的數(shù)據(jù)需要剔除的，哪些數(shù)據(jù)需要清洗一下的，這樣才能確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。從這份數(shù)據(jù)中我們可以看到交易狀態(tài)這一列存在退款的情況，這時(shí)我們應(yīng)該把退款的訂單數(shù)據(jù)刪除掉：

使用篩選功能，篩選出退款訂單數(shù)據(jù)，為保留正常的訂單數(shù)據(jù)，可以利用工具欄上的“查找和選擇”，點(diǎn)擊選擇“可見單元格”，就能把退款訂單數(shù)據(jù)刪除了：

這時(shí)又發(fā)現(xiàn)了一個(gè)問題，從數(shù)據(jù)中可以看到，有些客戶會(huì)在同一天內(nèi)重復(fù)購買數(shù)個(gè)訂單，但這不是復(fù)購的行為，因此這個(gè)訂單數(shù)據(jù)也要去除：

這種情況的解決方法是，插入一列輔助值，使用公式只保留年月日，將下單日期的時(shí)分秒去除掉。使用去重功能，將去重條件設(shè)定為輔助列與買家ID這兩列：

以下是去重操作執(zhí)行后的界面：

怎么才能看到所有買家的購買次數(shù)呢？也很簡單，首先新建一個(gè)透視表，將行標(biāo)簽設(shè)置為買家ID，并將買家ID以計(jì)數(shù)的形式拖拽到度量區(qū)里：

還記得上面提到過的復(fù)購率的概念嗎？重復(fù)購買用戶數(shù)量除以所有下單用戶的數(shù)量，就能得出復(fù)購率，在這里購買次數(shù)≥2的即可認(rèn)為重復(fù)購買的用戶?，F(xiàn)在根據(jù)剛制作的透視表中的數(shù)據(jù)，使用countif函數(shù)求出購買次數(shù)≥2的用戶，得出結(jié)果后/總?cè)藬?shù)，即為整體的復(fù)購率了：

得出復(fù)購率后，還可以進(jìn)一步查看復(fù)購客戶的購買頻次分布情況，如圖，三分之二的復(fù)購用戶的購買頻次集中在2次，購買頻次在4次以上的就非常少了：

三、后續(xù)建議

當(dāng)然不止Excel能做復(fù)購分析，小編再給大家推薦一款很好用的工具——智分析。在做復(fù)購分析方面，智分析在做數(shù)據(jù)建模上有著巨大的優(yōu)勢。智分析既能直連數(shù)據(jù)庫，同時(shí)還支持Excel文件導(dǎo)入：

數(shù)據(jù)源導(dǎo)入之后，就可以利用智分析的數(shù)據(jù)模型功能進(jìn)行建模，對SQL語句熟悉的小伙伴可以建立一個(gè)SQL查詢，把復(fù)購分析所需的各種字段與指標(biāo)算出來：

除了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)模型能力，智分析的數(shù)據(jù)可視化能力也非常不錯(cuò)。尤其是它的線上自助儀表盤功能，能夠?yàn)閺?fù)購分析的模型制作出相應(yīng)的圖表，并以最直觀的方式進(jìn)行可視化呈現(xiàn)：