Repeat Purchase Rate

定义

Repeat Purchase Rate 是复购率，表示购买用户中有多少在指定时间内再次购买。

它比一般访问留存更接近电商长期价值，因为它直接衡量用户是否持续贡献订单。

一句话理解：Repeat Purchase Rate 回答“买过的人，有多少又买了”。

为什么重要

复购率是电商健康度的核心指标之一。

如果复购率高，业务可以从同一批用户中获得更多订单，LTV 更高，获客成本也更容易回收。复购率低则意味着业务高度依赖持续拉新。

Repeat Purchase Rate 能帮助团队判断：

• 用户是否满意首单体验
• 商品是否有持续需求
• CRM 是否有效
• 会员体系是否发挥作用
• 渠道带来的用户质量如何

Growth 漏斗位置

Repeat Purchase Rate 位于 Retention 层，并直接影响 Customer Value。

典型路径：

First Purchase -> Repeat Purchase -> Higher Frequency -> LTV

计算公式

基础公式：

Repeat Purchase Rate = Repeat Buyers / Buyers

首购用户复购率：

New Buyer Repeat Purchase Rate = New Buyers who purchased again / New Buyers

指定窗口复购率：

90-day Repeat Purchase Rate = Users with second purchase within 90 days / First-time Buyers

统计口径

必须明确复购窗口和复购行为。

常见窗口：

• 30 天
• 60 天
• 90 天
• 180 天
• 按品类购买周期

需要注意：

• 第二单是否必须支付成功
• 退款订单是否算复购
• 订阅自动续费是否单独计算
• 跨品类购买是否算复购
• 多账号和家庭账户如何处理

推荐按品类、渠道和首购 cohort 分析复购率。

示例

某月新买家 8,000 人，其中 90 天内有 2,400 人再次购买。

90-day Repeat Purchase Rate = 2,400 / 8,000 = 30%

如果不同渠道首购成本相同，但一个渠道复购率 30%，另一个 10%，前者长期价值明显更高。

SQL 思路

计算 90 天复购率：

with ranked_orders as (
  select
    user_id,
    order_paid_at,
    row_number() over (partition by user_id order by order_paid_at) as order_rank
  from orders
  where order_status in ('paid', 'shipped', 'completed')
),
first_orders as (
  select user_id, order_paid_at as first_order_at
  from ranked_orders
  where order_rank = 1
),
second_orders as (
  select user_id, order_paid_at as second_order_at
  from ranked_orders
  where order_rank = 2
)
select
  count(distinct case
    when s.second_order_at < f.first_order_at + interval '90 day'
    then f.user_id end) * 1.0 / count(distinct f.user_id) as repeat_purchase_rate_90d
from first_orders f
left join second_orders s on f.user_id = s.user_id;

Dashboard 展示

建议展示方式：

• Repeat Purchase Rate 趋势图
• Repeat Purchase Rate by Channel
• Repeat Purchase Rate by Category
• Cohort Repeat Purchase Table
• Time to Second Purchase
• Repeat Purchase Rate vs LTV

可视化建议：用“首购后第几天发生第二单”的分布图，找到最适合 CRM 召回的时间窗口。

如何优化

优化方向：

• 提升首单商品和履约体验
• 设计第二单优惠
• 按品类复购周期提醒
• 个性化推荐补货或相关商品
• 会员积分和等级权益
• 售后评价后触发复购路径
• 对高潜用户做分层 CRM

复购优化的关键是时机。太早打扰用户会浪费触达，太晚触达用户可能已经流失。

常见误区

• 不定义复购时间窗口。
• 用总订单数增长代替复购率。
• 不区分新客复购和老客复购。
• 用大额补贴刺激第二单，却没有长期价值。
• 不按品类周期分析。
• 只看复购率，不看复购 AOV 和毛利。

相关指标

• Retention Rate
• First Purchase Rate
• Orders
• Buyers
• Purchase Frequency
• LTV
• CAC

面试题

1. Repeat Purchase Rate 和 Retention Rate 有什么区别？
2. 为什么复购窗口要按品类定义？
3. 如何提升第二单转化？
4. 如果复购率提升但 AOV 下降，怎么判断？
5. 复购率如何影响 LTV？

企业案例

一家宠物用品电商发现猫粮用户首购后平均 35 天需要补货，但 CRM 统一在首购后 7 天发优惠券，效果很差。

团队按商品消耗周期重设触达时间，在预计用完前 5 天发送补货提醒，90 天复购率明显提升。

PPT Notes

• Slide title: Repeat Purchase Rate: 衡量用户是否持续购买
• Key message: 复购率直接影响 LTV 和获客预算
• Visual: First Purchase -> Second Purchase -> LTV
• Speaker note: 强调复购周期要按品类设定