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Retention Rate

定义

Retention Rate 是留存率,表示一批用户在经过一段时间后,仍然回来访问、购买或产生关键行为的比例。

在电商中,留存不一定是每天打开 App,更常见的是在合理购买周期内再次访问或再次购买。

一句话理解:Retention Rate 回答“用户买完或来过之后,还会不会回来”。

为什么重要

留存决定增长是否可持续。

如果用户只买一次就流失,业务必须不断花钱买新客,CAC 压力会越来越大。高留存意味着:

  • 用户对商品和服务满意
  • CRM 和会员运营有效
  • 复购周期健康
  • LTV 更高
  • 获客成本更容易回收

电商留存要结合品类周期理解。高频食品和低频家具不能用同一个留存周期比较。

Growth 漏斗位置

Retention Rate 位于 Retention 层,同时影响 Customer Value。

典型路径:

text
First Purchase -> Repeat Visit -> Repeat Purchase -> LTV

计算公式

用户留存率:

text
Retention Rate = Retained Users / Cohort Users

购买留存率:

text
Purchase Retention Rate = Users who purchased again / First-time Buyers

N 日留存:

text
Day N Retention = Users active on day N / New Users on day 0

统计口径

必须明确留存行为和时间窗口。

留存行为可以是:

  • 再次访问
  • 再次浏览商品
  • 再次加购
  • 再次购买
  • 再次产生收入

时间窗口可以是:

  • 7 天
  • 30 天
  • 60 天
  • 90 天
  • 按品类复购周期定义

推荐电商重点看 Purchase Retention,而不是只看 App Active Retention。

示例

某月新增首购用户 10,000 人,其中 30 天内再次购买 2,000 人。

text
30-day Purchase Retention Rate = 2,000 / 10,000 = 20%

如果食品品类 30 天复购率 35%,家电品类 30 天复购率 5%,不能简单说家电留存差,因为品类购买周期不同。

SQL 思路

计算首购用户 30 天购买留存:

sql
with first_purchase as (
  select user_id, min(order_paid_at) as first_purchase_at
  from orders
  where order_status in ('paid', 'shipped', 'completed')
  group by 1
),
repeat_purchase as (
  select distinct o.user_id
  from orders o
  join first_purchase fp on o.user_id = fp.user_id
  where o.order_paid_at > fp.first_purchase_at
    and o.order_paid_at < fp.first_purchase_at + interval '30 day'
    and o.order_status in ('paid', 'shipped', 'completed')
)
select
  count(distinct rp.user_id) * 1.0 / count(distinct fp.user_id) as retention_rate_30d
from first_purchase fp
left join repeat_purchase rp on fp.user_id = rp.user_id;

Dashboard 展示

建议展示方式:

  • Cohort Retention Table
  • 7/30/60/90 天留存趋势
  • Retention by Channel
  • Retention by Category
  • New Buyer Retention vs Returning Buyer Retention
  • Retention and LTV 联动

可视化建议:用 Cohort 热力图展示不同获客月份的后续购买留存,颜色越深代表留存越高。

如何优化

优化方向:

  • 提升首单体验
  • 保证商品质量和履约体验
  • 建立复购提醒
  • 按品类周期做 CRM
  • 会员权益和积分体系
  • 个性化推荐
  • 售后服务和评价运营
  • 对高价值用户做分层运营

留存优化不是每天打扰用户,而是在合适时间提供合适理由让用户回来。

常见误区

  • 用 App 打开率代替购买留存。
  • 不按品类复购周期定义留存窗口。
  • 只看平均留存,不看渠道 cohort。
  • 首单靠大额补贴拉来低质量用户,后续留存差。
  • 不区分访问留存和购买留存。
  • 留存下降时只怪 CRM,不看商品和履约。

相关指标

面试题

  1. 电商留存和 SaaS 留存有什么不同?
  2. 为什么电商更关注购买留存?
  3. 如何选择 30 天、60 天还是 90 天留存窗口?
  4. 如果某渠道首购率高但留存低,说明什么?
  5. 如何设计 Cohort Retention Dashboard?

企业案例

一家零食电商发现某广告渠道首购成本低,但 60 天购买留存只有 8%,远低于搜索渠道的 22%。进一步分析发现,该渠道用户主要被低价秒杀吸引,对品牌和品类没有持续需求。

团队减少该渠道预算,把更多预算投向搜索和内容渠道,并用 60 天购买留存作为渠道扩量门槛。

PPT Notes

  • Slide title: Retention Rate: 判断增长是否可持续
  • Key message: 电商留存要按购买周期和品类理解
  • Visual: Cohort Retention Heatmap
  • Speaker note: 强调渠道质量必须看后续留存
电商 Growth 指标手册 · 服务于电商增长团队的实战教材
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