在商业运营中，回购率的波动往往能够直观地反映出客户对品牌和产品的忠诚程度。一个健康的回购率可以为企业带来稳定的收入流，同时也是品牌口碑和市场影响力的有力证明。但是，当企业面临回购率下降的情况时，这通常是一个警示信号，表明需要对市场动态、消费者行为、产品质量或服务体验进行深入分析。

本文将通过细致的数据分析，揭示回购率下降的潜在原因，并提出针对性的解决方案。我们将从用户行为的角度出发，运用RFM模型等多维度拆解方法，对不同用户群体的购买行为进行深入分析。通过对历史数据的分析和对未来趋势的预测，我们期望能够帮助店铺在激烈的市场竞争中找到新的增长点，实现业绩的持续增长。

一、  明确问题背景与分析思路

在2019年的“双11”购物狂欢节落幕之后，某店铺面临了KPI未达标的情况。初步的分析显示，尽管在11月11日当天吸引了大量首次购买的新客户，但KPI的缺口似乎与已购客户的消费表现不尽人意有关。目前，我们迫切需要深入挖掘导致这一问题的根本原因，并提出相应的改进措施。

1、  明确问题

首先，“双11”是一个典型的限时大型促销活动，其销售仅限于当天，因此我们需要关注的是这一天的特定回购率指标。“KPI的缺口似乎与已购客户消费表现不佳有关”，这句话指出我们的分析焦点应该是那些在“双11”之前已经在本店有过购买记录的客户。

当我们提到“已购客户销售不佳”，我们是在比较2019年与历年“双11”期间的回购情况。通过对比，我们注意到2019年“双11”期间，这些老客户的回购率出现了下降。现在，我们需要深入挖掘导致这一现象背后的因素。

2、  分析原因

（1）计算并分析回购率

选择在大型促销活动前一段时间内进行购买的用户群体作为我们的主要监测对象，并分析他们在本次促销活动中的购买比例。针对本次分析，考虑到该店铺在日常的短信沟通等渠道主要接触的是近两年内有过购买行为的用户，我们决定将“双11”开始前两年内完成交易的用户作为我们的基准群体。我们进一步收集了这些用户在当年“双11”期间的购买数据，并据此计算了2017年、2018年和2019年“双11”期间的回购率。

通过计算，我们得到了历年“双11”期间的回购率变化情况。

图表显示出回购率持续下降的趋势。通过分析可以发现，回购率的下降并非始于2019年，实际上在2018年就已经开始。然而，与此同时，参与“双11”活动的用户基数和回购人数实际上一直在增加，这表明情况尚未达到非常严重的程度。

大促回购率是通过回购人数除以用户基数计算得出的。正如前面分析所指出的，尽管回购人数和用户基数都在增长，但回购率却出现了下降。这表明回购人数的增长速度没有跟上用户基数的增长速度。换句话说，可能在新增的用户中，有一部分人的表现并不理想，他们的回购行为较差，从而拉低了整体的回购率。接下来的分析工作将重点在于识别并理解这部分用户的特征和行为。

文章中提到的数据大屏模板分享给大家——
https://s.fanruan.com/gtpby
零基础快速上手，还能根据需求进行个性化修改哦

（2）回购率下降的严重性

领导层对回购率下降问题的关注主要基于两个核心原因：

• 客户基础庞大，回购率的微小下降就意味着大量用户的流失

首先，这家店铺拥有庞大的用户基础。举例来说，如果将用户范围扩展到两年前，那么用户数量将达到百万规模。在这种情况下，即使回购率仅有0.1%的下降，也可能导致失去1000名客户。考虑到店铺的平均客单价为200元，这将直接导致20万元的销售额损失。

• ”双十一“应是回购率的高峰

其次，”双11″是电子商务领域全年最盛大的购物活动，通常在这一天，用户的回购率会达到一个高峰。如果连这样的大型促销活动期间回购率都出现下降，那么在平常时段，回购率的下降趋势将会更加显著。

因此，这个问题不容忽视，需要我们给予足够的重视并采取相应措施。

3、确定分析思路

（1）用户群体的细致拆解

在分析的初始阶段，我们将运用多维度拆解的方法来深入理解用户群体。这包括但不限于用户的购买历史、偏好、地理位置、年龄和性别等。通过这种细致的拆分，我们可以识别出不同的用户细分，并为后续的深入分析打下基础。

（2）不同用户群体回购率的深入对比

接下来，我们将采用对比分析的方法，对不同用户群体的回购率进行比较。这一步骤的目的是识别出哪些用户群体的回购率出现了显著变化。一旦发现了这些关键群体，我们将进一步细化我们的分析，探索可能影响回购率的因素，如促销活动的影响、价格敏感度、产品满意度等。

（3）假设检验方法的应用

在前两步的基础上，我们将进入验证阶段。在这里，我们会形成一些关于回购率下降可能原因的假设，并使用数据来验证这些假设的有效性。通过这种方法，我们可以确定哪些因素是导致回购率下降的真正原因，并据此制定出有针对性的改进措施。

二、  分析过程

1、  使用多维度拆解方法进行用户拆解

（1）按照最近一次购买时间间隔拆解

首先，我们选择的第一个拆解维度是RFM模型中的“最近一次购买时间间隔”（R值）。以小明为例，如果他在1月2日、3月2日和3月8日分别在天猫超市进行了购物，那么在分析“38大促”期间的回购用户时，小明距离“38大促”的最近一次购买时间是3月2日，因此他的R值为6天。一般而言，R值越小，表明用户的活跃度越高，相应地，其回购率也倾向于更高。

针对这家店铺，我们的目标群体是近两年内有购买记录的用户，即在“双11”前730天内曾经购买的用户。为了进行初步的拆解分析，我们可以将用户的R值按照年度购买周期（一年按365天计算）粗略地分为两个区间：

• 一组是R值小于或等于365天的用户。
• 另一组是R值大于365天但小于或等于730天的用户。

这样的拆分有助于我们识别出不同活跃度的用户群体，并进一步分析其回购行为。

（2)按照购买频率拆解

紧接着R值之后，我们采用的第二个拆解维度是F值，它在RFM模型中代表“购买频率”。这个指标衡量的是在“双11”前两年内，基准用户群体的购买次数。

初步的拆解可以简单地将用户分为两组：

• 一组是购买频次为1次（F=1）
• 另一组是购买频次超过1次（F>1）

根据理论分析，通常购买频次越高的用户，其活跃度也越高，因此他们的回购率也理应更高。

这里可能有人会问，为什么不使用RFM模型中尚未用到的M值（累计购买金额）？实际上，累计金额在一定程度上已经被购买频次所反映，因为累计金额等于客单价乘以购买次数。由于这些用户在过去两年中只购买了一次，且单笔交易的客单价差异不大，M值可能无法为我们提供有效的分组效果。

2、  不同用户群体回购率对比

（1）不同R值用户回购情况

对比2018年“双11”的回购率数据，我们发现2019年“双11”的总体回购率下降了4.46%（如图第三行所示，总体回购率的同比下降值为4.46%）。然而，当我们分别观察R值在两个不同区间的用户群体——R≤365和365<R≤730时，并没有发现类似的下降趋势。具体来说，R≤365这一组的回购率与上年持平（如第一行所示，回购率的同比变化值为0%），而365<R≤730这一组的回购率实际上还略有上升（如第二行所示，同比变化值为1.67%）。

基于这些观察，我们初步得出的结论是，不同R值的用户群体在回购率上并没有普遍下降，因此R值本身并不足以解释整体回购率下降的现象。为了迅速识别出影响回购率的关键因素，我们决定暂时将注意力从R值转移到其他可能的分析维度上。

（2）不同F值用户回购情况

在对2018年与2019年的用户回购情况进行对比时，我们发现了一个显著的差异。2019年仅购买一次的用户（F=1）的回购率同比降低了9.27%，而那些购买多次的用户（F>1）的回购率同比仅下降了0.81%。与总体回购率下降的4.46%相比，F=1用户群体的变动更为显著。

这一现象并不难理解，因为即便是常识也会告诉我们，只购买过一次的用户要转化为重复购买的难度较大，而且几乎所有店铺的大部分销售都来自F=1的用户。

那些仅购买过一次的用户的回购率显著下降，这是导致2019年“双11”期间已购用户整体回购率降低的主要原因。这为我们提供了一个重要的分析突破口，接下来我们可以对F=1的用户群体进行更细致的分组和更深入的分析。

在确定了F=1用户群体的问题后，我们将这部分用户单独筛选出来，并根据不同的R值进行更细致的分组，以便仔细对比各组的回购情况，从而找到问题的核心。表44展示了分组的结果（为了展示的清晰性，表中省略了2018年和2019年的具体基数数据）。

黄色单元格标出了回购率同比下降最大的值，这是导致F=1用户回购率下降的主要原因。这个值对应的用户群体是90<R≤180的区间。如前所述，R值代表“回购间隔”，即用户最近一次购买日期与上一次购买日期之间的天数差。

因此，从2019年11月11日往前推算90天至180天，我们可以得知这个区间的用户上次购买时间大约在2019年5月中旬至8月中旬。同时，这些用户还有一个共同的重要特征，即F=1，意味着他们是在这个时间段内首次购买的新用户。鉴于该店铺主营服饰类目，根据品牌特性和电商平台的活动节奏，5月至8月期间的主要活动包括“618”大促和7月的秋季新品上市。

3、&nbsp;&nbsp;进行假设检验

根据对不同用户群体的回购率进行分析结果，我们可以提出一个假设：这两次促销活动所吸引的新用户群体在质量上存在问题。

通过对比分析用户的年复购率、成为会员的比例、互动频率以及对短信营销的响应等关键指标，我们能够得出一些有价值的结论。

分析结果显示，2019年“618”大促期间虽然吸引了大量新用户，但其中很多用户并没有成为回头客。进一步的调查发现，这些新用户的来源主要是通过平台推广页面，例如“9.9元秒杀”和“叠猫猫游戏”等广告活动，这些活动由于具有较大的曝光量，吸引了许多寻求低价商品的新用户。这些用户往往只是出于对促销活动的兴趣而进行一次性购买，而非基于对品牌或产品的长期忠诚。

4、&nbsp;&nbsp;提出建议

在提出建议时，我们需要确保建议的可行性和实际操作性。可以从两个主要角度来考虑：外部资源和内部策略。

（1）外部资源（电商平台）：

• &nbsp;分析现有电商平台提供的资源以及未来可能争取到的资源。
• &nbsp;考察竞品所享有的资源，探索自身店铺是否也能获取或置换相似资源。
• &nbsp;电商平台的资源可能包括页面流量、店铺工具，甚至是用户群体数据包等，考虑如何有效利用或争取这些资源。

（2）内部策略（卖家店铺）：

• &nbsp;从推广策略、用户运营、商品规划和活动策划等方面进行思考。
• &nbsp;参考电商服务公司部门介绍，将这些策略与各部门的职能相匹配。
• &nbsp;对于不熟悉但有潜力的领域，积极与其他部门同事沟通交流，共同探索创新的解决方案。

根据我们的分析，发现问题主要在于该店铺在今年参与平台大型促销活动时吸引了大量仅购买一次的新用户，而这些新用户的后续转化复购率并不理想。为了解决这一问题，我们建议店铺为新用户专门设计一个定制化的首页，并仅对这部分新用户可见。这个页面将突出展示“即时激励+复购挑战+长期复购”的优惠权益，具体措施包括：

• 新用户可以立即领取首次购物积分，并参与100%中奖的幸运转盘，有机会获得积分、优惠券或品牌周边商品。
• 鼓励用户在45天内进行复购（基于该店前十名畅销商品平均40天的复购周期），并为此提供精美礼品和包邮特权。
• 发布积分卡、兑换卡等优惠产品，允许用户一次性充值，享受多次优惠和返利。

除了专属页面设计，我们还建议通过短信、手机淘宝等渠道，在新用户首次购买后的7天内邀请他们回访店铺领取会员卡，并及时提供复购券等权益。

三、&nbsp;&nbsp;总结

经过对“双11”购物节后店铺KPI未达标情况的全面分析，我们得出了导致回购率下降的关键因素，并据此提出了具体的改进建议。我们发现，尽管店铺吸引了大量新客户，但首次购买用户（F=1）的回购率显著下降，尤其是在5月至8月间通过大型促销活动引入的新用户，他们的留存和复购意愿并不强。

为此，我们建议店铺采取一系列措施，包括设计一个专门针对新用户的定制首页，强化即时激励和长期复购的优惠权益，并通过多渠道与用户保持沟通，提供会员卡和复购券等激励措施。

总之，通过细致的数据分析和用户行为研究，我们不仅识别出了影响回购率的关键问题，还制定了一套全面的改进方案。我们相信，通过实施这些策略，店铺能够提升用户满意度，增强用户粘性，从而在即将到来的购物节和其他促销活动中实现更高的KPI。

为了实现这一目标，采用商业智能（BI）工具可以更有效地执行我们提出的改进策略。FineBI——市场占有率第一的BI数据分析软件，旨在帮助企业的业务人员充分了解和利用他们的数据，加速企业数字化转型，提升市场竞争力。得益于FineBI强劲的大数据引擎，用户只需简单拖拽便能制作出丰富多样的数据可视化信息，自由地对数据进行分析和探索，让数据释放出更多未知潜能。&nbsp;