用户复购行为，该如何分析
“1个老用户比20个新用户更有价值”是很多运营挂在嘴边的理论。可一到真刀真枪做数据分析的时候，又变成了让人头大的问题：“复购行为咋分析！”
就算计算出复购率指标，除了“要搞高”以外，又能干些什么呢？今天系统讲解一下。
01
复购分析的概念
通常，人们会把把新注册用户首次购物行为，称为首购。把首购之后的第二次购买行为，统称为复购。
这样在数据上看，首购只有一次，复购行为可能有很多次。因此，人们会习惯性的把首购后的复购，称为：二次购买率，用这个指标考核新用户的质量。把二次以后的其他复购行为，归于常规运营范畴（如下图）。
02
三种常规方法
在常规运营中，又有几种常见的做法。
第一种：每月追指标。
比如很多公司，会把“月有消费用户”作为运营部门的考核指标。月有消费用户=当月产生购买的新用户+上个月老用户在本月消费。因此运营部门会在每月追踪“有多少上个月老用户复购”。对应的运营手段，则是在每个月搞主题活动，促成消费。月底如果指标不达标，就突击发一些券。
第二种：定期追指标。
用户太久不来消费就可能流失，这个道理不用分析，是个人都知道。因此衍生了一个做法：计算用户最近一次消费距今时间，如果发现用户已经距今7天/30天/60天/90天没有复购，则直接开展唤醒动作，优惠券发起来！
第三种：找魔法数字。
忠诚用户的复购频率会比普通用户高，这个道理也是不用分析，是个人都知道。于是，有一些数据分析师/运营，会去找这个魔法数字：用户复购X次以后，累计消费与复购率明显高于其他用户（如下图）。
比如发现用户复购4次以后，再进行复购的概率与累计消费都明显高于其他用户。运营便很有动力围绕这个“4次”做文章，通过会员奖励/连续推券/积分等手段，鼓励用户做到这个“4次复购”。
这些都是运营的常用手段。但是这么干经常导致一个问题：奖励投入多大，成本爆炸。源源不断地投券，很容易导致用户薅羊毛上瘾。甚至有人专门注册几个微信号，然后等到每个号都进入“唤醒状态”拿到券再来买（是滴，我自己都这么干，推荐下中国移动的和多号业务哦，很好用）。
那么，复购分析，是否有更好的做法呢？
03
深层次地看复购逻辑
如果想让用户多掏钱，少薅羊毛，就一定得找到除了优惠以外其他的吸引点，杜绝无节操无底线地发券。实际上 ，促成用户复购的除了“便宜”这一个点，常见的原因，还有：
1、一站式服务：不需要跑很多地方，一个地方全都采购齐了
2、品牌忠诚：对某个牌子很忠诚，一直会购买
3、品类吸引：很容易被某品类商品吸引，看到就想买
4、路径依赖：习惯了点开某个APP戳一下，不差几块小钱、
5、刚性需求：马上就要买了，尽快拿到手，不要折腾
这些都能抵消小恩小惠对用户的吸引，促成复购。
因此，找到用户真正感兴趣的东西，是一个很好的分析线索。好在，在分析用户复购行为的时候，我们手上并不是白纸一张。用户已经至少有了1次消费记录，可以从这里出发，开始探索后续方向。
04
深入分析的三大思路
思路一：锁定需求。
所谓一站式服务，本质上源于用户的复杂需求。比如同样是买椅子，如果是给自己租的房子配椅子，可能2把就够了。如果是给自己新房子买椅子，藏在椅子背后的需求是整个房子的家具。类似的，给小朋友买玩具，可能对应着书、衣服、鞋子、辅食……
因此，对于这些有复杂需求的用户，可以通过拉社群、推送内容、开直播等方式，提前采集用户互动数据，筛选出潜在忠诚用户。这样决定激活复购行为时，重点跟进这些潜力群体。（如下图）
思路二：发现偏好。
在统计用户消费频次/金额的时候，不要只粗暴地看总量，而是按品牌/品类比例进行区分，尝试找到：集中某一品牌/某一品类的忠实用户，如果发现有这一类相对“专一”的用户存在，再结合其消费金额/参与活动情况，判断用户是被打折价格吸引还是被商品吸引，从而找出运营策略（如下图）。
思路三：记录场景。低频消费的用户，不代表一定没有复购，很有可能只是没有触发需求场景而已，比如典型的：
1、喜爱参与大促的用户
2、节假日/礼品消费的用户
3、换季/上新时才出现的用户
这些用户的复购周期是必然远远低于常规用户的，但在特定场景下的消费又非常刚需。因此与其平时浪费资源乱发券，不如通过消费记录/搜索记录等，标志出重点场景用户，集中在这些场景下赢取用户消费。
05
实现深入分析的必备要素
要实现上述分析，基础数据积累至关重要。
1、商品标签体系建设。
商品档次分级（高中低档）
商品品类分级（家具、母婴、零食）
商品使用周期（预计一件用多久）
商品内在关联（围绕单身青年/宝妈/儿童等商品组合）
特别是对于自己经营品牌的企业。旗下商品一般也就几百个SKU，分清楚类型不但很容易做到，而且能对标同行竞品，做更深入产品力分析。
2、内容标签体系建设。
用户关注话题、咨询问题、社群提问、游戏互动，每个内容要有标签。特别是一些对判断用户属性很关键的内容（比如咨询新房装修、咨询新生儿信息、加入特定品牌粉丝群），更要重点建设，在内容/社群运营的时候，就已经能筛出忠诚用户了。
3、用户标签体系建设。
大部分企业不是垄断的互联网公司，能掌握的用户数据很有限。因此单纯纠结拉新、复购等几个用户指标，不能得出啥有价值结论，必须得先把商品标签、内容标签打好，再反哺用户标签会更合适。
有了这些基础支持，才能在设计复购活动，探索复购数据的时候有更多线索，才能做出深入的分析。
由于一些公司的组织架构问题，导致运营本身工作很割裂。商品标签、内容输出、社群运营、销售运营被划分到不同小组。这样才导致了本文开头所说的无节制发券的问题。也导致基础建设滞后，没有相应商品标签、内容标签、用户行为标签的积累，数据分析能做个屁。
看到这里，肯定有同学会问：那如果新用户第一次消费，都是靠超低价的标品拉回来的（米、面、油、鸡蛋、纸巾、口罩……），根本所有人数据都一样，复购该咋搞。
如果负责拉新的部门真这么干，那其实已经把用户薅羊毛的动作提前到拉新阶段了。有超低价标品，傻子不来薅一把呀。这样获客质量天然更差，后续运营也更难开展。不过这个已经是“如何把拉新做得更有质量”的话题了。有兴趣的话，本篇集齐60在看，我们下一篇分享，敬请期待哦。
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