客户群体分析 – SHOPLINE 常见问题

客户群体分析报告显示有关客户获取和保留情况的数据。

报告字段说明

群体是指具有相似特征的一组客户。对于客户群体分析报告，系统根据客户下第一个订单的日期对其进行分组。您可以使用此报告了解哪些客户已复购，以便识别对您最有价值的客户。通过比较不同客群的留存率、净销售额、小计金额等数据，制定更有效的经营策略。报告使用以下维度：

维度

说明

客群

将客户按照首个成单日进行归属，划分至不同的时期客群。

获取期

把客群对应的首单时期称为获取期，获取期单位通常为：日、周、月、年等。

例如：2022 年 9 年 1 日首次在您的商店下订单的客群，2022 年则为此客群的获取年，2022 年 9 月为此客群的获取月，2022 年 8 月 29 日为此客群的获取周，2022 年 9月 1 日为此客群的获取日。

报告使用以下指标：

指标

定义

留存率

留存率 = 留存客户数/归属至首个成单日的新增客户数留存客户是指客户在首个成单日后，在下个分析周期内再次成单的客户。

例如：2022 年 9 月，有 100 个客户首次成单，即新增客户数为 100，其中，在 10 月再次成单的客户数是 20，在 11 月再次成单的客户数是 15。

2022 年 9 月客群当月：留存客户数 = 100；留存率 = 100/100 = 100%

2022 年 9 月客群第一月：留存客户数 = 20；留存率 = 20/100 = 20%

2022 年 9 月客群第二月：留存客户数 = 15；留存率 = 15/100 = 15%

图表说明

客群留存表统计各客群自获取期以来各周/月/季度的留存率及销售额数据。每行表示同一获取期的客群的生命周期。您可以选择日期范围限定表格中的客群，选择时间粒度指定您关注的周期单位，这两个选项会同时控制客群留存表和客群留存折线图展示的客群。

例如：您的客户 John 在 2023 年 2 月首次成单。John 随后于 2023 年 6 月以及 2023 年 9 月再次下单。当您在客群留存表中选择日期范围为2024，时间粒度为月时：John属于 2024 年 2 月的客群，并在第 4 个月和第 7 个月中计为留存客户。您可以选择下拉指标选项切换指标，包含留存率、客户、净销售额、小计金额和客单价。第二列是按照客群汇总的指标值。

注意：留存表不会显示当前时间段的数据。由于客户群体分析要求客户需要在购买首单后回到商店再次下单，这往往需要一段完整的时间周期走完才能进行运算（比如，如果现在是 2023 年 4 月，并且您选择日期范围为过去 6 个月、时间粒度为月，则只会显示 2023 年 3 月及以前的数据）。此外，某个时间段的数据在该时间段结束的 24 小时后显示。

客群留存折线图展示所选日期范围内客群的留存率。默认展示所有客群的留存率，您可以通过下拉指标选项选择指定的客群；您可以通过勾选包含获取时期，决定是否将客群的获取期作为首个分析时期。

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