复购(周期/频次)预测

Cycle 15

Cycle 15 - online utility on ToolBox.

📐 工作原理与说明
购买次数与累计消费直接统计;平均复购周期 = 相邻购买日期间隔的均值;购买频率 = 购买次数 ÷ 覆盖月数(次/月);平均客单价 = 累计消费 ÷ 购买次数;下次购买预测 = 最后购买日期 + 平均周期(不足 2 次不预测);距今天数 = round((预测日期 − 今天) ÷ 86400000),为负表示已过预期。分群为 VIP / 常规复购 / 一次性 / 已流失,流失阈值默认 90 天且取自输入框

Cycle 15 - online utility on ToolBox.: computes and outputs results from the input parameters.

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📚 深度解析:复购(周期/频次)预测

💡 常见使用场景

使用示例
示例:客户 A 三次购买间隔 30/34 天,均值 32 天,预测约 32 天后复购;超 90 天未购标记流失。

❓ 常见问题(FAQ)

复购率怎么算?
复购客户数/有购买客户总数;注意剔除一次性刚需品带来的口径偏差。结果仅供电商运营测算、选品与决策参考,不构成财务或税务意见,也不替代各平台最新规则与正式对账,以平台官方规则与账实为准。
预测准吗?
基于历史间隔的统计预测,受促销与季节影响,宜作区间而非精确日。结果仅供电商运营测算、选品与决策参考,不构成财务或税务意见,也不替代各平台最新规则与正式对账,以平台官方规则与账实为准。
流失阈值?
按品类复购周期设(如 3 倍平均周期未购),不同品类阈值不同。结果仅供电商运营测算、选品与决策参考,不构成财务或税务意见,也不替代各平台最新规则与正式对账,以平台官方规则与账实为准。
⚠️ 使用说明与注意事项
📖关于「复购(周期/频次)预测」 ▼

📝工具简介

客户复购行为分析与预测工具。记录客户购买历史,计算平均复购周期、购买频次、复购率,预测下次购买时间,自动客户分群(VIP/常规/一次性/流失)。

✨功能特点

🎯使用场景