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【場景】：次日留存率、復(fù)購率

【知識(shí)點(diǎn)】：留存率的定義、復(fù)購率的定義、多表連接、date_sub(dt1, interval 1 day) = dt2、datediff(dt1, dt2) = 1

一、分析思路

1、留存率如何定義？

次日留存率 = （當(dāng)天活躍的用戶第二天又活躍了的用戶數(shù)）/（當(dāng)天活躍的用戶數(shù)）

常見的場景是求次日留存率，本文以次日留存率為例。

擴(kuò)展： 第N日留存率 = （當(dāng)天活躍的用戶第N天又活躍了的用戶數(shù)）/（當(dāng)天活躍的用戶數(shù)）

舉個(gè)例子：如果用戶1在1號(hào)、2號(hào)、3號(hào)活躍；用戶2在1號(hào)、2號(hào)活躍。那么次日留存率是多少？

• 先把上面的活躍記錄按照日期、活躍用戶、次日留存用戶數(shù)整理成下表：

日期	活躍用戶	次日留存用戶數(shù)
1號(hào)	用戶1、用戶2	2
2號(hào)	用戶1、用戶2	1
3號(hào)	用戶1	0
總計(jì)	5	3

次日留存率 = 3/5。

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2、如何判斷當(dāng)日活躍的用戶次日又有活躍記錄？

同一個(gè)表看成兩個(gè)表做連接，使用

這樣就得到用戶當(dāng)日和次日的活躍記錄。

• 用戶當(dāng)日、次日活躍記錄表

用戶	當(dāng)日	次日
用戶1	1號(hào)	2號(hào)
用戶2	1號(hào)	2號(hào)
用戶1	2號(hào)	3號(hào)
用戶2	2號(hào)	None
用戶1	3號(hào)	None

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3、計(jì)算次日留存率

次日留存率 = 次日留存用戶數(shù) / 當(dāng)日活躍用戶數(shù)

二、實(shí)例

下面就以三個(gè)實(shí)例講清楚什么是次日留存率、新用戶的次日留存率和復(fù)購率。

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三種問題的區(qū)別：

問題	描述	特點(diǎn)	使用方法
次日留存率	次日留存率為當(dāng)天活躍的用戶數(shù)中第二天又活躍了的用戶數(shù)占比	固定時(shí)間的記錄	先獲取用戶、當(dāng)日和第n日活躍時(shí)間記錄表，后按照留存率公式進(jìn)行計(jì)算
新用戶次日留存率	新用戶的次日留存率為當(dāng)天新增的用戶數(shù)中第二天又活躍了的用戶數(shù)占比	限制條件的留存率	先獲取新用戶、當(dāng)日和第n日活躍時(shí)間記錄表，后按照留存率公式進(jìn)行計(jì)算
復(fù)購率	復(fù)購率指用戶在一段時(shí)間內(nèi)對(duì)某商品的重復(fù)購買比例	一段時(shí)間內(nèi)的記錄	先獲取根據(jù)商品、購買人分組，按照購買時(shí)間排序后的購買記錄表，后按照復(fù)購率公式進(jìn)行計(jì)算

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（1）計(jì)算次日留存率

題目： 現(xiàn)在運(yùn)營想要查看用戶在某天刷題后第二天還會(huì)再來刷題的平均概率。請(qǐng)你取出相應(yīng)數(shù)據(jù)。
示例：question_practice_detail

id	device_id	quest_id	result	date
1	2138	111	wrong	2021-05-03
2	3214	112	wrong	2021-05-09
3	3214	113	wrong	2021-06-15
4	6543	111	right	2021-08-13
5	2315	115	right	2021-08-13
6	2315	116	right	2021-08-14
7	2315	117	wrong	2021-08-15
……

根據(jù)示例，你的查詢應(yīng)返回以下結(jié)果：

avg_ret

0.3000

求解代碼：

• 用戶當(dāng)日、次日活躍記錄表

擴(kuò)展：

前往查看：MySQL 日期函數(shù)、時(shí)間函數(shù)在實(shí)際場景中的應(yīng)用

（2）計(jì)算新用戶的次日留存率

問題：統(tǒng)計(jì)2021年11月每天新用戶的次日留存率（保留2位小數(shù)）
用戶行為日志表tb_user_log。（uid-用戶ID, artical_id-文章ID, in_time-進(jìn)入時(shí)間, out_time-離開時(shí)間, sign_in-是否簽到）

id	uid	artical_id	in_time	out_time	sign_cin
1	101	0	2021-11-01 10:00:00	2021-11-01 10:00:42	1
2	102	9001	2021-11-01 10:00:00	2021-11-01 10:00:09	0
3	103	9001	2021-11-01 10:00:01	2021-11-01 10:01:50	0
4	101	9002	2021-11-02 10:00:09	2021-11-02 10:00:28	0
5	103	9002	2021-11-02 10:00:51	2021-11-02 10:00:59	0
6	104	9001	2021-11-02 11:00:28	2021-11-02 11:01:24	0
7	101	9003	2021-11-03 11:00:55	2021-11-03 11:01:24	0
8	104	9003	2021-11-03 11:00:45	2021-11-03 11:00:55	0
9	105	9003	2021-11-03 11:00:53	2021-11-03 11:00:59	0
10	101	9002	2021-11-04 11:00:55	2021-11-04 11:00:59	0

注：

• 次日留存率為當(dāng)天新增的用戶數(shù)中第二天又活躍了的用戶數(shù)占比。
• 如果in_time-進(jìn)入時(shí)間和out_time-離開時(shí)間跨天了，在兩天里都記為該用戶活躍過，結(jié)果按日期升序。

輸出示例：

示例數(shù)據(jù)的輸出結(jié)果如下

dt	uv_left_rate
2021-11-01	0.67
2021-11-02	1.00
2021-11-03	0.00

解釋：
11.01有3個(gè)用戶活躍101、102、103，均為新用戶，在11.02只有101、103兩個(gè)又活躍了，因此11.01的次日留存率為0.67；
11.02有104一位新用戶，在11.03又活躍了，因此11.02的次日留存率為1.00；
11.03有105一位新用戶，在11.04未活躍，因此11.03的次日留存率為0.00；
11.04沒有新用戶，不輸出。

分析思路

1、如何計(jì)算新用戶的次日留存率？

新用戶的次日留存率 = （當(dāng)日活躍且次日仍活躍的新用戶數(shù)）/（當(dāng)日活躍的新用戶數(shù)）

• 先把上面的活躍記錄按照日期、活躍用戶、次日留存用戶數(shù)、每天的次日留存率整理成下表：

日期	活躍用戶	次日留存新用戶	每天的次日留存率
1號(hào)	101、102、103	101、103	2/3 = 0.67
2號(hào)	101、103、104	104	1/1 = 1
3號(hào)	104、105	None	0

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2、如何判斷當(dāng)日活躍的新用戶次日又有活躍記錄？

同一個(gè)表看成兩個(gè)表做連接，使用

這樣就得到新用戶當(dāng)日和次日的活躍記錄。

• 新用戶當(dāng)日、次日活躍記錄表

用戶	當(dāng)日	次日
101	1號(hào)	2號(hào)
102	1號(hào)	None
103	1號(hào)	2號(hào)
104	2號(hào)	3號(hào)
105	3號(hào)	None

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3、計(jì)算每天的次日留存率
每天的次日留存率 = 次日留存用戶數(shù) / 當(dāng)日活躍用戶數(shù)

在求每天的次日留存率時(shí)，注意需要分組，使用group by。

求解代碼：

• 新用戶當(dāng)日、次日活躍記錄表

（3）計(jì)算復(fù)購率

問題：請(qǐng)統(tǒng)計(jì)零食類商品中復(fù)購率top3高的商品。
商品信息表tb_product_info。（product_id-商品ID, shop_id-店鋪ID, tag-商品類別標(biāo)簽, in_price-進(jìn)貨價(jià)格, quantity-進(jìn)貨數(shù)量, release_time-上架時(shí)間）

id	product_id	shop_id	tag	int_	quantity	release_time
1	8001	901	零食	60	1000	2020-01-01 10:00:00
2	8002	901	零食	140	500	2020-01-01 10:00:00
3	8003	901	零食	160	500	2020-01-01 10:00:00

訂單總表tb_order_overall。（order_id-訂單號(hào), uid-用戶ID, event_time-下單時(shí)間, total_amount-訂單總金額, total_cnt-訂單商品總件數(shù), status-訂單狀態(tài)）

id	order_id	uid	event_time	total_amount	total_cnt	status
1	301001	101	2021-09-30 10:00:00	140	1	1
2	301002	102	2021-10-01 11:00:00	235	2	1
3	301011	102	2021-10-31 11:00:00	250	2	1
4	301003	101	2021-10-02 10:00:00	300	2	1
5	301013	105	2021-10-02 10:00:00	300	2	1
6	301005	104	2021-10-03 10:00:00	170	1	1

訂單明細(xì)表tb_order_detail。（order_id-訂單號(hào), product_id-商品ID, price-商品單價(jià), cnt-下單數(shù)量）

id	order_id	product_id	price	cnt
1	301001	8002	150	1
2	301011	8003	200	1
3	301011	8001	80	1
4	301002	8001	85	1
5	301002	8003	180	1
6	301003	8002	140	1
7	301003	8003	180	1
8	301013	8002	140	2
9	301005	8003	180	1

場景邏輯說明：

• 用戶將購物車中多件商品一起下單時(shí)，訂單總表會(huì)生成一個(gè)訂單（但此時(shí)未付款， status-訂單狀態(tài)- 訂單狀態(tài)為0表示待付款），在訂單明細(xì)表生成該訂單中每個(gè)商品的信息；
• 當(dāng)用戶支付完成時(shí)，在訂單總表修改對(duì)應(yīng)訂單記錄的status-訂單狀態(tài)- 訂單狀態(tài)為1表示已付款；
• 若用戶退貨退款，在訂單總表生成一條交易總金額為負(fù)值的記錄（表示退款金額，訂單號(hào)為退款單號(hào)，訂單狀態(tài)為2表示已退款）。

注：復(fù)購率指用戶在一段時(shí)間內(nèi)對(duì)某商品的重復(fù)購買比例，復(fù)購率越大，則反映出消費(fèi)者對(duì)品牌的忠誠度就越高，也叫回頭率
此處我們定義：某商品復(fù)購率 = 近90天內(nèi)購買它至少兩次的人數(shù) ÷ 購買它的總?cè)藬?shù)
近90天指包含最大日期（記為當(dāng)天）在內(nèi)的近90天。結(jié)果中復(fù)購率保留3位小數(shù)，并按復(fù)購率倒序、商品ID升序排序

輸出示例：
示例數(shù)據(jù)的輸出結(jié)果如下：

product_id	repurchase_rate
8001	1.000
8002	0.500
8003	0.333

解釋：
商品8001、8002、8003都是零食類商品，8001只被用戶102購買了兩次，復(fù)購率1.000；
商品8002被101購買了兩次，被105購買了1次，復(fù)購率0.500；
商品8003被102購買兩次，被101和105各購買1次，復(fù)購率為0.333。

分析思路

1、如何計(jì)算每個(gè)商品的復(fù)購率？

某商品復(fù)購率 = 近90天內(nèi)購買它至少兩次的人數(shù) / 購買它的總?cè)藬?shù)

• 先把上面的購買記錄按照商品、購買用戶、購買次數(shù)、每個(gè)商品的復(fù)購率整理成下表：

商品	購買用戶	購買次數(shù)
8001	102	2
8002	101	2
8002	105	1
8003	101	1
8003	102	2
8003	105	1

由表可知每個(gè)商品的復(fù)購率分別為1.000、0.500、0.333。

---

2、統(tǒng)計(jì)每個(gè)商品的購買用戶和購買次數(shù)
統(tǒng)計(jì)每個(gè)貨物用戶的購買記錄。利用窗口函數(shù)根據(jù)貨號(hào)、用戶分組按購買時(shí)間排序

這樣就得到每個(gè)商品的用戶購買記錄排序表。

• 每個(gè)商品的用戶購買記錄排序表

商品	用戶	按照購買時(shí)間排序
8001	102	1
8001	102	2
8002	101	1
8002	101	2
8002	105	1
8003	101	1
8003	102	1
8003	102	2
8003	104	1

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3、統(tǒng)計(jì)復(fù)購率top3高的商品及復(fù)購率

在求商品的復(fù)購率時(shí)，注意需要分組，使用group by。

求解代碼：

• 每個(gè)商品的用戶購買記錄排名表

三、適用場景

（1）留存率

留存率的作用

留存率是用于反映網(wǎng)站、互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用或網(wǎng)絡(luò)游戲的運(yùn)營情況的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，其具體含義為在統(tǒng)計(jì)周期（周/月）內(nèi)，每日活躍用戶數(shù)在第N日仍啟動(dòng)該App的用戶數(shù)占比的平均值。其中N通常取2、4、8、15、31，分別對(duì)應(yīng)次日留存率、三日留存率、周留存率、半月留存率和月留存率。
留存率常用于反映用戶粘性，當(dāng)N取值越大、留存率越高時(shí)，用戶粘性越高。

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實(shí)際應(yīng)用：
游戲直播行業(yè)中，在資本的扶持下游戲直播行業(yè)穩(wěn)定增長，斗魚、虎牙雙巨頭格局形成。
受短視頻進(jìn)軍游戲直播的沖擊，斗魚、虎牙新安裝用戶規(guī)模同比有下降趨勢，但斗魚新安裝轉(zhuǎn)化率同比微增。提高用戶留存率成為游戲直播行業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵，斗魚、虎牙活躍用戶留存率同比均有不同程度的提高。
游戲直播行業(yè)逐漸完善收入模式，變現(xiàn)能力不斷增強(qiáng)。 [1]
在藥物代謝動(dòng)力學(xué)中指：每隔t小時(shí)體內(nèi)留存藥量占原藥量的比率。是除了半衰期（T1/2）外另一描述藥物消除規(guī)律的參數(shù)。

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如何提高留存率？

• 1、營銷活動(dòng)刺激

營銷活動(dòng)能夠刺激用戶消費(fèi)，而一個(gè)好的購物體驗(yàn)絕對(duì)能夠大幅度提升用戶的留存和復(fù)購率。所以，有很多商家會(huì)通過優(yōu)惠券、滿減等營銷活動(dòng)，以此來拉進(jìn)與顧客之間的距離，實(shí)現(xiàn)用戶的積累和留存。

常見的活動(dòng)有拼團(tuán)、打折等。另外可以設(shè)置限時(shí)活動(dòng)，這樣除了給人一種緊迫感之外，也能在短時(shí)間里聚集起用戶，調(diào)動(dòng)用戶的活躍性，提升點(diǎn)擊率。

• 2、簽到打卡機(jī)制

簽到玩法在很多app上也能看到，讓用戶連續(xù)簽到7 天、21 天、40 天等，將會(huì)獲得不同的獎(jiǎng)品福利。

通過簽到活動(dòng)讓用戶逐漸形成每天打開app看一看的習(xí)慣。如果用戶使用體驗(yàn)很好，那用戶留存率將直線上升，從而逐漸形成穩(wěn)定的客戶群體。

• 3、優(yōu)質(zhì)內(nèi)容互動(dòng)

優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容是留住用戶的關(guān)鍵，用戶對(duì)你的內(nèi)容有需求才會(huì)來使用，如果有一天內(nèi)容不再優(yōu)質(zhì)了，用戶得不到想要的東西，自然來的就少了。

• 4、承諾留存獎(jiǎng)勵(lì)：

這種方法常見于一些知識(shí)付費(fèi)類的社群，設(shè)置二十天的課程，堅(jiān)持聽完二十天并認(rèn)真做好筆記的最終退還學(xué)費(fèi)或者贈(zèng)送一份超值大禮品。

• 5、履行承諾：

為了吸粉，為了引流，你的宣傳文案中，設(shè)置了懸念也好或是承諾了效果也好，一定拋出了不少噱頭，當(dāng)粉絲真的到來了之后，就是時(shí)候還債了，承諾了“進(jìn)群領(lǐng)紅包”的就要發(fā)紅包了，吹噓了“十天瘦十斤”的就要運(yùn)用專業(yè)只是為用戶進(jìn)行介紹了?？偠灾疅o論怎樣都得讓用戶覺得你就是文案中宣傳的那么回事，不能讓用戶進(jìn)群之后發(fā)現(xiàn)你是夸大宣傳的。

• 6、設(shè)置懸念：

對(duì)你承諾的內(nèi)容做一份詳細(xì)的時(shí)間規(guī)劃，把你能提供的價(jià)值做一個(gè)詳略得當(dāng)?shù)牟鸱郑褍r(jià)值提供的時(shí)間戰(zhàn)線控制得不長不短，最有吸引力的內(nèi)容放在最開始展示，這樣以來能讓用戶剛進(jìn)群就被吸引住，并對(duì)日后的內(nèi)容有很大的期待，這樣以來自然不會(huì)輕易退群。

（2）復(fù)購率

復(fù)購率的作用

商品復(fù)購率指消費(fèi)者對(duì)該品牌寶貝或者服務(wù)的重復(fù)購買次數(shù)，重復(fù)購買率越多，則反應(yīng)出消費(fèi)者對(duì)品牌的忠誠度和信賴度就越高，反之則越低。

復(fù)購率有兩種計(jì)算技巧：一種是所有購買過寶貝的顧客，以每個(gè)人人為獨(dú)立單位重復(fù)購買寶貝的次數(shù)；另一種是按交易計(jì)算，即重復(fù)購買交易次數(shù)與總交易次數(shù)的比值。

---

復(fù)購率高有哪些作用？

1、提高回頭率。當(dāng)新的消費(fèi)者對(duì)店鋪的整體情況有了一些了解，對(duì)寶貝的性價(jià)比進(jìn)行分析之后，應(yīng)該不會(huì)排斥對(duì)店鋪的關(guān)注。這樣一來，讓他們?cè)僖淮侮P(guān)注店鋪，應(yīng)該不會(huì)有哪些難度。

2、提高店鋪的權(quán)重。老客戶對(duì)店鋪的寶貝有一些了解，對(duì)店鋪服務(wù)也會(huì)很滿意。第二次再來購買時(shí)，幾乎不會(huì)給差評(píng)。多一個(gè)好評(píng)，對(duì)店鋪權(quán)重的提高會(huì)有很大幫助。

3、提高訪客價(jià)值。平時(shí)，店鋪需要花錢做直通車、鉆展以及淘寶聯(lián)盟等推廣，拼命吸引訪客，爭取提高轉(zhuǎn)化率。有了老客戶，一切都變得不一樣了。既然老客戶第二次或者第N次進(jìn)店，一定是有所需求，會(huì)帶來訪客和成交量。說不定還會(huì)推薦新客戶，帶來更多的免費(fèi)訪客。

4、提高客單價(jià)。對(duì)于新客戶來說，不太了解店鋪的寶貝以及服務(wù)，不敢輕易下手。但是老客戶不同，每一次看到套餐設(shè)置，復(fù)購率真的會(huì)提高。

5、如果用戶丟失嚴(yán)峻，缺少忠誠度，粘性低，這時(shí)候就要考慮“復(fù)購率”。

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如何提高復(fù)購率？

• 1、剖析用戶行為數(shù)據(jù)

從購物行為來說，用戶購買行為45%的決議都是出于習(xí)慣，未曾經(jīng)過思考。怎么養(yǎng)成用戶的購買習(xí)慣，這就需要對(duì)用戶的全體概況進(jìn)行了解，包括累計(jì)用戶、新增用戶、訂單量、閱讀量、購買用戶數(shù)、重復(fù)購買率等等。

分析這些信息能夠看出：哪些用戶只閱讀，從未下單，甚至連下單期望都沒有；哪些用戶是忠實(shí)用戶：看的多，買的也多；哪些用戶有大量的收藏、加購行為，但并未下單；哪些用戶會(huì)有相似的購買、閱讀行為等等，了解這些數(shù)據(jù)也為制定營銷計(jì)劃提供有利的數(shù)據(jù)支撐。

• 2、解讀用戶行為數(shù)據(jù)，把握用戶喜愛

借助數(shù)據(jù)剖析工具，調(diào)查用戶的閱讀、購買、收藏等重要行為數(shù)據(jù)，然后分析用戶購買了哪些商品，哪些商品看了（或許收藏了）但沒購買，明確用戶喜歡的商品。

• 3、根據(jù)用戶行為，進(jìn)行精準(zhǔn)推薦

根據(jù)會(huì)員行為，尋覓二次出售時(shí)機(jī)。此外，還能夠根據(jù)產(chǎn)品之間的相關(guān)性，進(jìn)行產(chǎn)品推薦和套裝，提高單個(gè)訂單的出售額，添加出售時(shí)機(jī)。

• 4、滿意度調(diào)查，精準(zhǔn)提升質(zhì)量

對(duì)于已經(jīng)購買過商品的老用戶來說，獲取用戶的聯(lián)系手段是最簡單不過的了，所以需要提升用戶對(duì)于商品的用后體驗(yàn)，比如定期對(duì)老用戶進(jìn)行商品使用滿意調(diào)查，根據(jù)反饋提高商品的質(zhì)量和客服人員的服務(wù)質(zhì)量；

• 5、關(guān)注微信賬號(hào)

引導(dǎo)用戶關(guān)注店鋪或賣家的微信公眾賬號(hào)，以此可以第一時(shí)間獲取店鋪的最新消息；

• 6、針對(duì)老用戶的店鋪活動(dòng)

在節(jié)假日設(shè)置一些假日活動(dòng)，店鋪活動(dòng)，老用戶會(huì)有折上折之類的活動(dòng)；

• 7、建立獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制

如果新上線的商品或爆款商品，引導(dǎo)用戶參加好評(píng)曬照片，后臺(tái)設(shè)置抽獎(jiǎng)或贈(zèng)送超級(jí)會(huì)員卡等。

對(duì)于一些中小商家來說，想維護(hù)好老用戶，就要送一些優(yōu)惠券。當(dāng)他們第一次購買物品時(shí)，送一些代金券，可以刺激他們?cè)僖淮蝸韽?fù)購。不用給予太大的優(yōu)惠力度，幾塊錢的代金券，會(huì)讓顧客感到很高興。