A visszatérő vásárlók arányánál embereket számolunk. Az egy vásárlóra jutó rendelésszámnál rendeléseket osztunk emberekkel. A két mutató ugyanannak az üzletnek eltérő tulajdonságát írja le. Használható összehasonlításhoz a visszatérés definícióját, az időszakot és az ügyfélazonosítás módját is rögzíteni kell.
Kétszáz vásárló, háromszáz rendelés
Saját példánkban egy időszak alatt 200 külön vásárló rendel. Közülük 70 már az időszak előtt is vásárolt, a többi 130 új, és a példában egyszer rendel. Az összes rendelésszám 300.
A visszatérő vásárlók aránya 70/200 × 100 = 35%. Az egy vásárlóra jutó rendelésszám 300/200 = 1,5. A 130 új vásárló összesen 130 rendelést ad, tehát a korábbról visszatérő csoporthoz 170 rendelés tartozik. Az ő rendeléseik aránya 170/300 × 100 ≈ 56,67%.
Mindhárom eredmény használható, de eltérő címke kell melléjük. A 35% az ügyfélállomány összetételét mutatja, az 1,5 a vizsgált időszak rendelési gyakoriságát, az 56,67% pedig a visszatérő csoport rendelési súlyát. Egy nagy gyakorisággal vásárló kisebb csoport így jelentős rendelési részt adhat.
Az új vásárló később visszatérővé válhat
Valós riportban egy hónap elején először rendelő ember ugyanabban a hónapban ismét vásárolhat. A rendszer besorolhatja a teljes ügyféltörténete, az egyes rendelések pillanatnyi állapota vagy a kiválasztott időszak szabálya alapján. Ezért a konkrét analitikai oszlop leírását is olvasd el.
A Shopify vásárlói jelentései például az ügyfelek rendelési előzményeit is használják, és a jelentés típusától függően a kiválasztott időszakon kívüli későbbi vásárlás is befolyásolhatja a besorolást. Egy régi időszak újranyitott riportjának változását ezért a módszertan ellenőrzése nélkül ne tekintsd adathibának.
Azonos korú vásárlói csoportok
Megtartási kérdéshez alkoss kohorszot: azonos időszakban először vásárlók csoportját. Szemléltetésként 180 új vásárlót az első rendelésüktől számított 90 napon át figyelünk. Közülük 45 legalább egyszer újra rendel. A 90 napos ismételt vásárlási arány 45/180 × 100 = 25%.
Ezt olyan másik csoporttal érdemes összevetni, amelynél szintén eltelt a teljes 90 nap. A friss, csupán 20 napja megfigyelt vásárlóknak kevesebb idejük volt visszatérni. A különbség részben a megfigyelési időből is adódhat, akkor is, ha a két csoport viselkedése később hasonlóvá válik.
Mitől lesz megbízható az ügyfélszám?
Az azonos emberhez tartozó több fiók növelheti a látszólagos új vásárlószámot. Közös családi fiók viszont több ember viselkedését vonhatja össze. A vendégvásárlás, e-mail-cím-váltás, törölt rendelés és visszatérítés kezelését is tartsd következetesen. A riport számai mindig a választott azonosítási modellhez tartoznak.
Az ismételt vásárlási arány kalkulátora a visszatérő vásárlók arányát és az egy főre jutó rendelést számolja. A 90 napos kohorsz kiválasztását és lezárását a rendelési nyilvántartásodban végezd el. Előbb az egyedi vásárlókat ellenőrizd, utána másold át a csoport számait.
Források
Shopify – vásárlói jelentések és rendelési előzmények, valamint a visszatérő vásárlási arány meződefiníciója. A két adatsor saját szemléltetés.