从运营的角度聊聊为什么你的用户“不忠诚”？

来源：数据猿  作者：99click商助科技 赵素卫

有这样一句话“顾客就是上帝”，一个好的电商或APP能成功把一个用户变成忠诚用户，那么这个忠诚用户分分钟可以通过口碑传播等方式带来更多用户。但并非所有的用户都是忠诚的，或许有一天会抛弃你投入别人的怀抱中。

说到用户忠诚度，不得不提到一个重要的指标“复购率”，产品再好，网站做得再如何高大上，没有复购率，一切都是空谈。如何提高复购率？这是每个电商都必须要思考的问题。

首先，我们要了解复购率这个概念：

复购率即重复购买率，指消费者对该品牌产品或者服务的重复购买次数，重复购买率越多，则反应出消费者对品牌的忠诚度就越高，反之则越低。在这里决定复购率的则是用户（会员），所谓的回头客。

提升复购率的方法：

如何提升复购率，答案显而易见，就是网站的数据分析，尤其是对会员行为的分析。任何一个电商网站都会对网站的会员行为十分关注，他们往往会根据会员的行为来调整网站产品布局，根据会员的喜好及分布区域策划相应的促销活动等等。可以用下图所示的三个方面来展现：

如何提升复购率？（有效的方法或工具）

第一：从购物行为来说，一般而言会员购买行为45%的决定都是出于习惯，未曾经过思考。 如何养成用户的习惯，这就需要对会员的整体概况进行了解，包括网站的累计会员、新增会员、订单量、浏览量、购买会员数、重复购买率等等，这里可以借助会员的查询功能，如图所示：

通过这些信息，你可以看出：哪些会员在网站只浏览，从未下单，甚至连下单期望都没有；哪些会员是网站的忠实用户：看的多，买的也多；哪些会员有大量的收藏、入篮行为，但并为实际下单；哪些会员会有相似的购买、浏览行为；等等。另外通过这些数据，可以为您制定会员营销提供有利的数据支撑。

第二：了解会员对不同商品的喜好 ，如下图所示：

通过上图可以细分每个会员的浏览、入篮、购买、收藏等关键行为数据，从而分析会员买了哪些商品，哪些商品看了（或者入篮、收藏了）但没购买 。

第三：产品推荐，从两个角度来说明

1.我们可以进行关联产品的推荐。 比如某一款商品受欢迎，那么跟它相关的一些产品我们就可以进行套装搭配销售。我们看一张图：

从上图中我们可以看出某品牌笔记本受欢迎，那么我们在销售时就可以对一些配件进行推荐，比如说鼠标；还可以搭配成套装进行销售。一来让会员购物体验更好，二来也提高了销售额。总之根据产品关联情况（看了又看，买了又买，可能喜欢等），进行产品推荐和套装，既提高单个订单的销售额，又增加销售机会。

2.根据会员的关键行为，进行会员精准推荐，如图所示：

 

通过对会员分析，我们知道哪个会员浏览了什么商品，哪些会员收藏了什么商品，哪个会员买了什么商品等等一系列的行为数据，从这些数据我们就可以分析出会员喜欢什么，进而根据会员喜欢进行商品推荐。

比如根据会员行为，寻找二次销售机会，如EDM推送：收藏商品、入篮但未购买商的促销活动、提醒邮件等。

我们举个简单的案例，假设某购物网站发现近期很多会员活跃度不高，往往一次购买后就成了睡眠会员，那么如何唤醒这些会员呢，经过对会员行为分析，得知对商品的关注度不高，进而对商品页面进行调整优化，如图：

通过会员的行为分析，对网站页面优化，把会员关注的商品放在首要位置，并根据以前会员的购买记录、浏览行为等进行商品推荐，及时同送各种促销活动等，这样用户体验得到提升，进而形成二次消费。

综上所述，影响用户忠诚度的因素很多，但是复购率却是不折不扣的决定性因素。了解这些才能掌握住用户的心，长长久久的拥有一批粉丝用户。

注：

本文由  99click商助科技  投稿数据猿发布。

欢迎更多大数据企业、爱好者投稿数据猿，来稿请直接投递至： tougao@datayuan.cn