如何搭建电商复购数据模型（一）

电商复购数据模型搭建摘要

本摘要总结了阿坤在数据人学习平台发表的关于电商行业复购数据模型的搭建方法。

前言

在电商行业中，用户持续复购是销售的主要来源，因此提升复购行为是电商平台重要的目标。数据分析师可通过建立复购数据指标体系来帮助提升用户复购率。

单品复购分析

• 定义单品：根据电商平台商品的spu和sku定义，确定单品复购基础，考虑业务实际情况进行定义。
• 复购周期：了解商品使用周期，根据购买件数确定复购周期，并在合适时间追踪复购指标。
• 不复购原因：分析用户购买链路流失环节，采取不同策略优化运营，并关注产品本身质量和效果。
• 数据模型：使用OSM模型建立复购数据指标体系。
• 复购现状：通过整体看板了解单品复购情况，分析复购间隔天数分布，并关注用户评价。

文章作者强调产品本身质量是复购的关键因素，营销策略仅为辅助。同时，预告下一篇文章将介绍类目复购，并推荐《数据产品经理修炼手册:从零基础到大数据产品实践》一书。

一个数据人的自留地

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