功能说明
上传订单明细，看清复购率走势、复购周期与老客流失风险，判断是否过度依赖拉新
- 上传订单明细，按月查看新客与复购客人数结构
- 自动计算复购率、复购周期与净销售额
- 识别新客依赖度，判断是否过度依赖拉新
适用场景：适合老客运营复盘、会员触达时机与留存健康度诊断。
示例数据
以下为基于模拟订单的分析效果，上传真实数据后将自动替换
总买家数
10
统计期内去重
复购买家
3
购买 ≥ 2 次
复购率
30%
复购买家占比
净销售额
¥2,189
实付减退款
新老客人数 + 复购率
新客 复购客
平均频次1.5
复购周期67天
统计月份11
参数配置
分析中，请稍候...
| 买家昵称 必填 | 下单时间 必填 | 实付金额 | 订单编号 | 退款金额 |
|---|---|---|---|---|
| 买家A001 | 2024-01-05 | 128.00 | 2024010500001 | 0 |
| 买家A001 | 2024-03-12 | 98.00 | 2024031200003 | 0 |
功能介绍
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能做什么
上传订单明细，看清复购率走势、复购周期与老客流失风险，判断是否过度依赖拉新
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怎么用
上传 Excel 或对照页面示例模板，系统自动识别列名并生成图表与诊断结论。
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数据要求
支持 .xlsx / .xls / .csv，请使用页面提供的示例模板整理数据；单次上传一般不超过 10 MB。
常见问题
老客复购分析解决什么问题？
看清新老客结构、复购率趋势、复购周期与老客净贡献，判断是拉新过猛还是老客流失。
需要什么数据？
订单明细：买家标识、下单时间、金额等，用于识别首购与复购行为。
复购率下降要先查什么？
先看高贡献老客的流失与复购周期是否拉长，再结合评价、售后看品控与体验问题。
复购周期怎么用于触达节奏？
了解老客平均复购间隔后，可在周期前 7～14 天做会员触达、优惠券或短信提醒，减少自然流失。
买家标识怎么准备？
使用平台导出的买家 ID 或订单号关联即可，无需真实姓名；同一买家多笔订单用于判定首购与复购。
拉新过猛怎么看出来？
新客占比持续升高而老客贡献下降、复购率走低时，说明获客快于留存，需加强老客运营与品控。
