顧客再購入行動

複数の製品を提供する場合、特定の製品を購入した顧客の行動が、時間の経過と共に他の顧客とどのように異なるかを疑問に思うかもしれません。 このトピックでは、次の質問に答えるのに役立つ分析について説明します。

特定の商品 を購入した顧客の中には、

  • 彼らが別の購入をする可能性は何ですか?
  • 彼らが再度購入するのにどれくらいかかりますか?
  • 顧客が短期/長期に行った平均注文数
  • 顧客が短期的/長期的に生み出す平均売上高は何ですか?

推奨される指標

Adobeは、顧客再購入アクティビティ分析を作成する場合、次の指標を使用することをお勧めします。

繰り返し注文の確率

この測定は、繰り返し注文の合計数として、合計注文の割合で定義されます。 言い換えれば、これは注文の後に別の注文が続く可能性です。 この測定は、顧客をストアに呼び戻す可能性の高い項目を特定します。

注文の平均件数

これにより、顧客の購入行動、特に、特定の期間に顧客が注文した数が表示されます。 この測定を制限して、顧客の行動を短期的、中期的、または長期的に確認できます。 一部の製品では、短期的に顧客が頻繁に購入するように促すことがありますが、他の製品では、顧客の長期的なロイヤルティに影響を与える可能性があります。 1 つの商品の数が他の商品と比較して多い場合、この商品を購入した人があなたの店に戻ってくることを示唆しています。

顧客の生涯平均売上高

この指標を使用すると、特定の項目を購入した顧客が、生涯にわたって価値が高いかどうかを把握できます。 1 つの商品の数が同じような価格の他の商品と比較して多い場合、値の高い顧客がこの商品を購入する傾向があることを示しています。

次の注文までの時間

この測定は、顧客の注文頻度、または顧客が再度注文するまでにかかる時間を示します。 1 つの商品の次の注文までの時間が他の商品と比較して短い場合、この商品を購入した人は早く戻ってくる傾向があることを示唆しています。

今日の例:コーヒー製品

上記の指標を念頭に置いて、コーヒー製品に関する例をご覧ください。

製品名
繰り返し注文の確率
注文のライフタイムの平均数
平均生涯売上高
次の注文までの平均時間
シングルカップコーヒーブルワー
94.98%
7.92
549.82 ドル
57.01 日
コーヒーカプセル
93.82%
8.68
479.98 ドル
63.48 日
コーヒー豆
41.92%
6.07
99.82 ドル
27.31 日

データを取得したので、各指標でどのような意味があるのでしょうか?

繰り返し注文の確率

この例では、繰り返し注文の確率、つまり注文の後に別の注文が続く可能性が、シングルカップコーヒーブルワーとコーヒーカプセルの方がコーヒー豆よりはるかに高くなります。

ブルワーを購入するお客様は、今後、関連するカプセルを購入することに「コミット」しているので、これは理にかなっています。 同様に、カプセルを購入したお客様には、カプセルと互換性のあるブルワーがあります。 ただし、コーヒー豆は特定のブルワーに固有のものではありません。

注文の平均ライフタイム数

上記のデータから、コーヒー豆を購入したお客様に比べて、ビールやカプセルを購入した方が生涯の平均で多くの購入をしていることがわかります。

顧客の生涯平均売上高

醸造所を購入したお客様の平均売上高は最も高く、醸造所のコストがこの測定に含まれていることを考えると、これは理にかなっています。 これに対し、コーヒー豆を購入するお客様は、通常、低コストの商品のみを購入します。

次の注文までの時間

コーヒーカプセルを購入したお客様の中では、約二ヶ月でリピート注文をする方が半数です。 しかし、コーヒー豆を購入したお客様の中では、約一ヶ月でリピート注文をする方が半数です。 これは、(1)カプセルを注文する人がコーヒーをあまり飲まないか、(2)注文を一括で行う(例えば、2 か月分のコーヒーを 1 回で購入する)ことが原因である可能性があります。

他にどのような分析を構築できますか?

このトピックで説明する指標を使用して、その他の役立つ再購入分析を構築することもできます。 例えば、顧客がリフィルを定期的に購入した場合など 同じ商品 を再購入した方法を確認することもできます。 カプセルやコーヒー豆は定期的に買い替える場合もありますが、コーヒー醸造所を繰り返し購入するお客様は予想外です。 お客様のビジネスがリフィルまたは再入荷に重点を置いている場合、この分析は役に立ちます。

顧客の再購入行動の分析に加えて、顧客ロイヤルティを調べる分析を構築することもできます。 顧客チャーンのパターン分析を検討します。顧客がサイトを離れて、戻ってこない場所はどこにありますか。 これは、どの程度の割合で発生していますか?

チャーンが発生している理由を特定したら、分析を使用して reactivation キャンペーンを作成できます。 このデータを使用すると、非アクティブになったユーザー、最後の訪問からの経過時間、最後の購入の履歴などを識別できます。 これにより、顧客を再び呼び戻すための実用的な決定を下すことができます。

分析に関するヘルプについては、 サポートにお問い合わせください

recommendation-more-help
e1f8a7e8-8cc7-4c99-9697-b1daa1d66dbc