功能 · 重复购买
重复购买率，以及它的价值
重复购买功能追踪重复购买率——客户回头的频率、所需时间，以及每一笔订单在此期间的价值——从同一商品回购率到客户第2、第3和第6笔订单的价值。
每一次重复，皆有衡量
回购是一个比率，而非猜测
客户回购率：在所有购买过某产品的客户中，再次购买同一产品的比例——以100%为基准绘制，旁边附有每个比率背后的买家数量。同样的逻辑也适用于订单间隔时间和客户历史中每个订单位置的价值。
- ✓同一商品回购率——在所有购买过某产品的客户中，再次购买同一产品的比例，以100%为基准，每个比率旁附有买家数量。
- ✓订单间隔时间——两笔订单之间的间隔，按0-7天到180天以上分桶统计，仅统计两笔订单均落在窗口内的情况。
- ✓逐笔订单间隔——第1→2笔、第2→3笔及之后的订单之间的中位数和平均天数，按客户历史中的订单对位置统计。
- ✓中位数是制定营销活动应围绕的核心数字——当平均值远高于中位数时，是少数极晚回头的客户拉高了平均值，而非典型行为发生了变化。
- ✓第n次订单所需时间——从客户首笔订单到第2至第6笔订单的天数，即使首笔订单早于当前窗口，仍以实际首笔订单为基准计算。
- ✓按订单序列的价值——客户订单历史中每个位置的平均收入和贡献值（以欧元计）。
- ✓同日多笔订单平均分摊——当客户在同一天下多笔订单时，该日总数在计算平均值前会平均分摊到各笔订单，因为无法恢复真实的单笔订单拆分。
- ✓客户集中度——按客户自身收入排名，前1%、5%、10%、25%和50%的客户占当前窗口总收入的比例。
新客 vs. 回头客
收入，按来源拆分
每月净收入（欧元），按订单来源拆分为当日新客户（强调色）和回头客户（绿色）——同时显示每周订单中回头客的占比，这样一个月度数字下滑就能判断是获客问题还是留存问题，而非仅仅是数字变小。
月度收入拆分
收入（欧元）
新客户
收入（欧元）
回头客
订单占比
每周回头客占比
ISO 周
分组方式
没有订单的周在回头客占比趋势中被省略，不会显示为虚假的零值。
店铺依赖的客户
客户集中度：少数人承载了多少
按客户自身收入排序，看看头部客户占了多少份额。在此窗口中，前1%——3个人——已占收入的7.3%；前10%（21人）占27.2%；前50%（101人）占76.5%。这一形态才是依赖关系的真实度量，而非单一平均值。
- ✓前1%——占收入7.3%，3个客户。
- ✓前5%——占收入17.9%，11个客户。
- ✓前10%——占收入27.2%，21个客户。
- ✓前25%——占收入50.6%，51个客户。
- ✓前50%——占收入76.5%，101个客户。
- ✓将占比与自身规模对照解读——前10%的客户持有接近10%的收入是低集中度；而持有远超此比例（如本例）则是值得关注的客户流失风险，而非仅仅是一个需要报告的数字。
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