数据分析应用：回头客分析

作者：汪谦 （如需转载，请取得作者同意授权。）

企业要想良好经营，必须能留得住客户，最好每个客户都能成为回头客。本篇将介绍如何利用 网易有数推出的“跨视图粒度计算”来进行回头客分析。

先放几张示例图。

示例一：首次复购间隔月份分布情况，比如箭头所指的柱子表示“有50个客户在首次下单后，隔了6个月又进行了下单”。

示例二：复购间隔季度分析，比如箭头所指的方块表示“2013年第3季度的新客户中，有35人在间隔了1个季度后，又进行了下单”。

示例三：各商品复购率分析，比如，输入“1”时，我们可以看到每种商品的客户中，首次下单后1个月以内再次下单的客户占比情况。

如图所示，我们的测试数据中（  下载数据）只有客户每次下单的时间，并没有客户“首次下单日期”、“首次复购日期”、“首次复购间隔时间”等数据，那么如何实现上述示例的分析呢。

这就需要用到网易有数的“跨视图粒度计算”的功能了，下面将分步骤介绍如何在有数中通过计算得到客户“首次下单日期”、“首次复购日期”、“首次复购间隔时间”等数据。

第一步，我们创建一个“首次下单日期”的计算字段。语法规则如下：

{ FIXED [客户名称] : MIN([订单日期]) }

它的意思是，计算每个客户下单日期中最小的日期，即首次下单日期。如图所示，我们可以查看下该计算字段的结果。 

第二步，现在我们得到了首次下单日期，那么如何计算第二次下单的日期呢，我们可以再创建一个“首次复购日期”的计算字段，语法如下：

{ FIXED [客户名称] : min(if [订单日期] > [首次下单日期] then [订单日期] )}

它的意思是计算每个客户首次复购（即第二次下单）的日期，如图所示，可以查看下计算结果。

第三步，如此一来，得到了客户首次下单的日期跟第二次下单的日期，我们便可以计算两个日期的间隔时间。再创建一个“首次复购间隔时间”的计算字段，语法如下：

DATEDIFF("month", [首次下单日期], [首次复购日期])

该字段计算的是两个日期相隔了多少个月，如果想计算相隔的天数、季度数可以将语法中的"month"改为"day"或者"quarter"。

至此我们便得到了需要的数据，基于这些数据，我们可以实现上述三个示例的分析，由于篇幅有限，本文不展开示例实现的具体操作步骤，如果读者有兴趣可以在评论区留言索要具体的操作步骤演示。

文中所有示例均是在  网易有数中实现，欢迎使用体验～

关于“跨视图粒度计算”功能的更多介绍可阅读下述文章：

感动到流泪！数据分析师的福音：跨视图粒度计算

深入浅出“跨视图数据粒度计算”--1、理解数据的粒度

深入浅出“跨视图粒度计算”--2、INCLUDE表达式

深入浅出“跨视图粒度计算”--3、EXCLUDE表达式