Wskaźnik ponownych zakupów a wskaźnik retencji: którego użyć
W skrócie
Wskaźnik ponownych zakupów to udział klientów, którzy kupili więcej niż raz. Wskaźnik retencji to udział jednej kohorty, która nadal kupuje po określonym czasie. Różnica ma znaczenie, bo wskaźnik ponownych zakupów zmienia się razem z pozyskaniem, nawet gdy w lojalności nic się nie zmieniło. Retencja kohortowa się wtedy nie rusza.
Czym różni się wskaźnik ponownych zakupów od wskaźnika retencji?
Wskaźnik ponownych zakupów liczy ludzi. Retencja kohortowa liczy konkretną grupę ludzi w czasie. Różnica między nimi to właśnie czas: pierwszy wskaźnik go pomija, a drugi robi z niego oś.
| Wskaźnik ponownych zakupów | Retencja kohortowa | |
|---|---|---|
| Na jakie pytanie odpowiada | Ilu ze wszystkich kupujących kupiło więcej niż raz? | Ilu klientów z pierwszym zamówieniem w miesiącu X wróciło do miesiąca Y? |
| Mianownik | Każdy klient aktywny w okresie | Jedna kohorta, ustalona raz na zawsze |
| Jak traktuje czas | Pomija go | Robi z niego oś |
| Zmienia się razem z pozyskaniem | Tak | Nie |
| Dobry do | Jednej liczby na dashboardzie | Oceny, czy zmiana zadziałała |
Większość poradników kończy na definicjach. Najważniejszy jest skutek, a ten stoi w czwartym wierszu: jedna z tych dwóch liczb rusza się, gdy zmienia się kształt zakupu mediów, i to w kierunku, który wygląda jak problem z lojalnością.
Jak mierzyć wskaźnik ponownych zakupów w e-commerce
Wskaźnik ponownych zakupów to klienci z co najmniej dwoma zamówieniami podzieleni przez wszystkich klientów, w wybranym przez ciebie oknie. Trzy elementy tej definicji kryją decyzję, a wskaźnika podanego bez wszystkich trzech nie da się porównać z niczyim innym.
- Okno. Zwykle domyślnie dwanaście miesięcy. Krótsze okno mechanicznie daje mniejszą liczbę, bo mniej klientów zdążyło wrócić.
- Mianownik. „Wszyscy klienci, którzy zamówili w oknie” i „wszyscy klienci, których pierwsze zamówienie wypadło w oknie” to różne grupy i dają różne wyniki.
- Co liczy się jako zamówienie. Wymiany księgowane jako nowe zamówienia zawyżają licznik, dlatego w odzieży wskaźnik wychodzi wysoko. Zamówienia zwrócone i anulowane trzeba wyłączyć.
Zapisz te trzy wybory obok liczby. Po cichu zmień choć jeden, a wskaźnik przestanie cokolwiek znaczyć między kwartałami.
Dlaczego wskaźnik ponownych zakupów spadł, choć lojalność się poprawiła
Oto awaria, której nikt nie opisuje. Weź sklep, którego klienci zachowują się identycznie w dwóch kolejnych latach: ten sam produkt, te same maile, ta sama krzywa kohorty.
| Miesiące od pierwszego zamówienia | Udział kohorty, który zamówił ponownie |
|---|---|
| 3 miesiące | 12% |
| 6 miesięcy | 20% |
| 9 miesięcy | 26% |
| 12 miesięcy | 30% |
Teraz pozyskaj w roku 12 000 klientów na dwa sposoby. Wzorzec A rozkłada ich równo: 6000 w pierwszym półroczu i 6000 w drugim. Wzorzec B to sklep, który się skaluje: 3000 w pierwszym półroczu i 9000 w drugim.
Pod koniec grudnia klienci z pierwszego półrocza mieli mniej więcej dziewięć miesięcy na powrót, a klienci z drugiego mniej więcej trzy.
| Pierwsze półrocze | Drugie półrocze | Klienci powracający | Wskaźnik ponownych zakupów | |
|---|---|---|---|---|
| Wzorzec A | 6 000 × 26% = 1 560 | 6 000 × 12% = 720 | 2 280 | 19,0% |
| Wzorzec B | 3 000 × 26% = 780 | 9 000 × 12% = 1 080 | 1 860 | 15,5% |
Ci sami klienci, ta sama lojalność, ten sam rok, ta sama suma. Wzorzec B raportuje 15,5%, a wzorzec A 19,0%, czyli spadek o 3,5 punktu, a zmieniło się tylko to, kiedy klienci przyszli. Sklep, który przez rok zwiększa pozyskanie, zobaczy spadek wskaźnika, choć każda kohorta działa dokładnie tak jak wcześniej.
Widok kohortowy jest na to odporny. Oba wzorce dochodzą do 30% po dwunastu miesiącach, bo kohortę zawsze porównuje się z nią samą w tym samym wieku.
Dlatego wskaźnik ponownych zakupów prawie nie nadaje się do oceny kampanii retencyjnej. Jeśli kampania szła równolegle ze skalowaniem, kształt pozyskania i kampania ciągną tę samą liczbę w przeciwne strony i potem nie da się ich rozdzielić. Rzetelny pomiar retencji klientów oznacza, że najpierw utrzymujesz stały wiek klientów, a dopiero potem porównujesz.
Jaki wskaźnik ponownych zakupów jest dobry?
W tej kategorii jeden benchmark warto zacytować, bo podaje próbę. Wśród ponad 156 110 klientów z portfela DTC jednej agencji, w 365-dniowym oknie wstecz, wskaźnik ponownych zakupów wyniósł 18,8%. Ten sam raport rozbija go na kategorie:
| Kategoria | Podany zakres |
|---|---|
| Produkty konsumpcyjne | 22–44% |
| Moda | 10–17% |
| Dobra trwałe | 7–18% |
Markę konsumpcyjną i meblową dzieli od trzech do sześciu razy, więc średnia z wielu branż nic ci nie da. Porównuj się raczej ze swoimi czterema ostatnimi kwartałami, przy identycznym oknie i mianowniku.
Każdy benchmark bez podanego n traktuj jak ozdobnik. Przewodnik LoyaltyLion po retencji, obecnie pierwszy wynik dla tego wzoru, twierdzi, że marki e-commerce mają średnio około 30%, i nie podaje wielkości próby. Ta liczba może być prawdziwa, ale nie da się tego sprawdzić ani dowiedzieć, czy sklepy za nią przypominają twój.
Wzór na wskaźnik retencji w e-commerce
Wzór w powszechnym obiegu to:
Wskaźnik retencji = ((E − N) / S) × 100
gdzie E to klienci na koniec okresu, N to klienci pozyskani w jego trakcie, a S to klienci na początku. Wzór pochodzi z firm subskrypcyjnych i niesie założenie, które nie przeżywa przenosin do sklepu: że „klient na koniec okresu” cokolwiek znaczy.
W subskrypcji znaczy: subskrypcja trwa albo jest anulowana. W sklepie transakcyjnym nikt niczego nie anuluje. Klient po prostu przestaje kupować i nikomu o tym nie mówi. Żeby użyć wzoru, musisz dopisać brakującą definicję, czyli wybrać okno aktywności: klient jest „aktywny”, jeśli zamówił w ostatnich 90, 180 albo 365 dniach. Publikowana liczba zależy wtedy od tego wyboru tak samo jak od klientów.
To nie powód, by rezygnować ze wzoru. To powód, by podawać okno przy każdym cytowaniu wyniku i nie zmieniać go po wyborze. Jeśli nie chcesz tego wybierać, użyj retencji kohortowej, w której pytanie „czy ta osoba wciąż jest klientem?” w ogóle nie pada.
Którego wskaźnika użyć i kiedy
| Jeśli chcesz | Użyj | Bo |
|---|---|---|
| Podać zarządowi jedną liczbę o lojalności | Wskaźnik ponownych zakupów z podanym oknem | To jedna liczba i łatwo ją odtworzyć |
| Sprawdzić, czy praca nad retencją w zeszłym kwartale coś dała | Retencja kohortowa | Kształt pozyskania jej nie zanieczyści |
| Prognozować wartość klienta w czasie | Retencja kohortowa | Kumuluje się cała krzywa, a nie jeden jej punkt |
| Zdiagnozować nagły spadek | Oba | Jeśli kohorty stoją, a wskaźnik spadł, to historia o miksie pozyskania, nie o lojalności |
W praktyce trzymaj wskaźnik ponownych zakupów na dashboardzie, a krzywe kohort do decyzji i nigdy nie pozwól, by pierwszy sam uruchomił projekt. Wcześniej sprawdź, czy krzywa retencji klientów w ogóle się ruszyła. Jeśli nie, pieniądze lepiej wydać na podniesienie średniej wartości zamówienia niż na program lojalnościowy, który naprawia problem, którego według kohort nie masz.
Częste pytania
Czy wskaźnik ponownych zakupów to to samo co repeat customer rate?
W praktyce tak: oba nazywają udział klientów z co najmniej dwoma zamówieniami. Problemem nie jest nazwa, tylko niepodane okno i mianownik. Dwa sklepy cytujące „repeat customer rate” zwykle nie mierzą tego samego.
Dlaczego wskaźnik ponownych zakupów spadł po dobrym kwartale?
Najczęściej dlatego, że pod koniec okresu doszło więcej nowych klientów, a oni nie zdążyli jeszcze wrócić. Zanim wyciągniesz wnioski o lojalności, sprawdź krzywe kohort. Jeśli każda kohorta stoi tam, gdzie rok temu, spadek wynika z rachunków, a nie z zachowania.
Jakiego okna użyć do wskaźnika ponownych zakupów?
Dwanaście miesięcy to częsty standard i okno większości publikowanych benchmarków. Dopasuj je do swojego cyklu zakupowego: subskrypcja kawy i marka materacy nie powinny mieć wspólnego. Cokolwiek wybierzesz, nie zmieniaj tego, bo sama zmiana poruszy liczbą.
Czy wymiany liczyć jako ponowne zakupy?
Nie, a najważniejsze jest to w odzieży, gdzie wymiany często księguje się jako nowe zamówienia. Zostawione w danych zamieniają problem ze zwrotami w pozorny sukces lojalnościowy. Wyłącz je razem z zamówieniami zwróconymi i anulowanymi.
Czy do rzetelnego pomiaru retencji potrzebuję narzędzia kohortowego?
Nie. Tabela kohort to tabela przestawna z historii zamówień: miesiąc pierwszego zamówienia kontra miesiąc zamówienia. Arkusz poradzi sobie z tym przy większości katalogów. Narzędzie oszczędza czas i usuwa błędy kopiowania, ale nie zmienia definicji.
Zobacz to na swoich danych
W dwadzieścia minut podłączamy jedno konto reklamowe i miesiąc zamówień, a potem liczymy różnicę między tym, co podaje platforma, a tym, co zarobił sklep. Zysk i POAS pojawią się dopiero po wpisaniu marży i kosztów na zamówienie.
Umów demo