跨境电商消费者复购时间间隔分析

采集自2020年7月1日至2021年2月28日某店铺消费者的订单次数、交易金额和购买时间等数据,通过PQ编辑器对数据进行筛选处理,再通过Excel“数据透视表”功能对数据进行筛选，并通过图表使数据可视化,进而得出相关的数据分析结论。

(一)打开数据源

打开数据源“项目六任务三消费者复购分析”。

(二)将数据导入PQ编辑器

在菜单栏中选择“数据”选项卡,单击“从表格”选项,在弹

出的“创建表”对话框中确定数据的区间。

(三)PQ 编辑器处理数据

单击“Order payment time”字段左侧的数据类型按钮,选择“日期”数据类型。在菜单栏中选择“视图”选项卡,勾选“编辑栏”。

在函数编辑栏中输入公式“=Table .Group(更改的类型,{"nickname"},{{"List of pur- chase dates", each([Order payment time]),type list}})”,输入完毕按Enter键。

在菜单栏中选择“添加列”选项卡,单击“自定义列”按钮,在“自定义列”对话框中,将新列名改为“The last two times since today”,在“自定义列公式”中输入“=List .MaxN ([List of purchase dates],2)”。

在菜单栏中选择“添加列”选项卡,单击“自定义列”按钮,在“自定义列”对话框中,将新列名改为“time interval”,在“自定义列公式”中输入“一Duration .Days(List .Max([The last two times since today])-List .Min([The last two times since today]))"。

单击“time interval”字段右侧的筛选按钮,将“0”取消勾选。

(四)数据导出

在菜单栏中选择“主页”选项卡,单击“关闭并上载”下拉按钮,在下拉列表中选择“关闭并上载”选项。

(五)创建数据透视表

在菜单栏中选择“插人”选项卡,单击“数据透视表”按钮,在弹出的“创建数据透视表”对话框中,“表/区域”选择“表1_2”,“选择放置数据透视表的位置”为“新工作表”。将“time interval”拖人“行”标签框,将“time interval”拖人“值”标签框,设置“值显示方式”为“求和项”。

右击“求和项:time interval”,选择“值字段设置”,在弹出的“值字段设置”对话框中,“值汇总方式”选择“计数”。

右击“行标签”字段下的数据,在弹出的快捷菜单中选择“组合”,在“组合”对话框中，“起始于”设置为“1”,“终止于”设置为“223”,“步长”设置为“10”。

选中数据透视表数据,复制到工作表空白位置,将“行标签”改为“time interval”,将“计数项:time interval”改为“Number of repurchase”,并计算各时间间隔天数复购人数占比,及占比累加,H4单元格的公式为“一G4/$G$24”,14单元格的公式为“一13+H4”,后面直接使用自动填充方式填充数据。

选中区间F3:G23和I3:I23,然后在菜单栏中选择“插入”选项卡,单击“推荐的图表”按钮。在弹出的“插入图表”对话框中,先单击“所有图表”,然后单击“组合图”,在右侧选择“自定义组合”,勾选系列名称为空的次坐标轴。

(六)图表优化

修改图表标题为“复购时间间隔与复购人数分布”,选中图例,右击,在弹出的快捷菜单中,选择“删除”。

选中次坐标轴并右击,在弹出的快捷菜单中选择“设置坐标轴格式”,在“数字”选项中，单击“类别”下拉按钮,在下拉列表中选择“百分比”,将“小数位数”改为“0”。

选择添加“主要横坐标轴”和“主要纵坐标轴”的坐标轴标签,分别将坐标轴标签改为“复购人数”和“时间间隔天数”并修改文字方向。

(七)数据分析

复购消费者中94.73%的人会在70天内进行复购，如果未在70天内进行复购，则该消费者回购的概率微乎其微。

跨境电商消费者复购时间间隔分析 常见问答(FQAS)

跨境电商消费者复购时间间隔分析是指对跨境电商平台上消费者进行统计和分析，以了解他们再次购买同一商品或同一类商品之间的时间间隔。

这种分析可以帮助电商平台了解消费者的购买行为模式，预测未来销售趋势，优化商品推荐和营销策略。

首先，收集消费者购买历史数据，包括购买时间和购买商品信息。然后，计算每个消费者再次购买同一商品或同一类商品的时间间隔。最后，通过统计分析工具或数据挖掘技术进行分析。

常见的指标包括平均复购时间间隔、复购率、复购周期分布等。

这种分析可以用于优化商品推荐算法、个性化营销策略、库存管理和供应链规划等方面。

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