如何搭建电商复购数据模型（二）

在本文中，作者阿坤，一位专注于母婴电商行业的数据分析师和数据产品经理，继续探讨电商复购数据模型的构建。本篇着重于解释类目复购并提供了一个数据模型的建立方法。

01 前言

文章首先区分了两种类目复购情况：单品持续复购和类目内不同商品的持续购买需求。类目复购可以反映用户对平台商品的整体满意度，并评价商品受欢迎的程度。

02 类目复购

作者介绍了类目复购的定义，说明类目是运营根据属性相近的商品划分的集合，并强调后台类目的重要性。类目复购周期没有固定时间，通常选取几个特定时间点来衡量。文章继续定义了数据模型的构建方法，使用OSM模型搭建数据指标体系，并展示了如何通过整体看板了解类目复购现状。接着讨论了如何衡量运营策略的效果，包括促进用户复购的各个环节的转化率。最后，作者强调了进行未复购专题分析的重要性，即找出影响用户复购的关键因素并试图提升复购率。

03 最后

文章总结指出，了解类目复购的业务逻辑和数据指标体系对电商复购体系至关重要，数据分析师在帮助运营寻找和实施提升复购率的策略中扮演重要角色。作者还提供了一本有关数据知识的书籍推荐，以及他们的数据人学习平台。

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文章来源：

一个数据人的自留地

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