상품 재구매 주기
특정 상품에 대한 유저 재구매 주기(평균)
특정 상품 B 대한 유저 A의 평균 재구매 주기는 어떻게 구할 수 있을까요?
계산 방식은 유저 재구매 주기(평균)와 동일하나 이번엔 상품 B를 구매한 데이터만으로 평균 재구매 주기를 계산하게 됩니다.
예시1)
1
2022-01-01
2
2022-03-10
68
3
2022-04-05
26
상품 재구매 주기
상품 재구매 주기를 계산하는 가장 큰 이유는 상품별 재구매 주기를 지속적으로 추적하여 재구매 주기를 단축시킬 수 있는 전략을 실행하기 위함입니다. 또한 상품 단위의 재구매율을 측정할 때에도 활용할 수 있습니다.
상품 재구매 주기를 계산하는 방식은 판매처 재구매 주기를 계산하는 방식과 기본적으로 동일합니다.
특정 상품에 대한 유저 재구매 주기(평균)를 구했던 방식을 활용하여 아래와 같이 상품 B를 구매한 유저 10명의 평균 재구매 주기를 계산했다고 가정해보겠습니다.
예시1)
1
47
2
15
3
60
4
90
5
50
6
32
7
33
8
34
9
66
판매처 재구매 주기와 동일하게 상품 재구매 주기는 중앙값을 활용하여 계산하도록 하겠습니다. 유저별로 상품 B를 구매하는 패턴이 다르다고 가정하기 때문입니다.
→ 위 예시에서는 9개의 데이터가 존재하므로 중앙값은 중간에 위치한 47입니다.
재구매 주기 확인
상품 재구매 주기 차트에서 분석 단위 [상품명]을 선택합니다.
실 재구매 주기, 재구매 주기 컬럼을 확인합니다
옵션 단위의 재구매 주기 분석이 필요한 경우 분석 단위 [옵션정보]로 선택 가능합니다.
상품 재구매 주기(가중 평균)
유저 재구매 주기 (가중 평균)
특정 상품 B에 대해 유저 A가 첫 번째 주문에서는 2개를 구매했고 나머지 주문에서는 1개씩 구매했을 경우를 예시로 들어보겠습니다. 유저 A의 평균 재구매 주기를 구매보면 (68 + 26) / 2 = 47일입니다. 이때 두 번째 주문에서 다음 결제까지 걸린 시간이 68일인 이유는 상품 B를 2개 구매했기 때문이 아닐까요?
1
2022-01-01
2
2
2022-03-10
68
1
3
2022-04-05
26
1
위와 같은 상황에서 판매 수량을 고려하여 재구매 주기를 계산하는 가장 정확한 방식은 가중 평균을 이용하는 방법입니다.
위 예시를 기준으로 판매 수량에 대한 가중 평균을 계산할 경우 다음과 같습니다. (68 * 2 + 26 * 1) / (2 + 1) = 54
따라서 유저 재구매 주기(가중 평균)은 54일로 판매 수량을 고려하지 않은 68일 대비 더 정확한 값임을 알 수 있습니다.
상품 재구매 주기(가중 평균)
상품 재구매 주기(가중 평균)는 유저 재구매 주기(가중 평균)의 중앙값으로 계산할 수 있습니다.
1
31.5
31.5
2
15
15
3
60
60
4
90
90
5
40
50
6
32
32
7
33
33
8
33.5
34
9
66
66
10
67
67
위 예시에서는 10개의 데이터가 존재하므로 중앙값은 중간에 위치한 두 값의 평균 = (33.5 + 40) / 2 = 36.75입니다.
재구매주기(가중 평균) 확인
상품 재구매 주기 차트에서 분석 단위 [기초 상품명]을 선택합니다. (현재는 기초 상품 데이터를 세팅해야만 가중 평균 데이터를 확인할 수 있습니다.)
실 재구매 주기(가중 평균), 재구매 주기(가중 평균) 컬럼을 확인합니다
옵션 단위의 재구매 주기 (가중 평균) 분석이 필요한 경우 분석 단위 [기초 상품 구성]으로 선택 가능합니다.
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