신규 사용자 요리(상품) 재구매율

I. 계산기 개요

신규 사용자 요리(상품) 재구매율 계산기는 신규 사용자가 등록일에 구매한 요리 또는 상품에 대해, 등록 후 30일·60일·180일 이내의 재구매 상황을 분석하는 도구입니다. 본 도구는 "첫날 요리/상품"으로 그룹화하여 각 그룹의 총 사용자 수·재구매 사용자 수·재구매율을 산출하고, 세 개의 시간 창 결과를 하나의 통합 표와 다단계 헤더로 표시하여 요리별 재구매 잠재력을 가로 비교하기 쉽게 합니다.

핵심 기능

• 30일/60일/180일 재구매：등록 후 최소 N일이 지난 사용자만 대상으로 하며, 등록 후 N일 이내(등록일 포함)의 주문만 집계하여 첫날에 구매한 요리/상품으로 그룹화해 재구매율을 산출합니다.
• 통합 리포트：요리/상품명으로 한 표에 통합하고, 30일·60일·180일 세 그룹의 지표(재구매 사용자, 총 사용자, 재구매율)를 다단계 헤더로 구분해 표시합니다.
• 정렬：30일 총 사용자 수 내림차순으로 정렬하여 볼륨이 큰 요리를 우선 확인할 수 있습니다.

적용 시나리오

• 첫날 구매한 요리/상품 중 신규 사용자의 재구매를 더 촉진하는 항목을 식별하여 메뉴나 품목 구성 최적화에 활용합니다.
• 동일 요리에 대해 30일·60일·180일 창에서 재구매율 변화를 비교하여 중장기 재구매 상황을 파악합니다.
• 총 사용자 규모와 결합해 "볼륨이 충분하고 재구매율이 높은" 요리에 대한 운영·공급망 투자를 우선합니다.

적용 고객

본 계산기는 "사용자+주문 명세(요리/상품명 포함)+등록일" 데이터를 보유한 사업(음식·소매·전자상거래 등)에 적합하며, 첫날 구매 카테고리 관점에서 신규 사용자의 재구매를 분석하고자 할 때 적합합니다.

전제 조건：데이터에 사용자 ID·주문일·등록일·요리/상품명이 포함되어야 합니다. 또한 신규 사용자가 등록일에 최소 1건의 주문이 있어야 합니다(본 도구는 등록 당일 거래가 있는 신규 사용자만 집계합니다).

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II. 알고리즘 개요

2.1 핵심 개념

첫날 요리/상품

각 사용자에 대해 등록일 당일 구매한 요리 또는 상품명(중복 제거)의 집합을 해당 사용자의 "첫날 요리/상품"이라 합니다. 리포트의 각 행은 하나의 첫날 요리/상품에 대응하며, "등록일에 해당 요리/상품을 구매한 신규 사용자"의 재구매 상황을 집계한 것입니다.

구매 일수와 재구매

어떤 시간 창(예: 30일) 내에서 각 사용자의 서로 다른 주문일 개수를 센 것을 해당 사용자의 그 창에 대한 "구매 일수"라 합니다.

• 재구매 사용자：구매 일수≥2인 사용자(그 창 내에 최소 2개의 서로 다른 주문일이 있음).
• 재구매율：그 창에서 해당 요리의 재구매 사용자 수／총 사용자 수.

시간 창과 "등록 후 N일 이상 경과"

• 30일："등록일＋30일≤데이터의 최대 일자"를 만족하는 사용자만, 즉 등록 후 최소 30일이 지난 사용자를 대상으로 하며, 등록 후 30일 이내(등록일 포함)의 주문만 집계합니다.
• 60일/180일：마찬가지로 각각 등록 후 60일·180일 이상 경과한 것을 조건으로 하며, 등록 후 60일·180일 이내(등록일 포함)의 주문만 집계합니다.

2.2 계산 로직

1. 기준일：전체 데이터의 주문일 최대값을 분석 마감일로 채택합니다.
2. 사용자 필터：각 창(30/60/180일)마다 "등록일＋N일≤기준일"이고 "등록일에 최소 1건의 주문이 있는" 사용자만 남깁니다.
3. 창 내 주문：각 사용자에 대해 주문일이［등록일, 등록일＋N−1일］ 범위 내인 명세만 남깁니다.
4. 첫날 요리：각 사용자에 대해 등록일에 구매한 요리/상품명을 표시합니다.
5. 요리별 집계：각 (첫날 요리, 사용자)에 대해 그 창 내 구매 일수를 산출하고, 첫날 요리별로 총 사용자 수·재구매 사용자 수를 집계하여 재구매율을 얻습니다.
6. 통합 및 정렬：30일·60일·180일 결과를 요리/상품명으로 한 표에 통합하고, 30일 총 사용자 수 내림차순으로 정렬합니다.

2.3 결과 표시

리포트는 하나의 통합 표이며, 헤더는 2단 구성입니다.

• 1행：30일, 60일, 180일(각 그룹이 3열).
• 2행：요리/상품；각 그룹 아래 "재구매 사용자""총 사용자""재구매율".

각 행은 하나의 첫날 요리/상품에 대응하며, 열은 30일·60일·180일 각 창에서의 재구매 사용자 수·총 사용자 수·재구매율(퍼센트)입니다.

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III. 이용 방법 및 유의사항

3.1 데이터 준비

필수 항목

데이터 파일에 다음 4열이 포함되도록 하세요.

1. 사용자 ID 열：사용자를 고유하게 식별하는 열(회원번호·전화번호 등).
2. 주문일 열：주문이 발생한 날짜. 형식 예: 2025-01-01 또는 2025/1/1.
3. 등록일 열：해당 사용자의 등록일. 신규 고객 판정과 재구매 창 계산에 사용합니다.
4. 요리/상품명 열：요리 또는 상품명을 지정하는 열(예: 마파두부, 특정 SKU명).

데이터 단위：1행＝1주문 명세(어떤 사용자가 어떤 날 어떤 요리/상품을 구매한 1건)로 두는 것을 권장합니다.

3.2 필드 매핑

파일 업로드 후 데이터 열을 사용자 ID 열·주문일 열·등록일 열·요리/상품명 열에 각각 매핑하세요.

3.3 결과 해석

• 총 사용자：해당 시간 창 내에서 첫날에 해당 요리/상품을 구매한 신규 사용자의 총수(등록일에 주문이 있고, 창 집계 대상에 포함되는 사용자 수).
• 재구매 사용자：위 사용자 중 그 창 내에서 구매 일수≥2인 사용자 수.
• 재구매율：재구매 사용자／총 사용자. 해당 첫날 요리/상품이 가져온 신규 사용자가 창 내에서 재구매한 비율을 나타냅니다.

3.4 유의사항

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IV. 요약

본 계산기는 "첫날 구매 요리/상품" 관점에서 신규 사용자의 재구매를 분석하고, 30/60/180일 세 그룹 지표를 한 표로 출력하여 어떤 요리가 재구매를 더 촉진하는지 파악하는 데 도움이 됩니다. 해석 시 총 사용자·볼륨에 유의하고, 볼륨이 충분한 요리에 대해서만 재구매율 비교와 의사결정을 하세요.