Повторная покупка блюд/товаров новыми пользователями

I. Введение в калькулятор

Калькулятор доли повторных покупок блюд (товаров) новыми пользователями служит для анализа показателей повторных покупок блюд или товаров, которые новые пользователи купили в день регистрации, в пределах 30, 60 и 180 дней после регистрации. Инструмент группирует по «блюду/товару первого дня», считает общее число пользователей, пользователей с повторной покупкой и долю повторных покупок по каждой группе и выводит результаты по трём временным окнам в одной сводной таблице с многоуровневыми заголовками, что позволяет легко сравнивать потенциал повторных покупок разных блюд по горизонтали.

Основные функции

• Повторная покупка за 30 / 60 / 180 дней: учитываются только пользователи, зарегистрированные не менее N дней; их заказы в течение N дней после регистрации (включая день регистрации) подсчитываются; доля повторных покупок рассчитывается по группировке по блюдам/товарам первого дня.
• Сводный отчёт: объединён в одну таблицу по названию блюда/товара с многоуровневыми заголовками, разделяющими три группы метрик для 30, 60 и 180 дней (пользователи с повторной покупкой, всего пользователей, доля повторных покупок).
• Сортировка: отчёт отсортирован по общему числу пользователей за 30 дней по убыванию, чтобы сначала отображались блюда с большим объёмом.

Сценарии применения

• Определить, какие блюда/товары первого дня лучше стимулируют повторные покупки новых пользователей, для оптимизации меню или ассортимента.
• Сравнивать изменение доли повторных покупок одного и того же блюда в окнах 30, 60 и 180 дней, чтобы оценить долгосрочные показатели повторных покупок.
• Учитывать масштаб пользователей, чтобы приоритизировать операционные или логистические вложения в блюда с «достаточным объёмом и высокой долей повторных покупок».

Подходящие клиенты

Калькулятор подходит для бизнесов с данными «пользователь + детали заказа (включая название блюда/товара) + дата регистрации», например общепит, розница, электронная коммерция и т.д., желающих анализировать повторные покупки новых пользователей по измерению категории покупки в первый день.

Предварительные условия: в данных есть идентификатор пользователя, дата заказа, дата регистрации и название блюда/товара; у новых пользователей есть хотя бы один заказ в день регистрации (инструмент учитывает только новых пользователей с хотя бы одной транзакцией в день регистрации).

---

II. Описание алгоритма

2.1 Основные понятия

Блюдо/товар первого дня

Для каждого пользователя множество названий блюд или товаров (без дубликатов), купленных в день регистрации, называется «блюдом/товаром первого дня» этого пользователя. Каждая строка отчёта соответствует одному такому блюду/товару, а статистика — это показатели повторных покупок «новых пользователей, купивших это блюдо/товар в день регистрации».

Дни заказов и повторная покупка

В заданном временном окне (например 30 дней) для каждого пользователя подсчитывается число различных дат заказов; это называется «днями заказов» этого пользователя в данном окне.

• Пользователи с повторной покупкой: пользователи с числом дней заказов ≥ 2 (т.е. не менее 2 различных дат заказов в этом окне).
• Доля повторных покупок: пользователи с повторной покупкой / всего пользователей по этому блюду в этом окне.

Временное окно и «зарегистрирован не менее N дней»

• 30 дней: только пользователи с «дата регистрации + 30 дней ≤ максимальная дата в данных», т.е. зарегистрированные не менее 30 дней; учитываются только их заказы в течение 30 дней после регистрации (включая день регистрации).
• 60 дней / 180 дней: аналогично требуется регистрация не менее 60 и 180 дней соответственно, учитываются только заказы в течение 60 и 180 дней после регистрации (включая день регистрации).

2.2 Логика расчёта

1. Опорная дата: за дату отсечки анализа принимается максимальная дата заказа во всём наборе данных.
2. Фильтр пользователей: для каждого окна (30/60/180 дней) оставляются только пользователи с «дата регистрации + N дней ≤ опорная дата» и «хотя бы один заказ в день регистрации».
3. Заказы в окне: для каждого пользователя учитываются только строки заказов, дата которых попадает в [день регистрации, день регистрации + N − 1 дней].
4. Блюда первого дня: для каждого пользователя отмечаются названия блюд/товаров, купленных в день регистрации.
5. Агрегация по блюду: для каждой пары (блюдо первого дня, пользователь) вычисляется число дней заказов этого пользователя в окне; затем по блюду первого дня агрегируются всего пользователей и пользователей с повторной покупкой и получается доля повторных покупок.
6. Объединение и сортировка: результаты за 30, 60 и 180 дней объединяются по названию блюда/товара в одну таблицу, отсортированную по общему числу пользователей за 30 дней по убыванию.

2.3 Отображение результата

Отчёт — одна сводная таблица с двухуровневым заголовком:

• Первая строка: 30 дней, 60 дней, 180 дней (каждая группа занимает 3 столбца).
• Вторая строка: Блюдо/товар; в каждой группе: «Пользователи с повторной покупкой», «Всего пользователей», «Доля повторных покупок».

Каждая строка соответствует одному блюду/товару первого дня; в столбцах — пользователи с повторной покупкой, всего пользователей и доля повторных покупок (в процентах) в окнах 30, 60 и 180 дней.

---

III. Использование и примечания

3.1 Подготовка данных

Обязательные поля

Убедитесь, что в файле данных есть следующие четыре столбца:

1. Столбец идентификатора пользователя: столбец, однозначно идентифицирующий пользователей (например ID участника, номер телефона).
2. Столбец даты заказа: дата совершения заказа в форматах вида 2025-01-01 или 2025/1/1.
3. Столбец даты регистрации: дата регистрации пользователя, используется для определения нового клиента и расчёта окна повторных покупок.
4. Столбец названия блюда/товара: столбец с названием блюда или товара (например Кунг-пао цыплёнок, название SKU).

Детализация данных: каждая строка должна по возможности соответствовать одной позиции заказа (одна запись о покупке пользователем определённого блюда/товара в определённую дату).

3.2 Сопоставление полей

После загрузки файла сопоставьте столбцы данных со: столбцом идентификатора пользователя, столбцом даты заказа, столбцом даты регистрации, столбцом названия блюда/товара.

3.3 Интерпретация результатов

• Всего пользователей: в соответствующем временном окне — общее число новых пользователей, купивших это блюдо/товар в первый день (пользователи с заказом в день регистрации и включённые в статистику окна).
• Пользователи с повторной покупкой: среди них — число пользователей с числом дней заказов ≥ 2 в этом окне.
• Доля повторных покупок: пользователи с повторной покупкой / всего пользователей; отражает долю новых пользователей, привлечённых этим блюдом/товаром первого дня, совершивших повторную покупку в окне.

3.4 Примечания

---

IV. Резюме

Этот калькулятор анализирует повторные покупки новых пользователей по измерению «блюдо/товар покупки в первый день», выводит сводную таблицу метрик за 30/60/180 дней и помогает выявить, какие блюда лучше стимулируют повторные покупки. При интерпретации учитывайте общий объём пользователей и сравнивайте доли повторных покупок и принимайте решения только для блюд с достаточным объёмом.