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计算复购率有2种方法。
1.重复购买客户数量/客户样本数量。
举例：客户样本100人，其中50人重复购买（ 不用考虑重复购买了几次 ），复购率=50/100，即：50%。
2.客户购买行为次数（或交易次数）/客户样本数量。
举例：客户样本100人，其中20人重复购买，这20人中有5人重复购买1次（即：购买2次），有15人重复购买2次（即：购买3次），复购率=（5*1+15*2）/100，结果为35%。
在进行复购率计算时， 一定要确认好我们的统计周期 ，以便于我们 对不同周期的数据进行对比来判断购买趋势 。
在进行重复购买行为分析时，还可以 根据产品（或商品）特性对购买的次数进行细分 。
为了 更直观 地了解客户重复购买行为，我们可以借助 柱形图、环形图、饼图等 图表进行分析。
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建议进行 购买行为细分的时候不要过于细化 ，否则会不利于我们抓住重点。
举例：我们可以将购买次数分为2次、3次及以上2个类型，并统计好各个周期的数据。
借助 柱形图或折线图 ，我们可以了解到 重要指标各个周期的重复购买行为走势 。
按业务员开单数不是首单就是复购。
如果此客户首单不是本业务员可以不算首单（如在线支付的）
评价一个商业产品好不好，我们可以使用NPS、退款率、产品的使用效果等指标。
还有一个指标，能够很好的体现产品效果--- 复购 。复购是指用户多次购买。如果用户不满意，那肯定不会多次购买(刚需品除外)。复购的维度比较多，比如金额、品类等，这里主要讨论周期。
如果我们能够计算出大部分用户的复购周期，那么，我们就能精细化运营。当到达一定的周期时，就可以通过发优惠券或是其他的运营方式触达用户。下面给大家分享一下怎么用sql计算用户的复购周期。
下表是不同用户在不同时间的下单情况。 表名 ：order_user， 字段名称 ：a.用户名称---customer_name，b.订单时间---order_date
思路：
使用lag函数进行位移。lag(order_date,1)中两个参数，第一个参数是需要位移的字段，第二个字段是位移几行,在这里让订单时间往后位移一行得到lag1字段。
以customer_name进行开窗，然后以order_date进行排序，可以看到用户的每个订单时间都往后移动了一行。
然后使用订单时间减去位移后的时间，得到了周期。
最后以周期进行聚合，求次数，得到了不同周期的次数。注意：
完整版的SQL中，我使用了with创建了一个临时表，表名就是order_user，大家可以在网上搜索一下，如果有疑问可以私信我。
得到了周期分布，就可以交付给运营同学，针对不同的用户进行精细化运营。
1、复购率定义
按照用户计算： 在某时间窗口内重复消费用户（消费两次及以上的用户）在总消费用户中占比
按天非去重，是目前b2c网站统计数据常用计算方法，相对计算出来的重复购买率要高于第二种。
按照交易计算： 在某时间串口内重复消费交易次数在总交易次数中占比
定义： 是某一个时间窗口内消费的用户，在下一个时间窗口仍旧消费的占比。
复购率是一个时间窗口的多次消费行为，回购率是两个时间窗口内的消费行为。复购率与回购率越高，反应消费者对品牌的忠诚度就越高，反之则越低。
关于复购率这件事，确实在我们服务客户的过程中，复购率是很多不管是大的电商公司还是小的电商公司问到最多的，下文的回答中大概是两部分，一个是关于复购率的计算，另一个就是关于复购率这一指标的理解和提升策略洞察。关于复购率的计算：计算方法一（复购的人）：购买次数大于1次的人/所有购买过的人=复购率，例如：10个人中有6个人购买次数大于1次，那复购率就是60%（通常计算的时候我们要加入时间维度，比如计算月复购率，即上一个月购买的人群中，下个月依然购买的百分比。当然你也可以基于上个月首次购买的用户和下个月依然购买的用户来计算，排除掉老用户的干扰。还有季度复购，年复购率，具体以哪种作为自身产品的参考，需要根据业特性去定。比如快消品，可能要看月度复购率；比如眼镜店，可能看一年两年的复购率。）；计算方法二（复购的次数）：复购次数/所有购买过的人=复购率，例如：一段时间内，10个人中有3个人购买过2次，其中有一个人之后又购买了1次，那一共重复购买4次，那这段时间内的复购率就是40%，一般，我们会采用方法一来计算确定复购率。提升用户终生价值，是运营的核心工作，用户第一次下过单，好久没来，再刺激TA一下发个红包补贴，于是又有一次购买。想要提升客户价值，需要更为有效的办法—提升复购。如果新用户转化是利益驱动，那其实是最简单的，因为给个优惠券或红包就能引导一次购买，但想要让用户持续购买，考验的是用户对平台的信任以及产品粘住用户的能力，所以，想要让复购有所提升，是需要花心思迭代产品以及设计运营策略的。
复购率是“重复购买率”的简称，是根据消费者对某一产品或服务的重复购买次数计算出来的比率。复购率能够反应出消费者对该产品或服务的忠诚度，比率越高则忠诚度越高，反之则越低。计算复购率有2种方法，一种是用重复购买客户数量/客户样本数量，一种是用重复购买客户的交易次数/客户样本数量。
指消费者对该品牌产品或者服务的重复购买次数，重复购买率越多，则反应出消费者对品牌的忠诚度就越高，反之则越低。
重复购买率有两种计算方法:一种是所有购买过产品的顾客，以每个人人为独立单位重复购买产品的次数，比如有10个客户购买了产品，5个产生了重复购买，则重复购买率为50%。
重复购买率有两种计算方法:一种是所有购买过产品的顾客，以每个人人为独立单位重复购买产品的次数，比如有10个客户购买了产品，5个产生了重复购买，则重复购买率为50%;
第二种，按交易计算，即重复购买交易次数与总交易次数的比值，如某月内，一共产生了100笔交易，其中有20个人有了二次购买，这20人中的10个人又有了三次购买，则重复购买次数为30次，重复购买率为30%。推荐企业采取第一种算法。
卓越业绩来自团队，优秀企业关键在于会管理。如何科学分析企业的复购数据，找到管理的要点并投入精力，是提高复购率的核心。在会员制直复营销中，一切都可以通过数据找到答案。
直与复发现:当一个客户在一定时间段产生二次购买后，接下来的三次、四次购买会很自然的发生，只要开好头，其实复购人员不需要很多精力。
所以，直与复把提高客户二购率，作为保障复购最有价值的指标，制定相应的分配和管理政策，再配合相应市场推广手段的保障，复购率就有了切实可行的保障。直与复做为国内领先的直复营销实战公司，为众多企业提供了提高重复购买率的服务。