如何衡量并提高 Shopify 的客户保留率

在 Shopify 上实现长期成功，客户留存是关键因素之一。商家需采取有效措施提升客户留存率，而科学衡量留存率是制定策略的第一步。本文将详细介绍 Shopify 客户留存率的计算方法、解读方式及提升策略，助您深入理解并优化客户留存。

一、客户留存率的计算与数据获取

(一)计算公式与示例

客户留存率(CRR)的计算公式为：

（期末客户数 - 新增客户数）/ 期初客户数 ×100%

期末客户数（E）：统计期内完成购买的客户总数

新增客户数（N）：统计期内首次购买的客户数

期初客户数（S）：对比期内已购买的客户数

示例：若上季度期初客户 500 人，期末客户 525 人，其中新增客户 300 人，则留存率为：

（525-300）/500×100%=45%(属于较高水平)

(二)与复购率的区别

复购率（RPR）：衡量同一客户重复购买的比例( Shopify 默认 analytics 面板称为 “Repeat Customer Rate”)，适用于短期(如月度)分析。

留存率（CRR）：反映客户长期忠诚度，适用于跨周期对比。

(三)数据获取路径

客户队列分析报告（Customer Cohort Analysis）

来源：RetentionX

通过 “留存率图表” 查看不同首次购买时间客户的长期留存表现。

“总体” 行可显示所选时间段内所有队列的综合留存率。

客户时间趋势报告（Customers Over Time）

提取各周期新增与回流客户数据，结合公式手动计算留存率。

二、留存率解读与行业基准

(一)数据解读逻辑

高留存率：表明现有策略有效，需分析核心驱动因素(如产品体验、服务质量)并扩大优势。

低留存率：需排查问题环节(如售后体验、竞品冲击)，针对性优化。

(二)行业基准参考

不同行业留存率差异显著，以下为 2023 年 Decile 报告基准值：

注意：行业基准仅为参考，建议基于自身数据建立动态基准(需积累至少 1 年数据)，同时考虑产品生命周期(如耐用品需跨年度分析)、价格定位、季节性等因素。

三、客户分层与留存优化策略

(一)客户分层方法

通过队列分析将客户分为 “高留存组” 与 “低留存组”，对比以下维度：

销售数据：总销售额、客单价、人均订单量

行为数据：购买频次、 top 商品组合、订阅购买占比

渠道数据：引流渠道(如 Instagram vs Facebook)、下单渠道

地理与预测数据：客户地域分布、预测消费层级

应用示例：若高留存客户主要来自 Instagram 引流，可重点投入该渠道内容营销。

(二)核心优化策略

数据驱动个性化

利用零方 / 一方数据(如购买历史、浏览行为)构建客户分群。

研究显示，49% 客户因个性化体验成为复购者，62% 会因缺乏个性化而流失。

** post - purchase 反馈收集 **

自动化 surveys ：订单完成后触发满意度调查(如 Net Promoter Score)。

深度访谈：抽取低留存客户进行 1 对 1 沟通，挖掘流失原因。

客户服务升级

部署 24/7 AI 聊天机器人处理基础咨询，释放人力解决复杂问题。

PwC 数据显示，32% 客户因一次糟糕体验永久流失，优质服务是留存底线。

搭建忠诚度计划

类型选择：

积分制(Points - based)：消费累计积分兑换奖励(如折扣券)。

层级制(Tiered)：设置会员等级(如白银 / 黄金 / 钻石)，高等级享专属权益(如新品优先购、活动邀请)。

订阅制(Subscription)：定期配送产品 + 会员福利(如美妆盒子)。

案例效果：服饰品牌 Lucy & Yak 通过三层级忠诚度计划，实现客户消费额增长 80%、订单量增长 78%。

四、其他关键留存指标

流失率（Churn Rate）：衡量客户停止购买的比例，需结合生命周期判断(如耐用品需观察 2 年以上)。

客单价（AOV）：Shopify 后台直接显示，需关注利润导向的 AOV(非仅营收)。

客户终身价值（CLV）：公式为(客单价 × 购买频次)× 客户生命周期，反映单客长期价值。

客户满意度（CSAT）：通过邮件发送 5 分制问卷，CSAT≥80% 表明留存基础稳固。

五、忠诚度计划的深度价值

忠诚度计划不仅提升留存，还可：

数据积累：追踪会员等级、奖励兑换率等行为数据，优化分层策略。

成本优势：获取新客成本是留存老客的 5-7 倍，忠诚客户贡献更高复购与口碑传播。

工具推荐：LoyaltyLion 作为 Shopify 头部忠诚度解决方案，支持快速搭建标准化或定制化计划，30 天内即可上线，助力将一次性买家转化为长期客户。

客户留存是 Shopify 店铺持续增长的核心引擎。通过精准计算留存率、动态分层客户、落地数据驱动策略(尤其是忠诚度计划)，商家可系统性提升客户生命周期价值。建议定期复盘留存数据，结合行业趋势与技术工具(如 AI 客服、个性化推荐)，打造差异化的客户忠诚度体系。