复购率上不去，先算你的品类窗口期

复购这件事，多数团队的做法是把体验做好，等回头客自己来。做了十一年，我看到的是另一回事：复购首先由品类的消耗周期决定，运营能动的幅度比想象中小。

复购不是体验好就会有

一个滤芯，用户装上去六个月后才需要换。这六个月里你发什么都催不动第二次购买，发多了只会被标记为不相关。一包咖啡豆，两周喝完，第十四天你不提醒，他就去搜索页重新比价了。

我们在三个类目上跑过同一套老客触达，二次购买率的差异是 6 倍。产品、文案、折扣力度都一样，差的只是窗口期对不对得上。

窗口期决定动作的形状

四个复购窗口期，以及各自能做的动作

窗口期的算法不复杂：取近一年二次购买订单的间隔天数，排序后取中位数，不要取平均。平均数会被一次性囤货的订单拉高一大截。我们有个品，间隔中位数 41 天，平均数 78 天，按平均数排的触达计划全部落在错误的时间点上。

算出来之后，触达点定在窗口期的 0.8 到 0.9 之间。太早是打扰，太晚他已经买了别人的。

三类品类，三套做法

最后一行最容易被忽略。有些品类的复购率天生是 3%，把它写进团队目标，只会导致刷单和滥发折扣。

我们算错过的一次窗口

有个宠物用品，我们按 60 天窗口排触达，效果一直很差。后来把订单按规格拆开——小规格用户 32 天回购，大规格用户 71 天。混在一起算，得到的是一个谁都不适用的中间值。

拆完之后小规格走订阅，大规格在第 65 天推一次补充装。同一批人，二次购买率从 8.1% 提到 14.6%。

分子分母要写死

复购率这个数，团队里三个人能算出三个值。分母用"首次购买发生在统计区间内的客户数"，还是"区间内所有下单客户"，差别能到一倍。

我们现在写死的口径是：分母为统计区间前推 12 个月内首次下单、且已过完一个完整窗口期的客户数；分子为其中在区间内再次下单的人数。口径写进表头，不写进口述。

老客的钱花在第一二次之间

老客的第一次复购，获客成本是零，能不能拿到取决于窗口期对没对上。第二、三次复购靠的是产品本身，不是提醒。

所以预算压在第一与第二次之间，比平均摊到所有老客身上划算得多。第二期之后的触达我们只保留两条：规格升级提示和配件清单。

复购触达只能在站内完成，任何引导离开平台的行为都碰合规红线，具体边界以亚马逊官方公告为准。