Kyligence Zen 作为一站式云端指标中台，提供海量指标模板，涵盖各行各业，满足多种场景中的指标分析和应用需求。指标模板开箱即用，助力企业高效搭建指标管理体系，在数据分析的链路上推动关键业务决策。

适用场景

这套指标模板旨在支撑新零售领域的数据分析团队，从不同维度直观地进行复购分析。业务决策人员可通过观察复购率和交叉销售比率的实时数据和波动情况，全场景地呈现复购特征，及时评估精准营销的效果，从而更好地驱动零售业务目标的实现，更有效地制定下一阶段的市场策略。

新零售企业普遍拥有海量的数据积累和众多急需分析优化的复杂场景，针对复购率的分析则占据着其中不容忽视的一席之地。复购分析可以帮助市场策略分析师和决策人员直观判断客户的购买意愿，以及商品搭配的合理性，因此对于精准营销具备非常高的参考价值。从商品品类的角度看，复购分析通常可以基于单品类和跨品类这两种场景来进行，前者主要观察客户在同一品类下的购买意愿，后者则注重不同品类商品搭配的合理性是否能够挖掘消费潜力。这套指标模板可以同时聚焦这两个角度，通过复购率和交叉销售比率来全场景地呈现复购特征，为精准营销提供决策参考，更好地驱动零售业务目标的实现；与此同时，能为新零售企业建立更高效的运营和管理机制，创造更广阔的商业价值奠定坚实基础。

关键指标

• 复购客户数：在指定的时间范围内购买次数大于 1 次的客户数量
• 交叉销售客户数：在指定的时间范围内购买过不同分类商品的客户数量
• 活跃客户数：在指定的时间范围内所有有过交易记录的客户数量
• 复购率：复购客户数 / 活跃客户数
• 交叉销售比率：交叉销售客户数 / 活跃客户数

如何使用

Kyligence Zen 指标模板支持用户一键导入，您可以直接点击页面上方右侧的“体验”按钮，完成注册 / 登录后就会为您导入关键指标和对应的样例数据集，您可以基于上述场景继续自助探索。

Copilot 提示问题示例

这套指标模板中使用的数据集来自 Kaggle，作者是 Mohamed Harris，部分数据基于原数据集做了调整。