电商做久以后，后台数字往往会越来越好看：注册用户越来越多，历史订单越来越多，会员数量也一直往上涨。但真正到了新品上线、大促活动或者老客维护的时候，最值得关注的并不是客户库一共有多少人，而是最近还有多少人在持续购物。
一个两年前买过一次商品的客户，和一个最近三个月连续下单四次的客户，都属于历史购物用户，但两个人当前的活跃程度显然不一样。
购物活跃用户识别，简单来说，就是从已有电商客户里继续判断哪些人近期还有下单、复购、咨询、加购等购物行为，把当前仍然活跃的人群和长期沉默的历史客户区分开。
最近一次下单时间，是最容易看懂的活跃信号
判断购物活跃用户，最直观的数据通常就是最近一次订单时间。
昨天刚下过单的客户，和一年多没有产生新订单的客户，活跃程度很好区分。
所以电商客户库比较大时，可以先看最近购买时间。
比如近期下单用户放在一个重点范围，几个月没有消费的人继续保留，时间更久的历史客户则单独管理。
这里不需要给所有电商业务统一规定30天、90天或者180天。
卖食品、美妆、日用品的店铺复购周期可能比较短，而家具、家电、旅行箱这类商品，本身购买间隔就更长。
活跃周期最好跟着商品特点调整。
复购用户往往比单次购买更值得单独看
只看最近一次下单还不够。
有些客户最近确实买过一次，但之前从来没有消费记录。
另外一些客户可能半年内已经下过五六次订单，虽然每次金额不算特别高，但购买习惯明显更加稳定。
所以购物活跃人群识别还可以继续看购买次数。
近期多次复购的人，可以和一次性购买用户分开。
尤其是服饰、美妆、食品、母婴、宠物用品、手机配件等容易产生重复购买的品类，复购次数非常有参考价值。
一个客户是不是活跃，有时候并不取决于单笔花多少钱，而是最近一段时间有没有持续回来买东西。
高频购物和高消费不是一回事
这两个标签特别容易混在一起。
一个客户去年一次买了很贵的商品，累计金额很高，但今年一直没有再下单，他依然可以算高消费历史客户，却不一定属于近期活跃用户。
另一个客户最近每个月都下单，单笔消费普通，但购买频率很高，反而更符合活跃购物人群的特点。
所以做电商客户筛选时，高消费和高活跃最好分开。
高消费更适合看累计订单金额、客单价、历史消费记录。
活跃程度则更适合看最近下单时间、复购次数、近期咨询和其他购物互动。
两个标签可以同时存在，但不要互相代替。
没有付款，也可能说明用户近期还在购物
购物活跃不一定只看已经完成的订单。
有些用户最近没有正式付款，但可能有商品咨询、购物车行为、新品预约、会员活动参与或者其他电商互动。
比如一个客户最近连续咨询某款智能手表，对颜色、型号、配送时间都问得比较详细，虽然暂时没有下单，但显然还在购物决策阶段。
这类数据如果原来的商城或CRM里已经有记录，也可以继续作为活跃判断的参考。
所以购物活跃用户识别最好不要只盯成交结果。
真实购物相关行为越近期，越值得放在当前客户分析里一起看。
不同商品品类要用不同活跃周期
如果整个商城所有商品都使用同一个活跃标准，很容易出现判断偏差。
比如一个客户三个月没买护肤品，可能已经明显低于过去的消费频率。
但一个客户半年没再买行李箱，其实非常正常。
所以购物活跃人群还可以继续结合商品品类。
数码产品、服饰、美妆、家居、母婴、食品、户外，各自适合看不同的购买周期。
这样最后得到的不是一个非常宽泛的活跃用户池，而是近期数码购物用户、美妆复购客户、服饰高频购买用户等更有实际意义的范围。
新客、复购客和沉默老客最好分开看
客户所处阶段不同，后续用途也不同。
最近第一次下单的人属于新客户。
近期持续购买的人属于复购活跃客户。
以前买过，但已经很久没有新订单的人，则更接近沉默老客户。
如果三类人一直混在一起，每次做活动都用相同方式处理，就很难看出真正的客户变化。
所以做购物活跃用户识别时，不妨顺便把客户阶段一起整理。
新品活动可以更多关注近期相关品类用户，会员复购可以看持续购买的人，老客重新维护则单独查看沉默客户。
这样客户库会比只有历史购买用户一个标签实用很多。
国家和购物平台也可以继续细分
全球电商数据还可以再加一层市场范围。
美国、日本、英国、泰国、巴西等国家的购物用户，如果全部放在一个大名单里，活跃分析很容易失去市场差异。
比如当前要看日本近期购物用户，可以先缩小到日本市场，再分析最近下单和复购情况。
如果客户来自Amazon、Shopee、SHEIN、eBay或者独立站，也可以继续保留平台来源。
这样以后就能看某个国家、某个平台、某类商品下面的活跃客户，而不是只知道整个客户库有多少活跃用户。
abcheck可以补充号码和社交平台相关信息
购物活跃程度本身，还是要从订单、购买次数、咨询、加购等真实电商行为里判断。
但活跃客户筛出来以后，很多人还会继续遇到另外的问题：号码现在是否有效、属于哪个国家、客户是否存在WhatsApp、Telegram、LINE等相关平台状态。
这些信息可以通过abcheck根据实际需求继续检测。
比如已经找到近期活跃的海外购物用户，后面想继续整理不同国家和社交平台，就可以针对现有客户号码进一步筛选。
订单系统负责回答谁最近还在买，abcheck则可以帮助补充号码和平台相关信息，两边结合起来会更完整。
购物活跃人群最好定期更新
活跃不是一个永久标签。
今天属于高频购物用户的人，半年以后可能进入沉默期；以前长期没有购买的老客户，也可能突然重新下单。
所以购物活跃用户识别比较适合按照固定周期重新看。
特别是大促结束、新品上线、季度复盘这些节点，重新看一次最近订单、复购频率和购物行为，很容易发现客户结构已经发生变化。
这样做的好处不是把老客户删掉，而是让现在正在购物的人和历史客户始终保持清楚。
真正到了活动开始的时候，也不需要一上来就面对整个几年积累的客户库。
先看最近还在下单、复购、咨询和持续购物的人，再根据商品品类、国家和平台继续细分，通常会更接近当前真实的消费状态。
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