实操|用数据库中的订单明细表来判断多久没来的客户进入沉睡期和流失期

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根据产品特点，用户需要多长时间才能重新进行（消费/重新购买/重新访问等）？用户有多长时间没有来，这意味着用户可能会失去它？客户有多久没有再次访问/购买了？什么时候最好再次推销客户？

我们以某电商销售公司的订单明细为例。案例数据可以关注原微信官方账号。「数据操作与数据分析」"，回复"「流失案例」"获取。

# ④SELECT总消费时间间隔(天)   T3.时间间隔,  count(T3.客户编号) AS FROM的消费次数(  # ③计算上单和下单之间的时间间隔  SELECT     T2.客户编号,    T2.下单时间,    DATEDIFF(T2.下单时间,        (        SELECT           MAX(A1.下单时间)         FROM         (         # ②订单在一天内合并，每天多次订单无法反映下一个距离          SELECT           T1.客户编号,          T1.下单时间         FROM            (           # ①同一订单号是补发产品或补收款的聚合           SELECT              客户编号,             订单号,             max(date(下单时间) as 下单时间           FROM              订单总表           WHERE              (DATE(下单时间) BETWEEN "2019/01/01" AND "2020/06/31")           AND 支付金额>0 #取消补发/赠品单           GROUP BY               客户编号,             订单号           ) AS T1           GROUP BY              T1.客户编号,             T1.下单时间            ) AS A1          WHERE A1.客户编号= T2.客户编号 AND A1.下单时间<T2.下单时间       )     ) as 时间间隔  FROM  (    # ②一天多次订单无法反映下一次距离合并    SELECT       T1.客户编号,      T1.下单时间    FROM       (      # ①同一订单号是补发产品或补充聚合      SELECT        客户编号,       订单号,       max(date(下单时间) as 下单时间      FROM        订单总表      WHERE         (DATE(下单时间) BETWEEN "2019/01/01" AND "2020/06/31")      AND 支付金额>0 #取消补发/赠品单      GROUP BY         客户编号,        订单号    ) AS T1    GROUP BY       T1.客户编号,      T1.下单时间    )   AS T2)AS T3WHERE   T3.时间间隔 is not Null GROUP BY   T3.时间间隔; # 代码有优化空间，自我优化，看代码顺序①->②->③->④# 需要进行案例测试的合作伙伴建议将数据引入数据库，然后向客户编号，建立订单号索引，以提高查询速度。

sql查询结果

为了方便操作，我们将sql查询结果的数据导出到excel进行计算。

图中显示，74%的回购将在90天内产生，也就是说，90天内回购产品的客户是正常的；如果超过90天，且客户距离上次购买时间不到150天，则回购的概率非常小。大多数处于这个阶段的客户开始进入睡眠期；240天以上，480天以下的客户回购概率仅为7%，在这个阶段，客户基本上处于睡眠状态；240天以上未回购的客户只有2.8%可能再次回购。基本上，我们可以定义，240天以上未回购的客户已经流失，480天以上的客户到目前为止基本上是非常难以挽回的。

不要等到客户失去操作，会非常困难，应结合产品使用周期等因素，在客户即将进入睡眠时开始醒来，本案例建议30至60天未回购客户开始关心，从60天以上未回购客户开始有针对性的客户营销活动