O tempo de repetição de compra mede quantos dias um cliente leva para voltar a comprar após sua última compra. É possível analisar esses dados por cliente, por categoria de produto ou para toda a loja.

Cada negócio tem seu próprio ritmo: um alimento para animais de estimação é reabastecido a cada poucas semanas, enquanto um par de tênis de corrida pode demorar meses.

Por que isso é importante?

Se você conhece o ritmo natural de recompra, sabe quando entrar em contato com cada cliente. Entrar em contato muito cedo cansa; entrar em contato muito tarde deixa a venda nas mãos de outra loja.

Além disso, é um sinal de alerta: quando um cliente ultrapassa em muito o tempo habitual sem comprar, provavelmente está perdendo o interesse, e é melhor agir antes de perdê-lo.

Como ele é calculado?

Fórmula: soma dos dias entre compras consecutivas ÷ número de intervalos entre as compras.

Por exemplo, se um cliente comprou em 1º de março, em 31 de março e em 30 de abril, ele tem dois intervalos de 30 dias. Seu prazo para fazer um novo pedido é (30 + 30) ÷ 2 = 30 dias.

Modo história

Lucia compra proteína em uma loja online de artigos esportivos a cada 30 dias, mais ou menos. A loja sabe disso e, 25 dias após sua última compra, envia a ela uma mensagem pelo WhatsApp com um lembrete e um link direto para o produto que ela costuma comprar.

Lucia responde, faz a compra com dois cliques e não precisa procurar em outro lugar.

Como você trabalha com o Data4Sales

No Data4Sales, cada cliente possui mais de 90 atributos que são atualizados diariamente, incluindo seu histórico de compras unificado entre os canais. Com isso:

• O modelo preditivo de dias até a próxima compra estima quando é provável que cada cliente volte.
• Você cria um fluxo de recompra que é acionado no momento certo para cada pessoa.
• Você identifica aqueles que se desviaram de seu ritmo habitual e os inclui em um grupo de clientes em risco.

Termos relacionados

• Ciclo de recompra
• Dias até a próxima compra
• Recompra
• Cliente em risco