电商近七日复购率计算sql

在数据库中计算电商近七日复购率，通常需要关注特定日期范围内的购买记录，特别是客户的重复购买行为。复购率可以理解为在一定时间范围内，再次购买的客户数量占总购买客户数量的比例。以下是一个简化的SQL示例，用于计算近七日复购率：

WITH FirstPurchase AS (
    SELECT user_id, MIN(purchase_date) AS first_purchase_date
    FROM purchases
    WHERE purchase_date >= CURRENT_DATE - INTERVAL '7 days'
    GROUP BY user_id
),
RecentPurchases AS (
    SELECT user_id, purchase_date
    FROM purchases
    WHERE purchase_date >= CURRENT_DATE - INTERVAL '7 days'
)
SELECT
    COUNT(DISTINCT f.user_id) AS total_customers,
    COUNT(DISTINCT r.user_id) AS returning_customers,
    ROUND(COUNT(DISTINCT r.user_id) * 100.0 / COUNT(DISTINCT f.user_id), 2) AS repurchase_rate
FROM FirstPurchase f
LEFT JOIN RecentPurchases r
    ON f.user_id = r.user_id AND f.first_purchase_date < r.purchase_date

这个查询分为三部分：
1. `FirstPurchase`：找出最近七天内每位客户的首次购买日期。
2. `RecentPurchases`：选取最近七天内的所有购买记录。
3. 最后的`SELECT`语句：计算总客户数（即最近七天内首次购买的客户数）和复购客户数（在最近七天内有不止一次购买记录的客户数），然后计算出复购率。

注意，这个SQL示例假设你有一个名为`purchases`的表，其中包含`user_id`和`purchase_date`字段。此外，这个示例也假设复购定义为在七天内有过至少两次购买行为的客户。实际业务逻辑可能会有所不同，因此在实际应用中，你需要根据具体的业务需求和数据结构来调整SQL语句。