同期群表， 这样解读
这是我们最常被问到的问题。基准、横向、纵向、对角线、灰色单元格——掌握这五点，数字就能读成复购走势。
用筛选拆开来看， 复购率和 LTV 就不一样了。
按分析维度·商品·客群拆解首购后的复购走势，需要的客户可直接导出为名单。
按分析维度看 复购率 · LTV
销售渠道、品牌、普通/订阅配送、自营商城/第三方平台、来源路径等分析维度，开箱即用。
- 销售渠道 · 品牌 · 普通/订阅配送 · 自营商城/第三方平台 · 来源路径
- 同一张表可切换为复购率 · LTR · LTV
- 切换维度，M+0 基准不变
在哪个销售渠道首购的客户留存更久
扣除成本后的 真实客户生命周期价值(LTV)
只需选择基础商品订单数据，即可分别查看基于销售额的客户生命周期收入(LTR)，以及扣除成本后的客户生命周期价值(LTV)。
- 基于销售额的客户生命周期收入(LTR)
- 扣除成本后的客户生命周期价值(LTV)
- 两个数值并排对比差异
目前仅显示按销售额(LTR)。试着选择基础商品订单数据。
从哪个商品入门， 客户留得最久？
把首购商品相同的客户归为一组，比较复购率。挑选新客促销商品时可作为参考。
- 把首购商品相同的客户归为一组
- 将各商品复购率与平均值比较
- 找出能留住客户的商品
一个筛选， 只看“能赚钱的客群”
按性别、来源渠道、购买商品、购买时间等灵活筛选，精准分析目标客群的留存与 LTV。
- 性别 · 来源渠道 · 购买商品 · 购买时间
- 叠加筛选，缩小客群范围
- 按客群比较留存与 LTV
同期群中的客户， 直接导出为名单
在同期群表中选中的客群，可直接导出为客户名单并对接 CRM。只挑出未复购的客户，重新触达。
- 选择同期群行 → 客户名单
- 区分复购客户 / 未复购客户
- 个人信息脱敏显示
即可打开客户名单
通过同期群分析， 还能看到这些。
一个筛选，只看“能赚钱的客群”
按性别、来源渠道、购买商品、购买时间等灵活筛选，精准分析目标客群的留存与 LTV。
从哪个商品入门，客户留得最久？
把首购商品相同的客户归为一组，比较复购率。挑选新客促销商品时可作为参考。
扣除成本后的真实客户生命周期价值(LTV)
只需选择基础商品订单数据，即可分别查看基于销售额的客户生命周期收入(LTR)，以及扣除成本后的客户生命周期价值(LTV)。
按分析维度看复购率 · LTV
销售渠道、品牌、普通/订阅配送、自营商城/第三方平台、来源路径等分析维度，开箱即用。
常见问题， 先看看这里。
如有其他疑问，欢迎随时咨询，我们将根据您的导入方式提供指导。
同期群分析是按特定时间点（如首购月份）将客户分组，追踪他们后续行为的分析方法。例如可以看出“1 月首购的客户中，3 个月后仍在购买的比例是多少”。常用于提升留存、预测 LTV，以及衡量特定营销活动的长期效果。
Laplace 会追踪注册时间或首购时间相同的各同期群累计销售额来计算 LTV，并由 AI 基于历史同期群的规律自动预估新客户的 LTV，再与 CAC（获客成本）对比，判断各渠道的盈利能力。
取决于目的。衡量营销效果时，按首购月份更有用；如果从注册到实际购买需要较长时间，则适合用注册月份同期群分析引导转化率。Laplace 支持同时设置两种口径进行对比。
Laplace AI 智能体一旦发现留存率下滑，会自动分析流失发生的时间点以及流失集中的客群，并针对该同期群的特征给出具体的行动建议。
一般复购率只是简单统计全部客户中复购的比例；同期群复购率则按时间追踪同一时期首购的客户群体，能准确拆分出特定活动、渠道、时期的影响。整体数字看起来不错，某个同期群却可能流失严重，因此两个指标要结合来看。