客户留存率计算公式:如何计算,并判断您的会员卡是否有效

什么是客户留存率?

客户留存率衡量的是:期初的顾客中,到期末您还留住了多少。它是 0 到 100 之间的数字:100% 表示没有流失任何人,0% 表示期初的顾客一个也没留下。

它衡量的不是好感或满意度,而是一种行为:再次光顾。因此,要判断会员卡或奖励计划是否发挥了作用,它是最有用的数字。关于全国层面的情况,例如意大利有多少人使用会员卡,请见我们的客户忠诚度统计;本指南关注的是您自己店里的数据。

留存率有两个近亲指标:流失率,统计您失去的顾客;复购率,统计至少第二次回来的顾客。下文将介绍各自的计算方法和适用场景。

客户留存率计算公式:如何计算

客户留存率由同一时期内的三个数字计算得出:期初顾客数(S)、期末顾客数(E)以及期间新增顾客数(N)。计算公式为 ((E − N) ÷ S) × 100。之所以要扣除新增顾客,是因为他们在期初并不存在:如果不这样做,一个新面孔很多的月份会掩盖您流失的顾客。

表中的示例来自 Salesforce 在其客户留存率指南中公布的案例(查阅日期:2026年10月30日):某月月初有 107 位顾客,流失 8 位,新增 21 位,月底共有 120 位顾客,留存率为 92.5%。

如何让公式适用于咖啡馆、美发沙龙或健身房

经典公式是为订阅和合同场景设计的,在这些场景里您总能知道谁是顾客。而在咖啡馆或美发沙龙,没有人会“退订”:顾客只是不再来了。因此对本地商家而言,“成为顾客”意味着在特定时间段内至少到店消费过一次。

实用的做法是比较两个长度相同的时期:先取第一个时期见到的顾客,再统计其中有多少人在第二个时期又出现了。假设的示例:10月某咖啡馆登记了 200 位持卡顾客,11月其中有 88 位再次到店。则从10月到11月的留存率为 88 ÷ 200 = 44%。

统计周期应与常客的光顾节奏相匹配:至少应是顾客两次到店通常间隔的两倍,否则只是处于两次预约之间的顾客会被算作流失。下表按不同节奏应用了这一规则;其中的节奏只是示例,并非行业平均值。

复购率、到店频率与两次到店的间隔

复购率是指某一时期内活跃顾客中,至少第二次回来的比例。计算方法为:到店消费超过一次的顾客数 ÷ 至少到店一次的顾客数 × 100。如果一个月内有 150 位持卡顾客到店,其中 57 位至少来了两次,则复购率为 38%。

与留存率不同,它只看一个时期而不是两个,因此读起来更快,在新卡上线的最初几周也很有用。它的缺点是随着统计周期变长会自然升高:所以务必比较长度相同的时期。

还有两个数字可以让全貌更完整。人均到店次数是该时期的到店消费次数除以活跃顾客数:如果这个数字增长,说明同一批顾客来得更频繁了。两次到店的平均间隔则能告诉您某位常客何时开始“迟到”,也是决定何时联系对方的依据。

客户流失率:留存的另一面

流失率是指某一时期内流失顾客的百分比。在同一基数上,它与留存率互为补数:如果留存率是 44%,流失率就是 56%。

对本地商家来说,最好针对常客而不是所有人来计算流失率:作为游客只来过一次的人并不算流失的顾客。一个实用的规则是,当一位常客超过其通常间隔的两倍仍未出现,就视为已流失。假设的示例:9月有 60 位常客,到10月底有 5 位已流失,则常客流失率为 5 ÷ 60 = 8.3%。

流失率上升是需要立即行动的信号,趁顾客还记得您的时候。具体该发什么、什么时候发,请见指南如何赢回流失的顾客。

会员忠诚度计划的 KPI:该关注哪些数字

评判会员忠诚度计划只需几个指标,每个指标回答一个具体的问题。下表列出了它们的公式和示例;示例数据均为假设。

兑换率值得重视:如果很多顾客达到了奖励门槛却很少有人领取,说明奖励可能缺乏吸引力。更多备选方案见会员卡奖励创意,您也可以用奖励成本计算器算出每项奖励的成本。

如何判断您的会员忠诚度计划是否有效

如果在其他条件不变的情况下,回来的顾客更多,或者顾客回来得更频繁,说明会员忠诚度计划有效。最简单的检验方法是:记下上线前一个正常时期的数据,再与上线后长度相同、季节相同的时期做比较。

即便如此,这种比较本身并不能证明功劳属于会员卡:天气、节假日、道路施工、促销活动和营业时间的变化都会影响到店消费。计划的数据告诉您发生了什么;至于为什么,还需要结合其他因素一起判断。不过,有些规律足够清晰,可以直接提示改进方向:

• 注册很多,第二次到店很少:第一个奖励太遥远,或者规则不清晰。可以尝试缩短目标,或赠送一枚欢迎印章。
• 获得的奖励很多,兑换的很少:奖励缺乏吸引力,或者顾客不知道自己有奖励。可以更换奖励,或在收银台口头提醒。
• 复购率稳定,但人均到店次数下降:顾客还在,但来得少了。请查看两次到店的间隔,并联系那些迟迟未来的顾客。
• 注册停滞:店员没有主动推荐会员卡。收银台的二维码和收银时固定的一句话,比任何折扣都更重要;更多想法见指南如何推广会员卡。
• 不同班次的数据差异明显:并非所有人都以同样方式执行规则。在调整计划之前,先让收银台的做法保持一致。

衡量客户留存率时的常见错误

大多数错误的数字并非源于公式,而是源于顾客的统计方式。以下是最常见的错误,只要确定统计规则并保持不变,几乎都可以避免。

• 比较长度不同的时期,例如拿一周与一个月比:更长时期的复购率总是更高。
• 不加说明地比较不同季节,例如8月与10月:对许多店铺来说,全部差异都来自季节。
• 统计印章或小票而不是人数:十枚印章可能是十位顾客,也可能是一位每天都来的顾客。
• 把新顾客算进留存率:他们会抬高数字,掩盖您流失的人。
• 保留测试卡、店员卡或重复的卡:在顾客数量较少时,它们会扭曲结果。
• 根据很小的数字下结论:只有 12 位顾客时,一个人就相当于超过 8 个百分点。请等到至少有几十位顾客,或有多个可比较的时期再下判断。

Iterum(FIDUS 出品)如何衡量留存率

在 Iterum(FIDUS 出品)中,这些数字已在后台的“结果”板块中算好,所有套餐均包含。它们以已核实的到店消费为基础,即由店员在收银台确认的到店消费:已撤销的到店消费不计入任何统计,顾客在手机上使用会员卡,无需下载App。

Iterum 的回头率将回头顾客与该时期的活跃顾客进行比较:在该时期内至少有两次到店消费,或在之前到店之后又有一次到店消费,即算作回头顾客。此外您还可以看到已核实的到店消费、活跃顾客、人均到店次数、新顾客、注册数、已获得和已兑换的奖励、每张卡的兑换率、按星期几统计的到店消费以及注册渠道。

同期群分析会针对每个月加入的顾客,显示其中有多少人在 1 个月、2 个月和 3 个月后回来;注册数少于 5 的月份不会显示,一方面出于对隐私的尊重,另一方面是因为基数这么小的百分比说明不了什么。您可以在 7 天、30 天或 90 天、本月、上月或最长 366 天的自定义日期中选择时间段,也可以按门店查看,数据可导出为 CSV。

Iterum 不读取小票或收银系统:客单价仍保留在您自己的 POS 系统中。会员卡的设置方式见Iterum 如何运作;通过7天试用,从第一位顾客起您就能看到自己的数据。

来源与方法

经典公式及其计算示例来自 Salesforce 的页面“Customer retention rate: formula & improvement tips”(客户留存率:公式与提升技巧,salesforce.com/eu,查阅日期:2026年10月30日)。Iterum 各项指标的定义与同一日期后台“结果”板块所采用的定义一致。

本页其他所有数字均为用于演示计算的假设示例:既不是行业平均值,也不是 Iterum 客户的实际结果。关于会员卡的全国性数据及各项数据的来源和年份,请见我们的客户忠诚度统计。