# معدل تكرار الزيارة (Repeat Visit Rate)

> نسبة العملاء المعرَّفين الذين اشتروا أكثر من مرة خلال الفترة، إلى إجمالي العملاء المعرَّفين فيها.

- **المجال:** التجزئة والمتاجر (Retail)
- **الوحدة:** %
- **تكرار القياس:** شهري
- **الاتجاه المرغوب:** أعلى أفضل
- **النوع:** تابع (Lagging)
- **الرابط:** https://kpihub.co/k/retail-repeat-visit

## الهدف

قياس ما إذا كان المتجر يبني عادة أم يبيع مرة واحدة، فالربح في التجزئة يأتي من التكرار لا من الزيارة الأولى.

## لماذا هو مهم

- تكلفة جذب عميل جديد أضعاف تكلفة إعادة عميل اشترى بالفعل
- العميل المتكرّر ينفق أكثر في كل زيارة تالية عادةً
- يقيس التجربة الفعلية لا الانطباع المعلن، فالعودة تصويت بالفعل

## المعادلة

```
Repeat Visit % = (Members with more than one purchase ÷ Members with any purchase) × 100
```

طول الفترة يحكم الرقم: نافذة شهر تعطي رقمًا أقلّ بكثير من نافذة ربع لمنتجات تُشترى كل شهرين. اختر النافذة بحسب دورة شراء فئتك واذكرها.

## مثال محسوب

‏18,600 عميل معرَّف اشتروا في الربع، عاد 7,440 منهم أكثر من مرة. الحساب: (7,440 ÷ 18,600) × 100 = 40%، ومتوسط إنفاق المتكرّر أعلى بـ34%.

## النطاق الاسترشادي

من 30% إلى 50% ربعيًّا شائع في التجزئة العامة، وأعلى بكثير في البقالة والصيدلية. والمقارنة تصحّ داخل الفئة وبالنافذة نفسها.

## تحليل الاتجاه

- انخفاضه مع ثبات المبيعات يعني اعتمادًا متزايدًا على عملاء جدد، وهو نموّ هشّ
- ارتفاعه بعد حملة استرداد أثر مؤقّت إن لم تتحسّن التجربة
- تباينه بين الفروع يعني تجربة داخل الفرع لا موقعًا

## أسئلة تشخيصية

- ما نافذة القياس؟ وهل تناسب دورة شراء فئتنا؟
- كم ينفق المتكرّر مقابل غير المتكرّر؟ الفارق يقيس قيمة الولاء بالمال
- متى يعود العميل عادةً؟ التوقيت يحدّد موعد أي حملة استرداد

## نصائح عملية

- اختر النافذة من دورة الشراء الفعلية لا من الشهر التقويمي
- اقرأه مع حصة برنامج الولاء، فحصة منخفضة تجعل الرقم غير ممثّل
- احسب متوسط الأيام بين الزيارتين، فهو ما يحدّد توقيت الاسترداد

## العرض المناسب

- توزيع عدد الزيارات لكل عميل في الفترة
- توزيع الأيام بين الزيارتين الأولى والثانية
- أعمدة بالفرع لمعدل التكرار

## تحذيرات وفخاخ

- نافذة قصيرة تجعل عملاء طبيعيين يبدون غير متكرّرين
- حصة ولاء منخفضة تجعل الرقم يمثّل أقلّية لا العملاء
- رفعه بعروض متكرّرة يبني تكرارًا يعتمد على الخصم لا على المتجر

## أثر التغيير

- رفعه من 40% إلى 50% يضيف نحو 1,860 عميلًا متكرّرًا ربعيًّا بإنفاق أعلى بـ34%
- معرفة توقيت العودة المعتاد تجعل حملة الاسترداد تصل قبل أن ينساك العميل
- التكرار الأعلى يخفض الاعتماد على جذب عملاء جدد وتكلفته

## احسبه في أداتك

### Excel

```excel
=COUNTIFS(M[Purchases],">1") / COUNTA(M[MemberID])
```

### Power BI (DAX)

```dax
Repeat Visit % =
DIVIDE (
    CALCULATE ( DISTINCTCOUNT ( 'Member'[MemberID] ), 'Member'[Purchases] > 1 ),
    DISTINCTCOUNT ( 'Member'[MemberID] )
)
```

### Tableau

```
COUNTD( IF [Purchases] > 1 THEN [Member ID] END ) / COUNTD([Member ID])
```

### SQL

```sql
SELECT branch,
       COUNT(*) FILTER (WHERE purchases > 1) * 100.0
         / NULLIF(COUNT(*), 0)                     AS repeat_pct,
       AVG(days_between_first_and_second)          AS avg_days_to_return
FROM   (SELECT branch, member_id,
               COUNT(*) AS purchases,
               MIN(days_gap) AS days_between_first_and_second
        FROM   member_purchase
        WHERE  sold_at BETWEEN :from_date AND :to_date
        GROUP  BY branch, member_id) m
GROUP  BY branch;
```

---

المصدر: [KPIHub](https://kpihub.co/k/retail-repeat-visit) · مرجع عربي مجاني لمؤشرات الأداء.