Wiederkaufanalyse in AMC: Wiederkäufer je Marke mit Amazon Retail Purchases
Kurz gesagt: Für Wiederkaufquoten brauchen Sie den Datensatz Amazon Retail Purchases (bis 60 Monate Kaufhistorie): Bestellungen je Käufer und Marke zählen, dann Käufer mit mehr als einer Bestellung ins Verhältnis zu allen Käufern setzen. `user_id` darf nur in der CTE und innerhalb von `COUNT(DISTINCT …)` stehen, nie im finalen SELECT.
Die Datenbasis
amazon_retail_purchasesenthält Käufe im Amazon-Shop unabhängig von Werbung, bis zu 60 Monate. Dafür ist ein Paid-Features-Abo nötig (bis 31.12.2026 kostenlos); die Hinweise dazu stehen auf der Seite zur Datenquelle.purchase_idist die Kennung des Kaufs,user_iddie des Käufers; beide haben die Schwelle VERY_HIGH und gehören nur in CTEs.purchase_order_methodbeschreibt, wie gekauft wurde (S Warenkorb, B Jetzt kaufen, 1 1-Click),purchase_program_namedas zugehörige Kaufprogramm.
Abfrage: Wiederkäufer je Marke
WITH orders_per_user AS (
SELECT
user_id,
asin_brand,
COUNT(DISTINCT purchase_id) AS orders
FROM
amazon_retail_purchases
GROUP BY
user_id,
asin_brand
)
SELECT
asin_brand,
COUNT(DISTINCT user_id) AS buyers,
SUM(CASE WHEN orders > 1 THEN 1 ELSE 0 END) AS repeat_buyers
FROM
orders_per_user
GROUP BY
asin_brandSubscribe and Save
Das CLTV-Playbook empfiehlt Shopping-Insights-Datensätze, damit auch nicht werbegetriebene Käufe wie Subscribe and Save zählen. In conversions_all ist die erste Subscribe-and-Save-Bestellung ein Ereignis der Kategorie website, und das Feld sns_subscription_id trägt die Abo-Kennung (Schwelle INTERNAL). Eine fertige Abo-Auswertung bietet die Doku nicht; behandeln Sie Abo-Käufe getrennt, wenn Sie Wiederkaufquoten vergleichen.