🎯 为什么重要
留存听起来很虚，直到你说清它的活动部件。只有三个：频次（每个客户下更多单）、近度（两单之间的间隔更短）、广度（每个客户买更多品类）。每一个对上不同的产品类型，拉错了就是白费力气。杠杆怎么对上你的品类和复购数据，AI 能帮你配，这出戏你来演。
💬 我的观点
留存三杠杆：频次、近度、广度
复购收入只有三种长法，把它们说清楚，虚的目标就变成了计划。客户买得更频繁（频次）、回来得更早（近度），或者买你更多品类（广度）。
你的产品类型和复购节奏，AI 一看就能告诉你哪个杠杆才真正对得上。
最快：一条提示词，端到端
🤖 AI 提示词 — 粘贴到 ChatGPT / Claude
你是一个留存策略师。只用我的数字（什么都不许编）。
我卖什么：[产品类型加有几个不同品类]
每个客户每年平均下单数：[个]
两单之间的典型间隔：[天]
从超过一个品类买过的客户占比：[%]
请完成：
1. 告诉我三个杠杆（频次、近度、广度）里哪个对我的产品最有空间，为什么。
2. 给那个杠杆一个具体的打法（频次＝套装／订阅；近度＝定时提醒；广度＝跨品类推荐）。
3. 说清哪个杠杆不适合我、为什么，好让我别白费力气。
4. 点出证明这个杠杆起作用的那一个指标。
缺哪个数就问，不要猜。
输出：最佳杠杆加原因加一个打法加要跳过的杠杆加指标。
或者，四步做完
- 频次：让每个客户多买几次。 最适合消耗品和低价可复购的东西。打法是套装、多件装，或者一个让「再买」成为默认选项的订阅。盯每个客户每年的下单数。
- 近度：把两单之间的间隔缩短。 最适合已经会回购、只是慢的情况。打法是踩着自然周期发的提醒，或者一个限时的「现在就回来」的理由。盯两单之间的平均天数。
- 广度：让客户走进你更多品类。 最适合多品类的店，买家只认识一个货架。打法是在第一单之后立刻做一个跨品类推荐。盯从超过一个品类买过的客户占比。
- 只挑一个杠杆，不是三个都上。 对你产品拉错的那个就是白干：对一年买一次的耐用品猛推频次只会惹人烦，对单品店猛推广度根本无处可去。任何一个杠杆怎么复利成 LTV，见 repeat-purchase-flywheel。
实战演算（示例）： 一个咖啡品牌只卖一个品类，买家每约 40 天回购一次。频次和近度有空间（第 35 天来一条补货提醒、一个订阅省），广度没有，因为只有一个货架。
一个有 12 个品类、但 80% 是单品类买家的家居店正相反：广度就是那个大杠杆。对上你自己的数据。
说出你的杠杆，跑一个打法，看它那一个指标动起来，再加下一个。
⚖️ 该做 & 别做
该做
- 卖消耗品或低价可重复品时，拉频次（每个客户多下几单），打法是套装、多件装或一个订阅。
- 客户已经会回购只是慢时，拉近度（缩短两单之间的间隔），打法是一条踩准自然周期的提醒。
- 在买家只认识一个货架的多品类店里，拉宽度（每个客户覆盖更多品类），打法是首单之后来一条跨品类推荐。
- 只挑一根杠杆，盯住它对应的那一个指标，等它动起来再加下一根。
避免
- 别对一年才买一次的耐用品拉频次，催人复购一件还用不上的东西只会惹人烦。
- 别在单品店里拉宽度，客户根本无处可去。
- 别三根杠杆一起拉，那样你分不清到底是哪一根让数字动了。
- 别把留存停在一个含糊的目标上，先给杠杆起个名，才能围着它做计划。
💡 快速提示
- 让 AI 看看你的产品类型和回购规律，告诉你哪根杠杆空间最大，以及该跳过哪一根。
- 每根杠杆都有自己的记分牌：每客户每年下单数（频次）、两单平均间隔天数（近度）、跨品类购买人数占比（宽度）。
- 一根杠杆见效后要记住，任意一根都能复利成 LTV，参见 repeat-purchase-flywheel。
🏢 品牌聚焦
品牌订阅省钱（频次）和“买过的人还买了”（宽度）是它最常被提到的两种留存机制
Amazon.com · Amazon 很有代表性，因为它明显是按产品类型分别用不同杠杆，而不是一招通吃：订阅省钱在消耗品上拉频次，“该补货了”的提醒拉近度，“买过的人还买了”在它庞大的目录里拉宽度。它做得好的地方，是让杠杆去匹配单品，而不是三根到处硬推。要注意的是，小店没法三根一起上，能借鉴的是挑那根最贴合你产品的杠杆，而这正是 Amazon 一件一件在做的事。
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