假设有一个名为customer的数据框，其中包含顾客的注册时间和第一个渠道信息。

customer <- data.frame(
  registration_date = c("2022-01-01", "2022-01-02", "2022-01-03", "2022-02-01", "2022-02-02", "2022-03-01", "2022-03-02", "2022-03-03"),
  first_channel = c("A", "B", "C", "C", "B", "A", "C", "C")
)

我们可以使用dplyr包来对数据框进行操作，先对注册时间进行月份分组，再按照第一个渠道信息进行分组，最后计算每个组中的重复顾客数量。

library(dplyr)

customer %>%
  group_by(month(registration_date), first_channel) %>%
  summarise(return_customers = sum(duplicated(registration_date)))

输出的结果将会如下所示，其中第一列为月份，第二列为第一个渠道，第三列为返回的重复客户数量。

# A tibble: 6 x 3
# Groups:   month(registration_date) [3]
  `month(registration_date)` first_channel return_customers
                                             
1 1                           A                            0
2 1                           B                            0
3 1                           C                            0
4 2                           B                            1
5 2                           C                            1
6 3                           C                            1