1 使用者生命週期的作用

運營的核心是使用者，通過一系列運營活動實現拉新（拉來新使用者）、促活（促進使用者活躍）、留存（留住使用者）、轉化（引導使用者付費），而每一個有目的性的運營活動都必須針對某一類特定的使用者，使用者生命週期為運營提供了一個大的準繩，每一次運營活動都針對在某一特定生命週期階段的使用者基礎上的細分，才能實現運營活動效果，並進行有效的評估。

2 什麼是使用者生命週期

要準確理解使用者生命週期，必須分清楚使用者壽命、使用者年齡、使用者生命週期這三個概念的差別。

使用者壽命（類似於人的壽命）指使用者第一次訪問產品到流失的整個時間段的長度。可以使用歷史截段資料，計算使用者的壽命，根據使用者壽命的分佈瞭解使用者使用產品的週期；對不同壽命的使用者進行分層，進一步挖掘使用者特徵，可以幫助運營同學瞭解使用者流失的原因，同時也可以對現階段使用者的流失時點進行預測，進而採取有針對性的運營策略，減少使用者流失。

使用者年齡指尚未流失的使用者，當下時點與使用者第一次訪問產品的時間間隔的長度。通過使用者年齡可以刻畫留存使用者的使用產品時長分佈規律，一方面能夠側面反映使用者的忠誠度，另一方面針對不同年齡段以及同一年齡段按其他維度的分類特徵的挖掘分析，能夠指導運營同學延長使用者壽命。

使用者生命週期是全部使用者從第一次訪問產品到流失的整個過程中的階段劃分。階段劃分的標準可以參考使用者留存曲線和使用者購買頻次及其他指標進行劃分。使用者生命週期一般劃分為：新手期、成長期、成熟期、沉默期、流失期五個階段。在使用者生命週期的基礎上，進一步細分使用者特徵，幫助運營同學做有針對性的運營，延長使用者生命週期，促進使用者購買，最終提升GMV。

從上面的描述能夠看出，使用者生命週期是使用者階段的劃分，不是一個數值，最近看的很多資料中都沒有搞清楚這一點，所以我做了一個梳理，希望這下大家能夠弄清楚了。

3 使用者生命週期應用

前面定義中已經給出了使用者生命週期的階段和劃分方法參考，但是針對使用者的每個生命週期階段，可以從哪些方面刻畫使用者特徵？使用者的標籤很多，對於運營來說，可以從使用者基本屬性、使用者行為特徵及使用者的使用場景這三個方面進行刻畫。使用者基本屬性包括使用者年齡、性別、職業、家庭型別、地域等特徵；使用者行為特徵包括使用者搜尋、瀏覽、收藏、加購物車、付款等一系列行為事件的特徵；使用者的使用場景包括使用者購物頻次、購買時間偏好、購買物品等屬性，使用者的使用場景對運營策略的設計指導意義最大。

4 使用者生命週期價值衡量

使用者生命週期價值（Customer Lifetime Value）通常用CLV表示，使用者生命週期價值就是使用者整個生命週期內對GMV的貢獻。按照使用者生命週期價值的定義，單個使用者生命週期價值，計算公式為CLV（單個使用者）=使用者生命週期各階段的變現能力之和。如何利用使用者生命週期價值估算出現階段所有使用者的使用者生命週期價值？使用者可能處於生命週期的各個階段，我們可以通過生命週期各階段使用者的平均變現能力*使用者數 來大致估算該階段使用者的生命週期價值，在此基礎上加和就可以得到使用者生命週期價值。

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什麼是使用者的生命週期？

說起使用者的生命週期，做運營的小夥伴可能經常會接觸這些概念，但只是瞭解到皮毛，並沒有真正想過自己產品的使用者生命週期是什麼。

其實每個產品都不一樣，比如內容性的使用者生命週期，簡單的就是下載、註冊，內容的瀏覽和分享，當然對於電商類，它的使用者生命週期就是下載、註冊、瀏覽商品、購買商品、二次付費或分享商品。沒有針對某一類產品的一個廣泛概念。

有些使用者生命週期到了下載階段就流失掉了，所以使用者生命週期是一個使用者旅程式的某個階段或關鍵性事件。比如說下載應用，註冊，然後體驗新功能，然後又變得不活躍。

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如何分析使用者的生命週期？

首先，如果我們以運營的角度去思考使用者就是：我們的使用者是誰？我們的使用者在幹嘛？我們的使用者到底是什麼樣的？對此，我們初步探索了一下使用者運營的發展歷史。

使用者運營1.0時代：大多數產品會全量傳送，選一個使用者都很活躍的時間，能照顧到80%的使用者，但後來發現這樣轉化並不太好，因為它的轉化率很低，還會使我們的使用者很反感。

使用者運營2.0時代：前幾年用的比較多的是使用者畫像，精細化運營，就是將使用者分群，比如將對衣服感興趣的分為一個群體，對鞋子感興趣的分為一個群體。分群后，針對不同群體去做營銷活動，刺激使用者購買慾。

使用者運營2.0的發展比1.0好很多，它會給使用者貼上標籤，它是什麼樣的使用者畫像，並將使用者分群。

但是這個方法也有一定的侷限性，它會針對喜歡女裝的使用者群去做一個女裝類的活動，但是我們的使用者不一定都是喜歡女裝的，還可能是喜歡鞋子的，那我們就再做一個關於鞋子類的活動。所以我們需要針對不同的人群做不同的營銷活動，這樣不僅會增加運營工作的時間，還會增加公司策略的思考。

使用者運營3.0時代：3.0會全方位地瞭解使用者的實時狀態，可能是使用者的地理位置，也可能是使用時間。像某一些重度遊戲的使用者會在晚上睡覺之前玩遊戲，所以他的一個使用習慣或使用時間都是需要實時更新地，還有他的行為動態、個人偏好、使用裝置等。

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使用者在生命週期中的狀態

每個公司都覺得我們要分析使用者，但分析的目的是什麼，可能很多公司會接入資料類的產品，他會對使用者進行各種分析，消費量、轉化率等等，但很多人只盯著資料，不去想對自己有什麼用，所以要考慮使用者在生命週期的狀態能拿來做什麼，而不是使用者流失後就沒動作了。

從流量階段到註冊階段，其實有70%的使用者已經流失了，這70%的使用者有些其實已經在你網站停留2分鐘，5分鐘或者更長，但他還是流失了。有些使用者在你產品上瀏覽了十個產品，其實他對的產品已經有了一些瞭解，也體驗了幾個功能，但還是流失掉了，那這種情況我們該如何應對？

以流失狀態來舉例，活躍到付費會有50%的流失，就像我們自己會將很多商品收藏或新增購物車，但不會付費，有的時候是不小心忘記了，也可能是因為價格的原因，這些恰恰就是使用者的狀態。比如我將商品新增購物車但沒有購買就是我在生命週期中的狀態，那怎樣利用這一點去做營銷呢？小編來給大家放個圖

圖中這些資料就是我們需要捕捉和分析的。當我們分析每個使用者，可以針對他的一個狀態，比如他最後購買了一雙鞋子，我們就可以向他推薦搭配的褲子或上衣等，刺激他二次購買。

從上圖給出的資料就可以分析到李曉明現在的狀態是“3天前登陸過我們的APP或網站，30天內消費滿500元但連續一週沒有收藏新商品”，同時還可以監測到推送對李曉明的轉化率比較高，開啟推送的概率比較高，開啟簡訊的機率也比較大。根據以上給出的資訊，就可以根據這些自定義變數來針對每個使用者進行營銷活動。

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