淺談用戶全生命週期管理

一、用戶生命週期定義

Life Time，簡稱 LT，也有說 custom journey。

定義一：指的就是用戶從第一次使用產品，到最後一次打開的時間週期。

定義二：指訪客首次接觸到產品或服務，到下載註冊成爲用戶，在一定時間內使用產品功能或服務獲得價值，到最後卸載流失的過程，也稱作用戶旅程。

二、用戶生命週期價值

Life time value，簡稱 LTV。也有說 Customer Life Time Value，簡稱 CLT。

定義一：指的是用戶在生命週期內貢獻出的商業價值。其中不是單純的代指現金收益價值（比方說 50 元收入），還包含用戶數據信息等無形資產帶來的價值（比方說用戶的口碑推薦、下單偏好數據）。

定義二：意爲客戶終生價值，是公司從用戶所有的互動中所得到的全部經濟收益的總和。通常被應用於市場營銷領域，用於衡量企業客戶對企業所產生的價值，被定爲企業是否能夠取得高利潤的重要參考指標。

三、相關衍生名詞

• 每用戶平均收入（Average Revenue Per User），簡稱 ARPU，指的是一段時間內平均每個用戶貢獻的收益，計算方式爲 ARPU = 總收入 / 總活躍用戶。

• LTV=LTxARPU，如果該 App 30 天內的 LT 爲 14 天，ARPU 爲 $0.05，用戶的 LTV 就是 $0.7

• 每付費用戶平均收入（Average Revenue Per Paying User），簡稱 ARPPU

• ARPU=ARPPU * 付費用戶比例

• 用戶留存率（Retention Rate），簡稱 RR

• 用戶獲取成本（Customer Acquisition Cost），簡稱 CAC

四、爲什麼要做用戶生命週期運營

商業的本質是獲利，分析用戶的生命週期價值，以及用戶所處的狀態，進行精細化運營，價值巨大。

兩個目標：

（1）提升用戶的單體價值以及延長用戶的生命週期

（2）降低無效成本

PS：要牢記以用戶爲中心，與用戶在一起，以用戶視角思考方法與策略，不能一味爲了利益而導致動作變形，適得其反。

五、用戶生命週期的劃分

用戶生命週期一般分爲 5 個時期：導入期、成長期、成熟期、休眠期、流失期；一般分爲 3 個運營區間：獲客區，升值區，留存區。

具體每個時期的解釋如下：

• 導入期：用戶獲取階段，將市場中的潛在用戶流量轉化爲自家用戶。

• 成長期：註冊登錄並激活，已經開始體驗產品的相關服務或功能，體驗過 Aha 時刻。

• 成熟期：深入使用產品的功能或服務，貢獻較多的活躍時長、廣告營收或付費等。

• 休眠期：一段時間內未產生價值行爲的成熟用戶。

• 流失期：超過一段時間未登錄和訪問的用戶。

六、用戶分層方式

潛在用戶： 還未使用或接觸過產品或某功能

新用戶： 第一次使用或剛接觸產品或某功能

舉例：當天激活的用戶；新註冊 3 天內的用戶

成長用戶： 新用戶到成熟用戶的中間階段

舉例：新激活 2-30 天內；新註冊 4-30 天內

成熟用戶： 活躍度或特定行爲達到一定程度

舉例：如連續 nn 天 / 周 / 月，每天 / 周 / 每月活躍 xx 次

流失用戶： 多久沒有進行特定行爲的用戶

舉例：n 天無訪問用戶；還可以細分爲預流失問題，例如 7 天未訪問是預流失用戶，30 天未訪問認爲是流失用戶。

其他分層方法：

（1）RFM 模型：Recency（最近一次交易）、Frequency（交易頻率 ）、Monetary（交易金額），通過三個維度，可以將用戶分到 8 個不同的區間，但是感覺這種分類方法可操作性不高；

（2）金字塔模型：一般是平臺自己定義一定的等級標準，例如電商商家的 SABC 分級、生產型用戶的等級 V1-5；

（3）先按照用戶屬性進行劃分，再分層（即先分羣，再分層）：

• 可以先區分男性用戶、女性用戶，然後再將男性、女性用戶分別分層，因爲男性用戶與女性用戶在電商類 APP 中的購物行爲決策大不相同，在社交類 APP 中，男性用戶與女性用戶的地位、數量、訴求等也有較大差異，因此可以考慮先根據性別進行分羣，然後再分層運營；

• 對於內容類的 APP，可以區先分內容生產者和內容消費者，針對內容生產者，按照金字塔模型，將生產者進行分層，定義每層用戶的要求和權益，激勵生產者不斷升級打怪。針對內容消費者，可以根據用戶生命週期進行分層運營；

• 另外也可以僅根據業務場景只分羣不分層，例如按照用戶所在地域、年齡等將用戶進行分羣運營。

以雲音樂爲例，進行簡單的用戶分層：

在進行用戶分層後，就可以給相關用戶打上對應的標籤，進行數據分析及個性化運營。

七、用戶生命週期的運營

1. 導入期（獲客區）

運營目標： 將潛在人羣轉化爲新訪客

運營重點： 關注拉新渠道的質量及拉新效率（ROI）

運營方式一： 通過 APP 內的用戶拉取新用戶

（1）老帶新活動：利用一定的獎勵制度刺激老用戶拉新，例如拉新現金獎勵；紅包助力、砍價助力；下單交易佣金；

（2）分享：口碑傳播、功能分享、內容分享

運營方式二： 通過外部拉新，例如合作、廣告、線下地推

（1）優化自身搜索情況：例如 SEO（搜索引擎優化）、SEM(搜索引擎營銷)、ASO（應用商店優化）、ASM（應用商店營銷）

（2）付費廣告：DSP（服務廣告主的在線廣告平臺）、SSP（供應方平臺）、CPS（按佣金付費）、CPC（按點擊付費）、EDM（電子郵件營銷）等等

（3）線下：地推、特殊事件或活動類

（4）新媒體或者叫社交平臺拉新：例如微博、微信、自媒體號、知乎、豆瓣、各大短視頻或直播平臺、KOL 合作、貼吧、QQ 羣等

（5）異業合作資源互換

2. 成長期（升值區）

運營目標： 將新訪客逐步轉化爲成熟用戶，幫助用戶發現產品的 Aha moment（多譯爲 “頓悟時刻”）

運營重點： 新用戶留存率、活躍度與轉化的提升情況（是否有關鍵行爲例如登錄、交易）

運營方式：

（1）滿足用戶需求、有好的產品體驗（交互、行爲路徑）的產品是用戶成長的基礎

（2）過程中不斷優化已有功能及推出用戶熱愛的新功能

（3）新用戶引導：

• 新人專區、新人成長體系（新用戶權益、任務激勵）

• 推薦關注、社交關係導入（通訊錄好友）

• 熱門內容（歌單、個羣、評論、短視頻、圖文、音頻）、爆款商品（1 元購、特價、高轉化）

（4）精細化運營：針對已完成轉化的新用戶、下單未轉化新用戶、無動作新用戶等分場景運營，從用戶角度出發，分析未活躍原因，結合業務針對性的做運營動作及方案

3. 成熟期（創收區）

運營目標：

（1）用戶已完成基礎核心功能體驗的基礎上，幫助用戶嘗試更多功能，找到更多 Aha moment（多譯爲 “頓悟時刻”）

（2）延長用戶成熟期

（3）調動終身價值

**運營重點：**老用戶留存率、活躍度（關鍵行爲的頻次例如登錄、交易次數）、ARPU 值

運營方式：

（1）核心功能、內容強化 - 例如內容類 APP 要不斷有優質內容、電商類 APP 要不斷有優質商品滿足用戶需求，比如通過優化推薦算法提高分發效率

（2）更多功能引導，例如一起聽、創作、直播、電臺、K 歌、付費轉化，幫助用戶找到更多滿足需要的功能

（3）用戶成長體系（會員、積分、榮譽、獎勵、福利），給與用戶一定的幫助指導及利益驅動，幫助用戶成長及更好的使用產品

（4）私域運營（社羣、工會），讓用戶找到組織，歸屬感，構築強連接

（5）活動（強化 APP 調性，構造獨特價值主張）

4. 流失期（留存區）

運營目標： 挽回即將流失用戶，激活沉默用戶（留住一個老用戶的成本遠低於拉來一個新用戶）

運營重點： 流失用戶重新打開率、沉默用戶激活率

流失原因分析：

• 自然流失：用戶沒有需求了，指需求減弱或興趣消失，不在需要使用我們的產品

• 柔性流失：用戶有需求，產品也能滿足，但用戶不想用，指用戶依然認可產品，但是由於主觀原因，比如惰性、忙碌不使用

• 剛性流失：用戶有需求，產品也能滿足，但用戶不能用（不可抗力）

• 體驗流失：用戶有需求，但是產品不能滿足用戶需求，例如版權問題、內存問題、功能體驗問題

運營方式：

對於預流失用戶，運營策略主要是防止流失和挽回用戶，步驟如下：

（1）定義流失 - 時間 + 用戶行爲，例如超過 30 天都未登錄 APP 的用戶

（2）分析流失徵兆

（3）設置預警機制

（4）完成用戶干預和引導

對於流失用戶，核心要分析用戶的流失原因，針對性的做召回，常見的召回方式有：

（1）通過核心功能的新增，改善，優化

（2）內容召回（爆款、熱點、關注 KOL）

（3）活動、福利召回（優惠、現金、未使用的權益、拉新活動）

（4）社交關係召回（好友互動、陌生人互動）

（5）客服外呼召回

八、用戶生命週期的相關係統建設

通過上面用戶生命週期的運營方式，我們可以整理出來對於用戶生命週期管理，需要建設以下幾類系統：

1. 用戶標籤（畫像）系統

只有畫像或標籤精準，企業才能更細粒度的將用戶分羣，跟蹤用戶屬性，行爲習慣，並輔以相關的運營策略。（瞭解他們是誰？有什麼特點，行爲習慣是怎樣的，潛在需求及愛好是什麼）

主要實現用戶畫像、標籤的相關功能：

（1）數據收集

（2）標籤的建立生成

（3）人羣包創建、合併等

（4）人羣分析，例如活躍度分析、轉化情況跟蹤等

用戶標籤數據可以根據多個維度去劃分，常見的分爲兩類標籤：

（1）用戶基礎數據，例如基本信息（性別、年齡）、地址位置（最近第一登錄地、城市等級）、身份認證等

（2）用戶行爲數據，例如使用行爲（登錄、點擊、發佈、播放）、付費行爲（購買）、會員行爲（會員）

也可以按照標籤屬性分爲統計標籤和預測標籤。

2. 用戶運營系統（個性化運營或精準營銷系統）

通過人羣標籤和人羣包，可以對用戶進行差異化細分，後續針對不同用戶羣體指定不同的運營策略可以通過用戶運營系統來完成。

核心目標： 通過合適的內容在合適的時間觸達到合適的用戶，提高整體用戶生命週期的價值（延長週期、提高單個用戶價值）。

常見的業務場景：

（1）流失用戶的福利召回（短信、push 等）

（2）活躍用戶的促活（個性化內容）

（3）營銷活動推廣到指定用戶

（4）特定的業務流程

系統的主要功能模塊：

（1）人羣選擇

（2）內容創建（內容的範圍其實很大，福利、優惠等都可以算作內容）

（3）發送渠道：站外（短信、push、微信、微博、抖音、EDM 等）、站內（私信、APP 內啓動頁、彈窗、資源位、廣告位等）

（4）規則控制：頻控、過濾、賽馬規則、通道管理

（5）數據反饋：監控預警、效果分析

• 通過監控預警，在發送過程中及時預警，保證觸達時效性及成功率；

• 通過運營效果及 A/Btest，可以幫助運營分析是文案問題？內容問題？用戶標籤不準？等等，通過 PDCA 的方式來不斷優化運營策略及用戶畫像。

3. 用戶激勵、引導系統

需要用戶活躍度的產品，例如遊戲類、社區類，都需要好好設計用戶激勵機制。

• 會員體系，比如 88VIP，京東 plus，雲音樂的黑膠會員，通過會員制的方式來提升用戶粘性，延長用戶生命週期和單位價值；

• 積分體系，完成某些動作後獲得對應的積分，積分可以通過商城去使用；

• 勳章體系，也可以叫成就係統，完成某類成就後，獲得對應的勳章及獎勵；

• 成長任務體系，一般會包含（1）成長學院（2）成長任務及權益；

• 新用戶引導體系，例如專門的新人落地頁，新人專區，新人福利。

九、用戶生命週期的指標體系

談到數據指標體系，很多會說到通過 AARRR 模型或者 UJM 模型來搭建，感覺略複雜，這裏就不討論了。

個人感受大部分用戶運營的目標都是日活或月活，這裏以此爲例，有了這個業務目標後，再根據用戶運營的常見階段去落地指標體系，常見的一些指標整理如下。

（1）大盤整體數據

常見指標：大盤 DAU、MAU；細分維度的 DAU,MAU, 例如按用戶分層看，新用戶比例，活躍用戶比例，流失用戶召回比例。

（2）各階段數據

導入期：單個用戶獲取成本（CAC）、ROI、轉化率、下載成功率

成長期：新用戶留存率、ARPU、活躍度（連續登錄、特定行爲 - 播放、下單等）

成熟期：老用戶留存率、ARPU、活躍度（連續登錄、特定行爲 - 播放、下單等）

流失期：流失率、召回率、召回 DAU、召回 MAU、用戶召回後貢獻價值、召回後的留存率（次日、3 日、7 日、30 日）

運營策略維度：轉化漏斗（失敗原因）、圈選、曝光率、點擊率、轉化率、促活量

除上述指標外，根據業務會有一些其他指標，整理如下

• 電商類常見指標：下單人數、訂單數、銷售額、轉化率、人均訂單數、人均筆單價

• 社交類常見指標：ARPU、APPPU、充值人數、消費人數、充值金額、消費金額、充值率

（3）單個用戶數據

個人用戶的數據全景展示，可參考下圖

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