一、用户生命周期定义
Life Time，简称LT，也有说custom journey。
定义一：指的就是用户从第一次使用产品，到最后一次打开的时间周期。
定义二：指访客首次接触到产品或服务，到下载注册成为用户，在一定时间内使用产品功能或服务获得价值，到最后卸载流失的过程，也称作用户旅程。
二、用户生命周期价值
Life time value，简称LTV。也有说Customer Life Time Value，简称CLT。
定义一：指的是用户在生命周期内贡献出的商业价值。其中不是单纯的代指现金收益价值（比方说50元收入），还包含用户数据信息等无形资产带来的价值（比方说用户的口碑推荐、下单偏好数据）。
定义二：意为客户终生价值，是公司从用户所有的互动中所得到的全部经济收益的总和。通常被应用于市场营销领域，用于衡量企业客户对企业所产生的价值，被定为企业是否能够取得高利润的重要参考指标。
三、相关衍生名词
- 每用户平均收入（Average Revenue Per User），简称ARPU，指的是一段时间内平均每个用户贡献的收益，计算方式为ARPU = 总收入 / 总活跃用户。
- LTV=LTxARPU，如果该App 30天内的LT为14天，ARPU为$0.05，用户的LTV就是$0.7
- 每付费用户平均收入（Average Revenue Per Paying User），简称ARPPU
- ARPU=ARPPU*付费用户比例
- 用户留存率（Retention Rate），简称RR
- 用户获取成本（Customer Acquisition Cost），简称CAC
四、为什么要做用户生命周期运营
商业的本质是获利，分析用户的生命周期价值，以及用户所处的状态，进行精细化运营，价值巨大。
两个目标：
（1）提升用户的单体价值以及延长用户的生命周期
（2）降低无效成本
PS：要牢记以用户为中心，与用户在一起，以用户视角思考方法与策略，不能一味为了利益而导致动作变形，适得其反。
五、用户生命周期的划分
用户生命周期一般分为5个时期：导入期、成长期、成熟期、休眠期、流失期；一般分为3个运营区间：获客区，升值区，留存区。
具体每个时期的解释如下：
- 导入期：用户获取阶段，将市场中的潜在用户流量转化为自家用户。
- 成长期：注册登录并激活，已经开始体验产品的相关服务或功能，体验过Aha时刻。
- 成熟期：深入使用产品的功能或服务，贡献较多的活跃时长、广告营收或付费等。
- 休眠期：一段时间内未产生价值行为的成熟用户。
- 流失期：超过一段时间未登录和访问的用户。
六、用户分层方式
潜在用户：还未使用或接触过产品或某功能
新用户：第一次使用或刚接触产品或某功能
举例：当天激活的用户；新注册3天内的用户
成长用户：新用户到成熟用户的中间阶段
举例：新激活2-30天内；新注册4-30天内
成熟用户：活跃度或特定行为达到一定程度
举例：如连续nn天/周/月，每天/周/每月活跃xx次
流失用户：多久没有进行特定行为的用户
举例：n天无访问用户；还可以细分为预流失问题，例如 7天未访问是预流失用户，30天未访问认为是流失用户。
其他分层方法：
（1）RFM模型：Recency（最近一次交易）、Frequency（交易频率 ）、Monetary（交易金额），通过三个维度，可以将用户分到8个不同的区间，但是感觉这种分类方法可操作性不高；
（2）金字塔模型：一般是平台自己定义一定的等级标准，例如电商商家的SABC分级、生产型用户的等级V1-5；
（3）先按照用户属性进行划分，再分层（即先分群，再分层）：
- 可以先区分男性用户、女性用户，然后再将男性、女性用户分别分层，因为男性用户与女性用户在电商类APP中的购物行为决策大不相同，在社交类APP中，男性用户与女性用户的地位、数量、诉求等也有较大差异，因此可以考虑先根据性别进行分群，然后再分层运营；
- 对于内容类的APP，可以区先分内容生产者和内容消费者，针对内容生产者，按照金字塔模型，将生产者进行分层，定义每层用户的要求和权益，激励生产者不断升级打怪。针对内容消费者，可以根据用户生命周期进行分层运营；
- 另外也可以仅根据业务场景只分群不分层，例如按照用户所在地域、年龄等将用户进行分群运营。
以云音乐为例，进行简单的用户分层：
在进行用户分层后，就可以给相关用户打上对应的标签，进行数据分析及个性化运营。
七、用户生命周期的运营
1. 导入期（获客区）
运营目标：将潜在人群转化为新访客
运营重点：关注拉新渠道的质量及拉新效率（ROI）
运营方式一：通过APP内的用户拉取新用户
（1）老带新活动：利用一定的奖励制度刺激老用户拉新，例如拉新现金奖励；红包助力、砍价助力；下单交易佣金；
（2）分享：口碑传播、功能分享、内容分享
运营方式二：通过外部拉新，例如合作、广告、线下地推
（1）优化自身搜索情况：例如SEO（搜索引擎优化）、SEM(搜索引擎营销)、ASO（应用商店优化）、ASM（应用商店营销）
（2）付费广告：DSP（服务广告主的在线广告平台）、SSP（供应方平台）、CPS（按佣金付费）、CPC（按点击付费）、EDM（电子邮件营销）等等
（3）线下：地推、特殊事件或活动类
（4）新媒体或者叫社交平台拉新：例如微博、微信、自媒体号、知乎、豆瓣、各大短视频或直播平台、KOL合作、贴吧、QQ群等
（5）异业合作资源互换
2. 成长期（升值区）
运营目标：将新访客逐步转化为成熟用户，帮助用户发现产品的Aha moment（多译为“顿悟时刻”）
运营重点：新用户留存率、活跃度与转化的提升情况（是否有关键行为例如登录、交易）
运营方式：
（1）满足用户需求、有好的产品体验（交互、行为路径）的产品是用户成长的基础
（2）过程中不断优化已有功能及推出用户热爱的新功能
（3）新用户引导：
- 新人专区、新人成长体系（新用户权益、任务激励）
- 推荐关注、社交关系导入（通讯录好友）
- 热门内容（歌单、个群、评论、短视频、图文、音频）、爆款商品（1元购、特价、高转化）
（4）精细化运营：针对已完成转化的新用户、下单未转化新用户、无动作新用户等分场景运营，从用户角度出发，分析未活跃原因，结合业务针对性的做运营动作及方案
3. 成熟期（创收区）
运营目标：
（1）用户已完成基础核心功能体验的基础上，帮助用户尝试更多功能，找到更多Aha moment（多译为“顿悟时刻”）
（2）延长用户成熟期
（3）调动终身价值
运营重点：老用户留存率、活跃度（关键行为的频次例如登录、交易次数）、ARPU值
运营方式：
（1）核心功能、内容强化-例如内容类APP要不断有优质内容、电商类APP要不断有优质商品满足用户需求，比如通过优化推荐算法提高分发效率
（2）更多功能引导，例如一起听、创作、直播、电台、K歌、付费转化，帮助用户找到更多满足需要的功能
（3）用户成长体系（会员、积分、荣誉、奖励、福利），给与用户一定的帮助指导及利益驱动，帮助用户成长及更好的使用产品
（4）私域运营（社群、工会），让用户找到组织，归属感，构筑强连接
（5）活动（强化APP调性，构造独特价值主张）
4. 流失期（留存区）
运营目标：挽回即将流失用户，激活沉默用户（留住一个老用户的成本远低于拉来一个新用户）
运营重点：流失用户重新打开率、沉默用户激活率
流失原因分析：
- 自然流失：用户没有需求了，指需求减弱或兴趣消失，不在需要使用我们的产品
- 柔性流失：用户有需求，产品也能满足，但用户不想用，指用户依然认可产品，但是由于主观原因，比如惰性、忙碌不使用
- 刚性流失：用户有需求，产品也能满足，但用户不能用（不可抗力）
- 体验流失：用户有需求，但是产品不能满足用户需求，例如版权问题、内存问题、功能体验问题
运营方式：
对于预流失用户，运营策略主要是防止流失和挽回用户，步骤如下：
（1）定义流失-时间+用户行为，例如超过30天都未登录APP的用户
（2）分析流失征兆
（3）设置预警机制
（4）完成用户干预和引导
对于流失用户，核心要分析用户的流失原因，针对性的做召回，常见的召回方式有：
（1）通过核心功能的新增，改善，优化
（2）内容召回（爆款、热点、关注KOL）
（3）活动、福利召回（优惠、现金、未使用的权益、拉新活动）
（4）社交关系召回（好友互动、陌生人互动）
（5）客服外呼召回
八、用户生命周期的相关系统建设
通过上面用户生命周期的运营方式，我们可以整理出来对于用户生命周期管理，需要建设以下几类系统：
1. 用户标签（画像）系统
只有画像或标签精准，企业才能更细粒度的将用户分群，跟踪用户属性，行为习惯，并辅以相关的运营策略。（了解他们是谁？有什么特点，行为习惯是怎样的，潜在需求及爱好是什么）
主要实现用户画像、标签的相关功能：
（1）数据收集
（2）标签的建立生成
（3）人群包创建、合并等
（4）人群分析，例如活跃度分析、转化情况跟踪等
用户标签数据可以根据多个维度去划分，常见的分为两类标签：
（1）用户基础数据，例如基本信息（性别、年龄）、地址位置（最近第一登录地、城市等级）、身份认证等
（2）用户行为数据，例如使用行为（登录、点击、发布、播放）、付费行为（购买）、会员行为（会员）
也可以按照标签属性分为统计标签和预测标签。
2. 用户运营系统（个性化运营或精准营销系统）
通过人群标签和人群包，可以对用户进行差异化细分，后续针对不同用户群体指定不同的运营策略可以通过用户运营系统来完成。
核心目标：通过合适的内容在合适的时间触达到合适的用户，提高整体用户生命周期的价值（延长周期、提高单个用户价值）。
常见的业务场景：
（1）流失用户的福利召回（短信、push等）
（2）活跃用户的促活（个性化内容）
（3）营销活动推广到指定用户
（4）特定的业务流程
系统的主要功能模块：
（1）人群选择
（2）内容创建（内容的范围其实很大，福利、优惠等都可以算作内容）
（3）发送渠道：站外（短信、push、微信、微博、抖音、EDM等）、站内（私信、APP内启动页、弹窗、资源位、广告位等）
（4）规则控制：频控、过滤、赛马规则、通道管理
（5）数据反馈：监控预警、效果分析
- 通过监控预警，在发送过程中及时预警，保证触达时效性及成功率；
- 通过运营效果及A/Btest，可以帮助运营分析是文案问题？内容问题？用户标签不准？等等，通过PDCA的方式来不断优化运营策略及用户画像。
3. 用户激励、引导系统
需要用户活跃度的产品，例如游戏类、社区类，都需要好好设计用户激励机制。
- 会员体系，比如88VIP，京东plus，云音乐的黑胶会员，通过会员制的方式来提升用户粘性，延长用户生命周期和单位价值；
- 积分体系，完成某些动作后获得对应的积分，积分可以通过商城去使用；
- 勋章体系，也可以叫成就系统，完成某类成就后，获得对应的勋章及奖励；
- 成长任务体系，一般会包含（1）成长学院（2）成长任务及权益；
- 新用户引导体系，例如专门的新人落地页，新人专区，新人福利。
九、用户生命周期的指标体系
谈到数据指标体系，很多会说到通过AARRR模型或者UJM模型来搭建，感觉略复杂，这里就不讨论了。
个人感受大部分用户运营的目标都是日活或月活，这里以此为例，有了这个业务目标后，再根据用户运营的常见阶段去落地指标体系，常见的一些指标整理如下。
（1）大盘整体数据
常见指标：大盘DAU、MAU；细分维度的DAU,MAU,例如按用户分层看，新用户比例，活跃用户比例，流失用户召回比例。
（2）各阶段数据
导入期：单个用户获取成本（CAC）、ROI、转化率、下载成功率
成长期：新用户留存率、ARPU、活跃度（连续登录、特定行为-播放、下单等）
成熟期：老用户留存率、ARPU、活跃度（连续登录、特定行为-播放、下单等）
流失期：流失率、召回率、召回DAU、召回MAU、用户召回后贡献价值、召回后的留存率（次日、3日、7日、30日）
运营策略维度：转化漏斗（失败原因）、圈选、曝光率、点击率、转化率、促活量
除上述指标外，根据业务会有一些其他指标，整理如下
- 电商类常见指标：下单人数、订单数、销售额、转化率、人均订单数、人均笔单价
- 社交类常见指标：ARPU、APPPU、充值人数、消费人数、充值金额、消费金额、充值率
（3）单个用户数据
个人用户的数据全景展示，可参考下图
来自：网易有数 作者简介：张毅，云音乐业务中台产品经理，九年互联网经验，做过旅游、社交电商方面的产品，目前负责业务中台的产品策划工作。
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