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  • 如何划分用户生命周期
    千次阅读
    2021-08-04 00:29:35
    
    
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         作者:无陵
         来源:顾先生聊数据
    

    最近在做用户生命周期划分的事情,正好有点收获,和大家分享下。

    本文主要介绍了用户各生命周期,以及如何结合业务和数据,设置每个生命周期的关键指标,从而对相关生命周期进行划分。

    首先祭一张每篇讲生命周期的文章都会出现的图:

    图很抽象,简而言之,用户生命周期可以分为四个周期:

    导入期:用户获取阶段,所有的新用户都是属于导入期的。

    成长期:注册登录并激活,已经开始体验产品的核心服务或功能,体验过Aha时刻,用户发现了产品的价值,并有了一定的认可度。

    成熟期:深入使用产品的功能或服务,如重复购买,或者频繁登录等,同时带来的收益也是最多的,是产品最重要的用户。

    休眠期:这个阶段的用户价值开始走下坡,无论是氪金、购买次数、在线时长等关键指标都在下滑。

    流失期:超过一段时间未登录和访问的用户。

    这里需要注意存在着一个误区:

    并不是所有的业务的用户,都会完整地经历五个阶段,用户在引入期可能直接越过成长期,到达成熟期,或者在引入期,由于业务范畴限制/新人引导影响,以及在成长期由于内部运营事故/外部竞品事件/用户需求满足等原因影响,当场流失进入到流失期。

    因此我们每个业务所对应的用户生命周期分析,都需要结合具体的业务来做,不要生搬硬套。

    接下来讲讲如果寻找每个生命周期的关键指标

    导入期:这块关键指标的定义一方面可以参考业务情况来定义:习惯性的是30/60/90天。另一方面可以参考留存和召回的效果:如一日留存;二日留存;三日留存,直到周留存,月留存。随着时间的推移,效果肯定是阶梯下降的,那么是否会存在一个点,过了这个点后留存大幅度下降?那么这个点,就是定义流失用户的关键点。同理召回也可以这么做。

    那么这个点所对应的数字可以作为用户进入引入期的参考。

    成长期&成熟期:这块关键指标的定义可以参考用户的关键行为:用户从引入期到成长期,在成长到成熟期,在某些行为上肯定是有一定的差异性变化的,我们需要关注用户做了哪些关键行为。具体的关键行为可以和运营讨论下,或者参考下该业务对活跃用户的定义,基本都能找到答案。

    最后还参考下业务的考核目标,最好将其结合起来,这样能在提升业务的同时提升KPI,增进业务方的积极性。

    休眠期&流失期:这块关键指标的定义可以这样写:未进入天数>X天 and 未进入天数>=Y*平均进入间隔天数。流失的定义需要考虑到用户对我们产品的需求,一般需求可以分为日常性需求和工具型需求。如果单纯判断多少天未登陆即判为流失,就会忽略有工具型需求、长周期性登登陆的用户的情况。其中X和Y可以由分析师、业务方两方一起,针对具体业务一起商定一个数字。

    最后要说明一点,不管是前期的周期划分还是后期各个周期的关键指标划定,都需要业务、数据分析师两方的参与,避免单方面拍脑袋。做到决定前反复推敲,决定后贯彻到底。

    看到这里,相信大家对生命周期划分,以及各个阶段的重要指标都有了一定的了解。

    过段时间我再来和大家分享下各个阶段对应策略的具体实施。

    ◆ ◆ ◆  ◆ ◆
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  • 用户运营 - 用户生命周期与CLV

    千次阅读 2018-12-30 22:10:03
    做运营,我们常会听到用户生命周期的概念。 传统营销学上讲得是客户生命周期(CL:Customer Lifetime)管理。对互联网运营,我更倾向用户生命周期的说法。 传统公司怎么管理客户生命周期呢,我们生活中遇到的很多...

    做运营,我们常会听到用户生命周期的概念。

    传统营销学上讲得是客户生命周期(CL:Customer Lifetime)管理。对互联网运营,我更倾向用户生命周期的说法。

    传统公司怎么管理客户生命周期呢,我们生活中遇到的很多营销手段,都可以归纳到这个范畴。不定期收到的各类促销信息、商场消费后拿到的满减券、航空公司的里程数、售后维护等等。一切的手段都是为了延长客户的消费周期。你去菜场买一把菜,末了老板王二麻再送你一把葱,说:下次记得再来,都可以算。

    互联网公司,客户在广义上变为用户,用户生命周期就是今天的话题。

    用户生命周期管理是一个很大的话题,用户从第一次使用APP,到最后一次打开的时间,我把它定义为用户生命周期。

    运营角色一直贯穿整个生命周期,在新用户还没有注册前,就寻求媒体曝光、渠道推广和活动营销、哪怕在卸载APP后,同样会用尽手段希望唤回用户,例如老用户回馈,邮件推送社交好友动态等。

    很多文章都会通俗的解释说,运营就是让用户留下来,没错,但是它漏了后半句话。让用户留下来,并且赚钱。

    用户生命周期价值CLV(Customer Lifetime Value,也有称LTV:Life Time Value)比生命周期更重要。让用户能在生命周期中产生商业价值,才是运营的使命。

    这里的商业价值,不单纯是电商广告游戏等赚钱模式。信息和数据这些无形且很难量化的也是商业资产。

    运营的目标就是尽一切可能延长用户的生命周期,并且在生命周期中尽一切可能产生商业价值。

    用户商业价值CLV会不断累加,生命周期CL会不断减少。期间又能划分成新增期、成长期、成熟期、衰退期、流失期等。这里就不深讲,主要讲与运营结合。

    为什么要谈用户生命周期和价值?因为做运营不得不接受的事实是,无论你是多么出色的运营,都无法真正制止用户的流失(流失的概念,可以看我的上篇文章)。你可以延长它,但就是不能阻止它。

    当产品获得足够多的用户时,最大的问题不是继续获取,而是从用户身上赚回钱。成熟的产品都应该考虑CL,以及更重要的CLV。

    菜场首席运营官王二麻同志,他每次在你买菜后送一把葱,不是看你可爱帅气(虽然关注我文章的确实都很可爱帅气!),而是希望下一次顾客仍旧去他那里买菜。这是打感情牌。

    送一把葱才多少钱,可只要送的葱足够多,哪怕让10%的顾客有好感下次仍去他那里买菜,王二麻就能把钱赚回来。王二麻都有这个运营意识,人人都是运营的口号应该喊出来了。

    只要用户能用产品更长时间,就有更大的可能赚钱。CL和CLV是基的不能再基的关系。

    有些特殊的商业形态,获利周期极短或者只有一次,比如婚庆,比如微商,反正我是没见过傻的再买第二次的人了。这时没有CL。

    这里引出运营的终极公式之一:

    赚钱=CLV(用户生命周期价值)-CAC(获客成本)-COC(运营成本)

    (整个公式是运营体系的框架之一,另外两个指标以后会写)

    运营是互联网商业变现的落地和执行者。不同产品不同商业模式,用户的CLV也会差异很大。比如电商的CLV由一系列购买的指标决定,新媒体和门户的CLV由广告和曝光量指标决定,游戏的CLV则是土豪玩家这个群体。

    一个合理的CLV模型应该是综合考量各种指标和数据建立起来的。

    一款产品若没有探索出合适的商业模式,CLV模型很难搭建起来。需求低频,或者变现周期漫长,则计算一样不准确。

    用户生命周期则比CLV更容易计算和运营。

    我们通常说的留存率,就是用户生命周期的杀手锏应用。通过留存率,我们分析出用户的黏性、活跃度等指标。但留存率很难和商业挂钩,不具备商业的可解释性。我们就会换算成生命周期。

    用户生命周期=周期/(1-周期内新增留存率)

    如果一款产品新增用户的月留存率是70%,那么估算出:平均用户生命周期=1个月/(1-70%)=3.3个月。

    运营的目标就是延长用户生命周期从3.3个月到4个月、5个月乃至更长。并且在此期间产生商业价值。对于大部分产品,这个公式都是适用的。

    如果这个产品低频,例如旅游类产品,普通人不可能频繁旅游,那么数据上留存率就不会特别好看。这时的估算会有偏差,可以拓大时间维度。

    如果需要更精准的指标,则可以将数据制作成频数分布图。

    来看看怎么精准的分析和运营:

    1. 用户生命周期最少的那部分用户,例如10天,有什么具体特征,为什么不用?

    2. 用户生命周期最多的那部分用户,有什么特点?

    3. 分布人数最多的用户,怎么样能想办法抓住他们的痛点?延长他们生命周期

    4. 究竟是用的久的用户(二八理论),还是分布人数最多的用户(长尾理论),产生的商业价值大?

    每个用户的生命周期都能产生商业价值,但有些用户注定更有价值。

    用户生命周期和流失是息息相关的,用户流失,便是用户生命周期的终止。

    用户不用APP,可能是比较忙,可能是出去旅游了,可能是大姨妈来了心情不好。那么运营应该怎么判定他是上述情况,还是卸载不用呢?也许我们需要几个月后才会发现用户最后登录停留在某一天。高级运营和初级运营的分水岭在于:初级运营经常事后补救,高级运营能够防范于未然。

    将用户的流失可能扼杀在萌芽阶段,是延长用户生命周期的有效手段之一。这听起来很玄乎,但举个例子就会明白的。

    一款社交应用,通过流失用户的特征分析。发现了如下的几个特点。

    1. 流失用户中,40%的用户没有完善资料

    2. 新增用户没有导入通讯录好友,流失概率比导入的高20%

    3. 新增用户在第一周使用中,如果添加的好友低于3,则一个月后的流失概率超过一半

    4. 用户流失前一个月,互动率远低于APP平均值。

    这些特征很容易读懂了解,运营也很容易针对性的采取策略。例如良好的新手引导、引入好友推荐(想想微博和各兴趣向APP)、增加曝光量、乃至使用机器人等等。

    如果数据化运营更彻底,可以运营和数据分析结合,将上述的特征建模,得出一个比较准确的流失概率预测。用模型计算出某一类人群流失概率在80%以上,和知道什么样的人可能流失,在运营上是两个层次。

    我们可以构建决策树模型,因为决策树模型的可解释性强,它是if-then的集合,运营非常容易理解。比如用户完善资料低于50%,且没有导入通讯录好友,且好友数量低于3,则其一个月后的流失概率为80%。模型训练出叶节点,运营用SQL就能跑出来可能流失的用户群。

    另外,发掘出变化性变量在运营中有奇效。比如完善资料,是否导入通讯录好友,都是静态、状态型的特征,更多是产品上的优化。但是某一类用户流失,能通过其他数据特征体现,比如上周打开了APP20次,本周打开了5次,下周打开了1次,趋势是下降的,这绝逼是累感不爱了啊!(趋势上升是另外一种运营策略了)这时我们运营就可以采取温暖的爱的抱抱,运营这类用户。

     

    Tips:

    用户生命周期运营实际会更复杂,比如真正产生商业价值的群体应该去运营和分析,需不需要引入CRM,RFM等等,比如常见的积分体系能不能提高CL。

    转自:秦路 秦路 2016-09-10

    展开全文
  • 分析方法论_用户生命周期的建立

    千次阅读 2022-01-23 19:10:56
    工作中对于用户生命周期的学习实践总结笔记,不足之处,望多多指正。

    前言

    工作中对于用户生命周期的学习实践总结笔记,不足之处,望多多指正。

    1、用户生命周期分层

    1.1分层方式

    (1)用户分层划分

    用户生命显示的用户在对应的网站、产品或者功能期间的所有行为,依据用户所处的不同时间阶段,可分为以下几个时期:

    • 引入期:用户完初次登陆&使用,这一时期是用户从不熟悉到熟悉的过程;
    • 成长期:用户在语音助手多次使用关键功能,产生多次关键行为,对语音助手功能、使用方式等各方面逐渐熟悉,关键行为或登陆频次逐渐增加;
    • 成熟期:用户已养成使用语音助手帮助自己投资的习惯,能够以一定频率持续使用语音助手的功能(稳定的关键行为&登陆频次);
    • 休眠期:用户使用语音助手的频率下降(关键行为&登陆频次),逐渐进入休眠期;
    • 流失期:用户使用语音助手的频率大幅度下降,最终不再使用语音助手;

    (2)用户划分思路

    用户的生命周期划分主要从两个维度出发:一个是一定时间内的使用频率(养成使用习惯),另一个是关键行为&使用关键功能(如问诊选股问题或者问其他问句解决用户问题,即产品的哪项功能使用户产生依赖?)

    • 习惯养成上:用户一般需要多长的时间了解语音助手?需要多长的时间在语音助手里养成使用习惯?
    • 关键行为上:那些关键行为(如使用语音助手进行诊选股)解决了用户的问题,使用户产生依赖,养成使用习惯。

    1.2、各层用户的价值

    用户对于一款产品的价值,主要可以从两个维度上来看:(1)用户在产品上的使用时长;(2)用户在产品内的消费;依据这两个维度,可以得到各周期用户对语音助手的用户价值分布:
    在这里插入图片描述

    2、怎么塔建用户的生命周期

    2.1生命周期搭建方法论

    根据上文不难看出,用户生命周期的搭建的关键在于看一个用户的产生的行为,从而判断出用户处于那个阶段;关于搭建用户生命周期模型一般方法论为:
    (1)梳理业务逻辑;
    (2)找到影响用户留存&消费的关键功能;
    (3)定义各阶段用户行为;

    • 如何梳理业务逻辑
      个人理解:就是要搞清楚:用户来到产品的链路是啥?要用来解决啥问题?可以满足他的什么需求?

    • 如何找到影响用户留存&消费的关键功能;
      个人做法:根据前面对产品在业务上的理解,与和其他同学的沟通总结枚举出会影响其的功能行为和动作,以boss直聘为例就是用户的关键动作应为:上传简历、选择了自己的意向岗位、是否想岗位负责人发送过消息……,然后再用数据去验证自己的想法;

    • 如何定义用户的生命周期
      这里贴出一张行业里通用的模板以供参考复习
      在这里插入图片描述

    2.2 实践案例

    • 瞎编的案例
      以某顺xx功能为例:用户主要来这改功能问问题,了解股市信息,以辅助其进行投资的决策;关键行为是否问过问句、是否通过提供的建议产生过投资行为、登陆频率(周活型产品);

    最后根据行为数据与留存的相关关系,与影响力大小,制定分层规则

    3、生命周期的应用

    目前笔者了解的用户生命周期的应用场景主要有以下几个:

    • 基于生命周期观察用户的转化路径,优化用户的运营策略,提升用户价值
    • 提升单体用户的用户价值、延长用户的生命周期(用户流失预警);

    参考:
    万字干货 | 如何搭建用户生命周期模型,制定运营策略,提升用户价值?

    展开全文
  • 如何搭建用户生命周期模型?

    千次阅读 2019-07-02 14:20:04
    用户的生命周期,简单来说就是:用户从开始接触产品到离开产品的整个过程。 根据上图可知,用户的生命周期主要分为5个阶段:导入期、成长期、成熟...但是,回到最初的起点,我们怎么才能搭建一个用户生命周期模型来...

    用户的生命周期,简单来说就是:用户从开始接触产品到离开产品的整个过程。
    用户生命周期
    根据上图可知,用户的生命周期主要分为5个阶段:导入期、成长期、成熟期、休眠期、流失期。

    关于如何判断自己的用户处于生命周期的哪个阶段,上一篇文章已经提到了。那么,当我们已经知道了自己的用户处在什么生命周期阶段中时,我们就可以根据他们不同的行为特征来制定运营策略了。

    但是,回到最初的起点,我们怎么才能搭建一个用户生命周期模型来帮助我们进行分析呢?

    如何搭建用户生命周期模型?

    从上文我们可以了解到,根据用户发生的行为,找到用户处于生命周期的哪个阶段,是导入期还是成熟期,知道了用户所处阶段,才能方便我们进一步开展运营工作。

    搭建用户生命周期模型的一般步骤如下:

    1. 业务逻辑梳理;

    2. 找到影响用户留存/消费的关键功能;

    3. 定义各阶段用户行为。

    举个例子,以脉脉为例:

    a. 脉脉的核心业务逻辑如下:
    用户生命周期模型
    b.可能影响用户留存/消费的关键功能

    根据核心业务逻辑图,我们站在消费者的角度,影响消费者留存和消费的关键功能可能是投递简历、消费内容、建立社交关系和购买会员四项。

    c.定义各阶段用户行为

    我们先看一下行业内通用的用户行为定义的模板:
    用户行为定义
    根据上述模板,结合我们定义的影响用户留存/消费的关键驱动功能,我们可以做如下定义:
    用户行为定义
    到此,我们就完成了一个用户生命周期的搭建过程。

    用户生命周期规律与运用
    用户生命周期规律
    用户在进入生命周期之后的每一个阶段都有可能“跳转到”休眠期。因此我们要做的就是尽可能地不停的接触他们,让她们感知产品和服务,提高用户的复购率。因为如果放任不管的话,几乎就是没有回头率的。

    这就是CRM做会员生命周期维护的关键——警惕沉睡会员,激活复购。

    那么有的小伙伴就会问了,生命周期怎么计算?相对于一个人的平均寿命是75岁,就是从出生到死亡的平均时间。那么会员的生命周期怎么去计算呢?每个不同的品类究竟是多长时间?并且我们要用户生命周期的长度究竟做什么?

    那么我就先和大家解释一下生命周期的长度,在这里有2个思路:

    主观上的生命周期;
    客观上的生命周期。

    主观上的生命周期也就是基于产品和服务本身的周期性和范围来决定的。

    例如你是卖母婴产品的,你的产品服务范围涵盖了从刚怀孕的妈妈,到即将临盆,到孩子出生,到小孩上幼儿园的所有需要的测量用品、卫生用品、食品、服装、玩具等;按理说其实用户可以从刚怀孕的时候一直光顾你家,直到孩子读完幼儿园。这个时候,我们作为企业方,就可以主观的定义本品牌的产品/服务“覆盖用户-1岁到6岁”7年时间的周期。

    但是问题来了:这7年的时间,真的会有这样的用户坚持在你家持续购买吗?

    也许也就买了两回就再也不过来了,又也许怀孕时在你家买,孩子出生后的用品就换别家买了。

    所以,我说企业对自己产品服务本身定位而定义的生命周期是主观的,不是客观的——根本原因在于在同一个行业中,用户的选择太多了,你不是寡头公司,根本做不到让用户只买你的产品。

    所以我们必须从客观上来分析用户的生命周期,这是基于我们目前产品服务水平的现状,通过用户行为分析计算出来的。客观上的用户生命周期的长短,是给我们运营人员一个标尺,看看行业在什么水平,我们在什么水平,我们要提升到多少。计算逻辑其实不难。根据下图,我们可以很清楚的知道用户生命周期是如何计算的。
    用户生命周期计算

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