如何在用户生命周期内尽可能实现其商业价值？

在操作中，我们经常听到用户生命周期的概念。传统营销是关于客户生命周期的（CL：CustomerLifetime）管理。对于互联网运营，我更喜欢用户生命周期。传统公司如何管理客户的生命周期？我们生活中遇到的许多营销手段都可以概括为这一类。各种促销信息不定期收到，商场消费后全额减券，航空公司里程数，售后维护等。一切手段都是为了延长客户的消费周期。你去菜市场买一把菜，最后老板王二麻再给你一把葱，说：下次记得再来，可以算。广义上，互联网公司，客户成为用户，用户生命周期是今天的话题。用户生命周期管理是一个大话题。从第一次使用APP到最后一次打开，我将其定义为用户生命周期。运营角色贯穿整个生命周期。在新用户注册之前，他们寻求媒体曝光、渠道推广和活动营销。即使卸载应用程序后，他们也会尽最大努力唤回用户，如老用户反馈、电子邮件推送社交好友动态等。很多文章都会通俗地解释，操作就是让用户留下来，是的，但它错过了后半句话。让用户留下来赚钱。CLVV用户生命周期价值（CustomerLifetimeValue，也叫LTV：LifeTimeValue）比生命周期更重要。运营的使命是让用户在生命周期中产生商业价值。这里的商业价值不仅仅是电子商务广告游戏等赚钱模式。这些无形的、难以量化的信息和数据也是商业资产。运营的目标是尽可能延长用户的生命周期，并在生命周期中尽可能产生商业价值。CLV将继续积累用户的商业价值，CL将继续减少生命周期。可分为新增期、成长期、成熟期、衰退期、流失期等。这里就不深说了，主要讲和操作的结合。为什么要谈用户的生命周期和价值？因为操作必须接受的事实是，无论你的操作有多好，你都不能真正阻止用户的损失（损失的概念，你可以阅读这篇文章来扩展阅读）。你可以延长它，但你就是不能阻止它。当产品获得足够的用户时，最大的问题不是继续获得，而是从用户那里赚钱。成熟的产品应该考虑CL和更重要的CLV。菜市场首席运营官王二麻同志，每次买菜都送一把葱，不是看你可爱帅气(虽然*我的文章真的很可爱帅气！），但希望顾客下次还是去他那里买菜。这是打感情牌。送一把葱要多少钱，但只要送足够的葱，即使让10%的顾客有好感，下次还是去他那里买菜，王二麻也能赚回钱。王二麻都有这种操作意识，每个人都应该喊出操作的口号。只要用户能长期使用产品，就更有可能赚钱。CL和CLV是基不能再基的关系。最终的运营公式之一：赚钱=CLV(用户生命周期价值)-CAC(客户获取成本)-COC(运营成本)(整个公式是运营系统的框架之一，以后会写另外两个指标)运营是互联网商业实现的落地和执行者。用户的CLV在不同的产品和不同的商业模式下也会有很大的不同。比如电商的CLV是由一系列购买指标决定的，新媒体和门户的CLV是由广告和曝光指标决定的，游戏的CLV是土豪玩家。综合考虑各种指标和数据，建立合理的CLV模型。比CLV更容易理解和计算用户的生命周期。我们通常所说的保留率是用户生命周期的杀手锏应用。通过留存率，我们分析了用户的粘性、活动等指标。但是留存率很难与商业联系起来，没有商业的可解释性。我们将转换为生命周期。用户生命周期=周期/(1-周期内新增留存率)如果产品新增用户月留存率为70%，则估计平均用户生命周期=1个月/(1-70%)=3.3个月。运营的目标是从3.3个月到4个月、5个月甚至更长时间延长用户的生命周期。并在此期间产生商业价值。这个公式适用于大多数产品。若需要更准确的指标，则可将数据制作成频数分布图。让我们看看如何准确地分析和操作：1。用户生命周期最小的部分，如10天，具体特征是什么，为什么不呢？2.用户生命周期最大的用户有什么特点？3.分布最多的用户如何找到抓住他们痛点的方法？延长他们的生命周期4。是长期使用的用户(28理论)，还是分布最多的用户(长尾理论)，产生巨大的商业价值？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。用户生命周期与流失密切相关，用户流失是用户生命周期的终止。在萌芽阶段扼杀用户流失是延长用户生命周期的有效手段之一。这听起来很神秘，但举个例子就明白了。通过分析丢失用户的特征，一个社交应用程序。发现了以下特点。在丢失的用户中，40%的用户没有改进数据，新用户没有导入通讯录中的好友。在第一周使用时，丢失的概率比导入的高20%。如果添加的好友少于3，则一个月后丢失的概率超过一半。在用户丢失的前一个月，交互率远低于应用程序的平均值。这些特征很容易理解，操作也很容易采取有针对性的策略。比如好的新手指导，介绍好友推荐(想想微博和各种兴趣到APP)、增加曝光率，甚至使用机器人(这里有几个有趣的案例，以后分享^^)等等。如果数据操作更彻底，可以将操作与数据分析相结合，建模上述特征，得到更准确的损失概率预测。用模型计算出某一类人流失概率在80%以上，知道什么样的人可能流失，在操作上有两个层次。由于决策树模型的可解释性强，我们可以构建决策树模型，它是if-then的集合，操作非常容易理解。例如，如果用户完善的信息少于50%，且没有导入通讯录中的朋友，且朋友数量少于3，则一个月后损失的概率为80%。模型训练叶节点，运行SQL可以跑出可能丢失的用户群。此外，在操作中发现变化性变量具有奇效。比如完善数据，是否导入通讯录好友，都是静态、状态的特点，更多的是产品优化。然而，某种用户流失可以通过其他数据特征反映出来。例如，APP上周打开20次，本周打开5次，下周打开1次。趋势正在下降。这太累了，我不喜欢它！(上升趋势是另一种操作策略)这时，我们可以用温暖的爱来拥抱和操作这样的用户。写在这里，突然觉得很温暖。虽然运营商营销，推送，喜欢从用户那里赚钱，但我知道我们运营得很好。Tips：实际上，用户生命周期的操作将更加复杂。例如，真正产生商业价值的群体应该计算、操作和分析，是否需要引入CRM、RFM等，例如常见的积分系统是否可以改进CL。欢迎留言讨论这些问题。