用戶生命周期是指從一個(gè)客戶開(kāi)始對(duì)企業(yè)進(jìn)行了解或企業(yè)想要對(duì)某一客戶進(jìn)行開(kāi)發(fā)開(kāi)始梦鉴，直到客戶與企業(yè)的業(yè)務(wù)關(guān)系完全終止且與之相關(guān)的事宜完全處理完畢的這段時(shí)間李茫。
很多文章都會(huì)通俗的解釋說(shuō)，運(yùn)營(yíng)就是讓用戶留下來(lái)肥橙，沒(méi)錯(cuò)魄宏，但是它漏了后半句話：讓用戶留下來(lái)，并且賺錢(qián)存筏。
一宠互、用戶生命周期價(jià)值CLV（Customer Lifetime Value味榛，也有稱LTV：Life Time Value）
獲利=CLV（用戶生命周期價(jià)值）-CAC（獲客成本）-COC（運(yùn)營(yíng)成本）
用戶生命周期則比CLV更容易計(jì)算和運(yùn)營(yíng)。
我們通常說(shuō)的留存率予跌，就是用戶生命周期的殺手锏應(yīng)用搏色。通過(guò)留存率，我們分析出用戶的黏性券册、活躍度等指標(biāo)频轿。但留存率很難和商業(yè)掛鉤，不具備商業(yè)的可解釋性烁焙。我們就會(huì)換算成生命周期航邢。
用戶生命周期=周期/(1-周期內(nèi)新增留存率)
如果一款產(chǎn)品新增用戶的月留存率是70%，那么估算出：平均用戶生命周期=1個(gè)月/（1-70%）=3.3個(gè)月骄蝇。
運(yùn)營(yíng)的目標(biāo)就是延長(zhǎng)用戶生命周期從3.3個(gè)月到4個(gè)月膳殷、5個(gè)月乃至更長(zhǎng)。并且在此期間產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值九火。對(duì)于大部分產(chǎn)品赚窃，這個(gè)公式都是適用的。
如果需要更精準(zhǔn)的指標(biāo)岔激，則可以將數(shù)據(jù)制作成頻數(shù)分布圖勒极。
二、來(lái)看看怎么精準(zhǔn)的分析和運(yùn)營(yíng)：
1.用戶生命周期最少的那部分用戶鹦倚，例如10天河质，有什么具體特征，為什么不用震叙？
2.用戶生命周期最多的那部分用戶掀鹅，有什么特點(diǎn)？
3.分布人數(shù)最多的用戶媒楼，怎么樣能想辦法抓住他們的痛點(diǎn)乐尊？延長(zhǎng)他們生命周期
4.究竟是用的久的用戶（二八理論），還是分布人數(shù)最多的用戶（長(zhǎng)尾理論）划址，產(chǎn)生的商業(yè)價(jià)值大扔嵌？
每個(gè)用戶的生命周期都能產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值，但有些用戶注定更有價(jià)值夺颤。
用戶生命周期和流失是息息相關(guān)的痢缎，用戶流失，便是用戶生命周期的終止世澜。
將用戶的流失可能扼殺在萌芽階段独旷，是延長(zhǎng)用戶生命周期的有效手段之一。這聽(tīng)起來(lái)很玄乎，但舉個(gè)例子就會(huì)明白的嵌洼。
一款社交應(yīng)用案疲，通過(guò)流失用戶的特征分析。發(fā)現(xiàn)了如下的幾個(gè)特點(diǎn)麻养。
1.流失用戶中褐啡，40%的用戶沒(méi)有完善資料
2.新增用戶沒(méi)有導(dǎo)入通訊錄好友，流失概率比導(dǎo)入的高20%
3.新增用戶在第一周使用中鳖昌，如果添加的好友低于3备畦，則一個(gè)月后的流失概率超過(guò)一半
4.用戶流失前一個(gè)月，互動(dòng)率遠(yuǎn)低于APP平均值遗遵。
這些特征很容易讀懂了解萍恕，運(yùn)營(yíng)也很容易針對(duì)性的采取策略。例如良好的新手引導(dǎo)车要、引入好友推薦（想想微博和各興趣向APP）、增加曝光量崭倘、乃至使用機(jī)器人（這里有幾個(gè)好玩案例翼岁，以后分享^ ^）等等。
如果數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)更徹底司光，可以運(yùn)營(yíng)和數(shù)據(jù)分析結(jié)合琅坡，將上述的特征建模，得出一個(gè)比較準(zhǔn)確的流失概率預(yù)測(cè)残家。用模型計(jì)算出某一類人群流失概率在80%以上榆俺，和知道什么樣的人可能流失，在運(yùn)營(yíng)上是兩個(gè)層次坞淮。
我們可以構(gòu)建決策樹(shù)模型茴晋，因?yàn)闆Q策樹(shù)模型的可解釋性強(qiáng)，它是if-then的集合回窘，運(yùn)營(yíng)非常容易理解诺擅。比如用戶完善資料低于50%，且沒(méi)有導(dǎo)入通訊錄好友啡直，且好友數(shù)量低于3烁涌，則其一個(gè)月后的流失概率為80%。模型訓(xùn)練出葉節(jié)點(diǎn)酒觅，運(yùn)營(yíng)用SQL就能跑出來(lái)可能流失的用戶群撮执。
另外，發(fā)掘出變化性變量在運(yùn)營(yíng)中有奇效舷丹。比如完善資料抒钱，是否導(dǎo)入通訊錄好友，都是靜態(tài)、狀態(tài)型的特征继效，更多是產(chǎn)品上的優(yōu)化症杏。但是某一類用戶流失，能通過(guò)其他數(shù)據(jù)特征體現(xiàn)瑞信，比如上周打開(kāi)了APP20次厉颤，本周打開(kāi)了5次，下周打開(kāi)了1次凡简，趨勢(shì)是下降的逼友，這絕逼是累感不愛(ài)了啊３由（趨勢(shì)上升是另外一種運(yùn)營(yíng)策略了）這時(shí)我們運(yùn)營(yíng)就可以采取溫暖的愛(ài)的抱抱帜乞，運(yùn)營(yíng)這類用戶。
Tips：
用戶生命周期運(yùn)營(yíng)實(shí)際會(huì)更復(fù)雜筐眷，比如真正產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值的群體應(yīng)該去運(yùn)營(yíng)和分析黎烈，需不需要引入CRM（客戶關(guān)系管理），RFM（衡量客戶價(jià)值和客戶創(chuàng)利能力的重要工具和手段匀谣。）等等照棋，比如常見(jiàn)的積分體系能不能提高CL。
