超全面！用户生命周期分析攻略.docx

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1、超全面！用户生命周期分析攻略数据分析领域有好多：只见猪跑，从没吃过猪肉的理论，用户生命周期绝对算一个。几乎所有的文章、书都会讲到这个理论，但真到跑数的时候，就会发现完全不是那么回事。今天我们来系统讲下，用户生命周期的理论VS实际情况。I 一、理论上的用户生命周期几乎所有文章，都是这么呈现用户生命周期的：看起来像是从生到死的生命演化，很和谐。然而，按这套理论去数据库跑数，你会发现这套理论根！本！不！存!在！二、实际跑数的问题如果以用户消费次数、金额来统计生命周期，那么很有可能出现:L夭折型：根本不消费，或者消费1次就没了2、随机型：你不知道丫啥时候冒出一笔，然后又没了3、羊毛型：优惠力度大就来，

2、没有优惠就走4、强壮型：丫就一直买买买！看不到头（如下图所示）夭折型随机型羊毛型强壮型这根本跟生命周期曲线没啥关系嘛!那这个理论又是怎么来的，又该怎么理解理论与实际的差异呢?I三、理论和实际差异点一个差异，来自并非所有业务都有生命周期:最典型的就是大件耐用品，比如房子、车子，每人隔三差五去买一辆,可能很多家庭一辈子就一套房两量车。因此没有所谓曲线。二个差异，来自各个平台分享了用户生命周期:最典型的就是母婴产品，从怀孕到小朋友3岁，奶粉、尿布、纸巾、衣服、辅食、玩具、书用户需求是很刚性的，且有明显从起步到旺盛到衰退的过程。但是，很难有一个平台独霸用户需求，用户需求分散了，记录在每一家平台内的数据

3、，就会显得残缺不全。用户生命周期第三个差异，来自用户消费会被引导:最典型的，比如啤酒瓜子矿泉水这种休闲零食，可能半夜搓抖音搓到一条视频，哇塞好香，随手就买了导致用户成长根本就不是按生命周期曲线，消费节奏就是很随机的，啥时候被安利了啥时候买。大促销活动也有类似的效果，便宜不赚白不赚，为啥要等生命周期。第四个差异，来自不同用户，需求刚性不同:最典型的，比如出行类APP ,普通人可能根本不打车，公司能报销路费的销售、领导可能天天打车。比如订票类APP ,普通人根本就不出门，爱旅游的可能逢年过节出去玩玩，但是商务人士可能就天天订票。虽然是同一个业务，但是不同刚性，导致了表现完全不一致，不会按照生命周期

4、曲线发展。频次周边遛娃商务用户恋爱小青年驴友老来乐不咋出门普通人新婚旅游如果只简单的看RFM指标，是无法区分用户目的根据：1 .产品选择（商务酒店、经济房、民宿）2 .搭配购买（游乐场、景区门票）3 .出行距离（本市、周边、跨省、出国）4 .出行目的地（景区、CBD）5 .用户年龄、出行同伴（儿童票）等信息能做注细区分你说电商类也会有这种吗？当然有！有很多三四五线城市的职业淘客,会去电商平台嬉羊毛，嬉完了再低价线下甩货，这种事天天都在发生。而这种人消费品类、采购数量也和正常买衣服穿的会不同。U!I、如何结合业务实际进行分析理论之所以叫理论，就是因为理论是从实际抽象出概括情况。想用好理论，就得结

5、合实际进行运用，而不是简单地熟读背诵照抄。想让用户生命周期理论发挥作用，需要结合业务实际情况来进行设计。一部分，耐用品抓三要素。耐用品和快消品逻辑完全不同，耐用品的核心逻辑是：锁定真正有需求的人。L用户生活状态：大部分大宗消费，发生在婚丧嫁娶一类关键时期。2、用户消费能力：同样一件商品，消费力高的就会买高档的，消费力低的就买平价的，3、用户信息接触：因为平时不咋关注大件商品，当用户开始关注的时候，企业能在哪里，能在用户决策的哪个阶段接触到用户（如下图）。传统耐用品经营理论认为：用户会有三个明显阶段,在有需求的时候，会广泛了解品牌/产品信息,之后锁定几个合适价位/功能的产品对比,最后议价。如果接

6、触用户的时候，用户因此，做耐用品，考虑的就不是生命周期曲线，而是:1、能在何时、何地接触到有需求的用户。2、用不同类视频，不同价位商品，初步区分用户关注点和消费力。3、针对有意向的用户，用线上/线下导购、社群等方式进行引导,锁定用户。4、先推主打产品，锁定需求，再推搭配产品，探索更多可能性。二部分，快消品分产品线。快消品的核心逻辑是：争抢用户的兴趣。用户对一个快消品品类的需求始终在那里，唯一的问题是，哪个平台有本事抢过来。因此，不能孤零零地说用户生命周期，而是看：我们有哪些手段吸引用户。比如下图，是一个典型的用商品组合争夺用户兴趣的手段（如下图）o用户生命周期短时间内，企业能提供给用户的产品/

7、服务是有限的，因此，内部需要分清楚,到底哪一款用来打流量，哪一款是最有竞争力，能长期消费的爆款。缺少清如果对商品做了分类，打了商品标签，就能按图索骥地进行分析：1、当用户在生命周期早期夭折，考虑更换流量型产品。2、当用户卡在早期不深入，考虑加强主力产品或者一把促销送他上去。3、成熟期用户少，或者成熟期太短，说明产品线太窄，没有丰富的搭配型产品。4、用户衰退早，衰退厉害，说明新品没跟上。这样不但能解答开头的各种乱七八糟的情况，更可以直接推导出解决方案。业务方可以聚焦打造优质产品或者组织活动，把用户兴趣争抢过来。可以在用户生命周期中，主动设置引导节点，当用户在上一阶段完成到一定任务量以后，通过奖励

8、/信息推送等方式，鼓励用户进入下一阶段，从而推动用户生命周期发展，增强用户粘性（如下图）。爆款（低价）推荐三部分，单独区分促销活动。有一种情况要特别注意，就是因为开展太多促销活动，人为破坏了用户生命周期。这在互联网公司很常见，不但喜欢狂烧补贴，漫无目的地发券，而且尤其喜欢拿米面油蛋这种刚需硬通货发券，导致人为制造羊毛党如何科学给补贴是另一个问题，站在用户生命周期角度，应该首先对用户参与活动数量，享受优惠力度进行分群，挑出相对刚需的用户，挑出明显的羊毛党，这样能更好地把控用户运营的节奏，做好生命周期管理。针对超出一定消费量的大客户，需要单独进行分析，区分其需求。比如打车类APP ,针对频繁用车且

9、开发票报销的商务人士 ,再给优惠券可能也没啥吸引力（反正都是报销），很有可能搞积分换礼，让用户去兑换购物卡、旅行箱，或者搞会员权益，让用户享受机场贵宾厅、合作酒店优惠来得更实际。想做到这一点，一方面需要业务方多做工作，引入更多的权益内容。另一方面，也需要数据分析师把分析作细，不要用简单的RFM 一锅炖了。而是具体看：用户除了消费，还有哪些行为（比如开发票，比如出差地点）能做区分。从而挖掘出真正的大客户需求。|五、小结用户生命周期，听起来是用户分析的范畴，可实际上，一个企业的用户生命周期也是业务做出来的。所以要密切结合企业给了用户哪些产品，哪些服务，哪些内容，才能深刻理解为啥用户表现成这样。这一点，对于非互联网大厂更重要。互联网大厂往往有丰富的生态圈，掌握了大量数据，且垄断了用户在社交、视频、消费上选择。但小厂及传统企业没有这个实力，在用户数据上天生是匮乏的，天生需要依靠自己的商品/内容/服务/活动去抢夺用户，因此对商品/内容/服务/活动打标签，建设完善的标签体系，才能更好地补充用户数据，从而做出更多分析。