碎語
- 學習的正態曲線：入門容易，精通難
- 積累的正態曲線：先越讀越多，后越讀越少
現實意義
用戶生命周期是新用戶從開始接觸我們的產品到最終由于某些原因而放棄使用產品的整個周期。對用戶整個生命周期進行管理使我們更加了解用戶，從而更精細化地運營用戶，是每個人都需要去思考的一個問題。
當我們在思考用戶生命周期時候，更多是參考一些網上比較經典的模型，新手期-成長期-成熟期-預警期-流失期，然后會談一下不同的用戶群體該如何去引導，如何去轉化等。我們有沒有思考一下：
- 到底如何劃分不同階段的用戶？
- 劃分完運營之后，該如何去評價我們的策略或是我們劃分到底能不能使指標提升呢？
今天，把自己曾經做過的用戶生命周期成果做一個簡單的總結。跟大家分享一下，希望可以給大家一點幫助。(本人不是做電商的，里面的例子只是為了大家好理解。)
劃分邏輯
上圖中第一部分就是我們劃分的邏輯，選用了一個電商的核心行為：購買，另外一個維度就是最近N天的登錄天數，這里我們需要考慮幾個問題：
為什么只選取了一個核心行為呢？因為，一旦維度太多了，對后續的監控以及分析就要求很高了。另外，從經驗來看，有時候太精細的劃分不一定會很好的效果。當然，你的數據量大，業務足夠復雜，可以考慮多加一個維度。
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為什么選取最近7天作為劃分節點，8-30天作為流失，30天以上沒有登錄就是流失用戶呢？另外，近7天中登錄的天數N的選取？
- 可以跟運營專家一起就經驗定一個。
- 可以看新注冊用戶的留存曲線是怎么樣的。SQL可以參考數據分析-SQL-新用戶留存曲線
- 近7天中登錄天數，可以看歷史中用戶7日均的登錄情況。
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核心行為中用戶在N天內的次數如何確定呢？
- 如果高頻的產品，可以看用戶日均的次數。
- 如果低頻的產品，可以考慮一段時間內用戶的行為次數，然后就能定核心行為的次數了。
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似乎我們這樣劃分之后，就會跟大家熟知的用戶生命周期有所不同，為什么呢？熟知的用戶生命周期，都是從激活注冊開始的，但是我們這里并沒有體現出這個。
- 在使用登錄天數和核心行為之后，我們會增加一個維度，就是這個用戶是否是最近N天注冊的。這樣我們其實可以同時觀測新老用戶的情況。
- 另外，如果是一些特殊的行業，我們還可以加一些其他的維度，方便精細化運營。
衡量指標
構建完成用戶生命周期之后，我們就會把結論給到運營同學，他們會對不同群體的用戶進行觸達。在觸達之后，我們會思考一個問題，如何衡量觸達的效果呢？
- 從總體來看，我們可以觀測每天全站用戶的結構，是不是往中心（成熟）聚攏？
- 我們用戶的流向，是從新手到成長或是成熟的用戶群體在變多還是成熟到流失的用戶群體在變多？
- 從具體的觸達來看，用戶點擊怎么樣？用戶從點擊到最后的轉化又是如何？
- 當然可以根據自己行業的一些特性，來看看具體指標，比如電商的購買。
引用例子
第二部分，我們直接引用電商的一個實例，可以很清楚的看到，當我們確定了登錄天數和核心行為之后，通過聚合，就很快能得到最后 不同群體。比如最近7天登錄了1-3天，但是購買大于3次的用戶就是成熟用戶，登錄天數大于30天的用戶就是流失用戶。
總結框架
最后，我們來總結一下用戶生命周期，整個用戶生命周期涉及到幾個問題：
- 如何劃分：在這里我們建議就是使用核心行為，加上登錄天數以及新老用戶，當然你可以根據行業的特性加一些其他的維度，但是不建議太多。
- 運營策略：對不同群體的用戶觸達不一樣的內容，注意觸達的方式。最后，需要考慮觸達的頻率，如何做到不打擾用戶。
- 如何衡量：從總體看用戶結構變化以及群體的流向以及次日留存情況，從單個的觸達來看觸達的效果指標。
結束語
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