來源|人人都是產品經理  ID:woshipm

作者|秦路

傳統營銷學上講得是客戶生命周期（CL：Customer Lifetime）管理。對互聯網運營，我更傾向用戶生命周期的說法。

傳統公司怎么管理客戶生命周期？我們生活中遇到的很多營銷手段，都可以歸納到這個范疇。不定期收到的各類促銷信息、商場消費后拿到的滿減券、航空公司的里程數以及售后維護等等。一切的手段都是為了延長客戶的消費周期。你去菜場買一把菜，末了老板王二麻再送你一把蔥，說：“下次記得再來，都可以算。”

互聯網公司，客戶在廣義上變為用戶，用戶生命周期就是今天的話題。用戶生命周期管理是一個很大的話題，用戶從第一次使用APP，到最后一次打開的時間，我把它定義為用戶生命周期。

運營角色一直貫穿整個生命周期，在新用戶還沒有注冊前，就尋求媒體曝光、渠道推廣和活動營銷、哪怕在卸載APP后，同樣會用盡手段希望喚回用戶，例如老用戶回饋，郵件推送社交好友動態等。

很多文章都會通俗的解釋說，運營就是讓用戶留下來。沒錯，但是它漏了后半句話：讓用戶留下來，并且賺錢。

用 戶生命周期價值CLV（Customer Lifetime Value，也有稱LTV：Life Time Value）比生命周期更重要。讓用戶能在生命周期中產生商業價值，才是運營的使命。這里的商業價值，不單純是電商廣告游戲等賺錢模式。信息和數據這些無 形且很難量化的也是商業資產。

運營的目標就是盡一切可能延長用戶的生命周期，并且在生命周期中盡一切可能產生商業價值。

用戶商業價值CLV會不斷累加，生命周期CL會不斷減少。期間又能劃分成新增期、成長期、成熟期、衰退期和流失期等。這里就不深講，主要講與運營結合。

為什么要談用戶生命周期和價值？因為做運營不得不接受的事實是，無論你是多么出色的運營，都無法真正制止用戶的流失。你可以延長它，但就是不能阻止它。

當產品獲得足夠多的用戶時，最大的問題不是繼續獲取，而是從用戶身上賺回錢。成熟的產品都應該考慮CL，以及更重要的CLV。

菜場首席運營官王二麻同志，他每次在你買菜后送一把蔥，不是看你可愛帥氣，而是希望下一次顧客仍舊去他那里買菜。這是打感情牌。

送一把蔥才多少錢，可只要送的蔥足夠多，哪怕讓10%的顧客有好感下次仍去他那里買菜，王二麻就能把錢賺回來。王二麻都有這個運營意識，“人人都是運營”的口號應該喊出來了。

只要用戶能用產品更長時間，就有更大的可能賺錢。CL和CLV是基的不能再基的關系。

有些特殊的商業形態，獲利周期極短或者只有一次，比如婚慶，比如微商，反正我是沒見過傻的再買第二次的人了。這時沒有CL。

這里引出運營的終極公式之一：

整個公式是運營體系的框架之一，另外兩個指標以后會寫。

運營是互聯網商業變現的落地和執行者。不同產品不同商業模式，用戶的CLV也會差異很大。比如電商的CLV由一系列購買的指標決定，新媒體和門戶的CLV由廣告和曝光量指標決定，游戲的CLV則是土豪玩家這個群體。

一個合理的CLV模型應該是綜合考量各種指標和數據建立起來的。

一款產品若沒有探索出合適的商業模式，CLV模型很難搭建起來。需求低頻，或者變現周期漫長，則計算一樣不準確。

用戶生命周期則比CLV更容易計算和運營。

我們通常說的留存率，就是用戶生命周期的殺手锏應用。通過留存率，我們分析出用戶的黏性、活躍度等指標。但留存率很難和商業掛鉤，不具備商業的可解釋性。我們就會換算成生命周期。

如果一款產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個月/（1-70%）=3.3個月。

運營的目標就是延長用戶生命周期從3.3個月到4個月、5個月乃至更長。并且在此期間產生商業價值。對于大部分產品，這個公式都是適用的。

如果這個產品低頻，例如旅游類產品，普通人不可能頻繁旅游，那么數據上留存率就不會特別好看。這時的估算會有偏差，可以拓大時間維度。

如果需要更精準的指標，則可以將數據制作成頻數分布圖。

來看看精準的分析和運營：

1. 用戶生命周期最少的那部分用戶，例如10天，有什么具體特征，為什么不用？

2. 用戶生命周期最多的那部分用戶，有什么特點？

3. 分布人數最多的用戶，怎么樣能想辦法抓住他們的痛點？延長他們生命周期

4. 究竟是用的久的用戶（二八理論），還是分布人數最多的用戶（長尾理論），產生的商業價值大？

   
   

每個用戶的生命周期都能產生商業價值，但有些用戶注定更有價值。

用戶生命周期和流失是息息相關的，用戶流失，便是用戶生命周期的終止。

用戶不用APP，可能是比較忙，可能是出去旅游了，可能是大姨媽來了心情不好。那么運營應該怎么判定他是上述情況，還是卸載不用呢？也許我們需要幾個月后才會發現用戶最后登錄停留在某一天。

高級運營和初級運營的分水嶺在于：初級運營經常事后補救，高級運營能夠防范于未然。

將用戶的流失可能扼殺在萌芽階段，是延長用戶生命周期的有效手段之一。這聽起來很玄乎，但舉個例子就會明白的。

一款社交應用，通過流失用戶的特征分析。發現了如下的幾個特點。

1. 流失用戶中，40%的用戶沒有完善資料

2. 新增用戶沒有導入通訊錄好友，流失概率比導入的高20%

3. 新增用戶在第一周使用中，如果添加的好友低于3，則一個月后的流失概率超過一半

4. 用戶流失前一個月，互動率遠低于APP平均值。

   
   

這些特征很容易讀懂了解，運營也很容易針對性的采取策略。例如良好的新手引導、引入好友推薦（想想微博和各興趣向APP）、增加曝光量和乃至使用機器人等等。

如果數據化運營更徹底，可以運營和數據分析結合，將上述的特征建模，得出一個比較準確的流失概率預測。用模型計算出某一類人群流失概率在80%以上，和知道什么樣的人可能流失，在運營上是兩個層次。

我們可以構建決策樹模型，因為決策樹模型的可解釋性強，它是if-then的集合，運營非常容易理解。比如用戶完善資料低于50%，且沒有導入通訊錄好友，且好友數量低于3，則其一個月后的流失概率為80%。模型訓練出葉節點，運營用SQL就能跑出來可能流失的用戶群。

另外，發掘出變化性變量在運營中有奇效。比如完善資料，是否導入通訊錄好友，都是靜態、狀態型的特征，更多是產品上的優化。但是某一類用戶流失，能通過其他數據特征體現，比如上周打開了APP20次，本周打開了5次，下周打開了1次，趨勢是下降的，這絕逼是累感不愛了啊！（趨勢上升是另外一種運營策略了）這時我們運營就可以采取溫暖的愛的抱抱，運營這類用戶。

寫到這里，突然覺得自己很溫暖。雖然運營們營銷，推送，喜歡從用戶身上賺錢，但是我知道我們是好運營。

用戶生命周期運營實際會更復雜，比如真正產生商業價值的群體應該去運營和分析，需不需要引入CRM，RFM等等，比如常見的積分體系能不能提高CL。關于這些，歡迎大家留言討論。

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