很多人都听说过“用户生命周期”这个词，遗憾的是超过80%的人仅仅停留在其表层，对其背后的操作逻辑，仍是模棱两可。今天我们就来聊一聊“用户生命周期”背后的操作逻辑，在聊这个话题之前，我们需要先从用户运营开始说起。
那什么又是用户运营？
纵观整个运营界，对用户运营的定义参差不齐，用户运营其实就是如何提升和管理用户价值，这里的用户价值包括：活跃度、留存率、付费用户数、ARPU值等等。
大规模用户运营体系又有3大子系统，分别是：用户生命周期管理系统、用户分层运营系统、用户行为激励系统。今天我们聊的正是用户运营体系其中的一个子系统—用户生命周期管理系统，所以从本质上讲，用户生命周期管理的最终目的是为了提升用户价值。
那什么是用户生命周期管理？
在用户从接触产品到离开产品的这个过程中，人为通过数据驱动、运营手段去管理和提升用户价值。而用户生命周期，对于绝大部分产品来说，都是需要关注的。用户生命周期管理又是一套通用的运营体系，基本适合于所有类型的产品，它不仅可以独立作为用户运营的一个子系统，又是用户分层运营中常用的模型，所以其价值不言而喻。
对于运营人员来说，如果理解和掌握了其底层的操作逻辑，将其应用在自己的产品上，绝对会拉升某一类或多类产品指标的，而这项能力无疑是非常稀缺和值钱。既然给了鸡汤，我肯定会给大家勺子的，所以接下来我们就来具体聊一聊其背后的操作逻辑。
用户生命周期模型的搭建，从大的层面上讲，其实就两件事情：一是定义用户生命周期各个阶段的用户行为，二是通过具体的手段去提升用户价值。
一、定义各阶段的用户行为
在整个用户生命周期中，有5个阶段，分别是：导入期、成长期、成熟期、休眠期、流失期。
而用户生命周期的定义，必然与用户价值成长路径有关。在一款产品中，必然存在高价值用户和低价值用户，所以在去定义每一层级用户的时候，需要先将低价值用户到高价值用户的典型成长路径找出来，然后在这条路径中去划分出不同阶段的用户。
市面上大多数产品可以分为三类：一是付费类产品，二是流量类产品，三是工具类产品（纯工具类的产品暂不在本文的讨论范围中）。当然也有这三类产品的组合，比如：付费类+流量类的产品、付费类+工具类的产品。
我们以“得到”APP为例，先来看看付费类产品，它的一个用户生命周期该如何定义。
首先梳理出“得到”用户的一条典型的成长路径，大致如下：
导入期：完成注册，还没有深入体验产品相关服务或功能的用户（可以通过具体的登录次数和访问时间，去定义用户是否有深入体验产品相关服务或功能）
成长期：已经较深入体验产品相关的服务或功能，并完成首次付费的用户
成熟期：已经发生多次付费行为的用户
对于流量型产品来说，各个阶段的用户行为，一般是通过登录次数和访问时间去定义的，这里拿“虎扑”APP来举例说明。
“虎扑”APP的一条典型的用户成长路径，大致如下：
我们可以参考这条成长路径，用户登录次数和访问时间去定义每个阶段的用户行为：
导入期：完成注册，每周的登录次数小于等于3次，平均每次访问时间小于5分钟的用户
成长期：每周的登录次数在4-10次，平均每次访问时间大于等于5分钟的用户
成熟期：每周的登录次数大于10次，平均每次访问时间大于等于10分钟的用户
针对每个生命周期阶段，具体定义的登录次数和访问时间，需根据业务特性和现有的用户数据得出，切记不要生搬硬套。
二、提升用户价值
在用户生命周期中，我们都知道成长期和成熟期的用户，他们对产品的价值是最高的。所以如果要提升用户价值，其中的一种方式就是将导入期的用户转化为成长期或成熟期的用户。
（1）拉取相关数据，通过数据分析找到发力点，思考以下几个问题
从导入期的用户变为成长期和成熟期用户中，他们普遍发生过什么行为？（使用过某项功能？体验过某项服务？发生过某些相似用户行为？等等）
从导入期的用户变为成长期和成熟期用户中，大部分用户符合什么特征？
（2）搭建一条导入期用户变为成长期或成熟期用户最优的成长路径
（3）通过各种运营手段或激励措施，促进该成长路径中每个环节的发生或转化
通过数据分析找到发力点：
用户基础数据可以包含：年龄、性别、地区、职业、爱好等。
用户行为数据则需要结合产品业务模式综合思考，针对付费学习类产品来说，可以是：观看免费课程的数量/时长、加入学习社区情况、关注感兴趣的学习领域/知名讲师等等。
拿付费学习类产品来说，如果通过数据分析发现：当用户完整的观看了超过3门感兴趣的免费课程时，后续付费学习的概率会有显著的提升。这就是一条非常有用的数据线索，可以根据这条线索去搭建一条优质的用户成长路径。
搭建一条优质的用户成长路径：
通过数据分析找到发力点后，一条优质的用户成长路径可能如下：
促进路径中每个环节的发生或转化：
结合产品现状和业务模式，通过各种运营手段或激励措施，促进该路径中每个环节的发生或转化。
在用户生命周期中，提升用户价值的第二种方式，就是延长用户的有效生命周期。换句话讲，就是防止用户流失。
分析流失征兆
设立预警机制
完成用户干预和引导
流失用户的定义需要关注两个维度的事情：一是多长时间，二是发生的用户行为。比如：将超过30天都未登录APP的用户，定义为流失用户。流失用户的定义，需根据产品业务而定。
分析流失征兆：
然后思考这些问题：在用户流失前发生过哪些类似的用户行为？流失用户是否集中于某一渠道？流失用户在性别、年龄、爱好等方面是否类似？用户流失前，产品是否做了较大改动？
设立预警机制：
监控数据，进行预流失用户的建模。结合用户流失的原因，将预流失用户定义或标记出来。比如：注册超过15天，还没有领取并观看免费课程的用户，标记为预流失用户
完成用户干预和引导：
根据用户流失的原因，分别对用户进行干预和引导。比如针对没有领取并观看免费课程的预流失用户，可通过福利刺激的方式（比如：观看课程后，可获得优惠券等），让用户完成相应的行为。
用户生命周期管理其实是一个非常庞大的系统，想要做好此项工作，需对每个方面都做好精细化运营和管理，并且需具备超强的数据分析能力。不仅仅是用户生命周期管理，包括整个大规模用户运营，都是需要通过数据去驱动的。
当你学会看似复杂的方法时，你会发现这个世界正在变得简单。同样的，当你真正掌握了用户生命周期管理的操作方法和逻辑后，绝对会拉升一款产品很多的核心指标。
