从百团大战，外卖大战，到支付宝和微信的移动支付大战，滴滴和优步的打车大战，这些公司好像有花不完的钱，每一个订单都花上几块钱进行补贴。总有人问，为什么？ 为什么要疯狂补贴，卖价低于成本？ 为什么亏损几亿还能拿到下一轮融资，市值也几何倍数增长？ 答：培养「用户习惯」。
用户习惯就是培养用户不需要经过思考，下意识的行为，成为一种下意识的反映。 就好像现在我们买东西的时候，在结账的时候会自然的打开支付宝/微信，这成为了我们养成的「用户习惯」。
形成「用户习惯」对于产品为何如此重要？我们举一个大家都深有体会的例子：滴滴/优步持续了几年的打车大战，价格很低还有时不时的折扣活动，让原本坐地铁和在路边打出租车的上班族形成了打车的习惯。每到要去见客户、上下班、去吃饭时，都要先打开打车软件。在最疯狂的时候，优步甚至推出了免费行程活动。直到每个人都用滴滴/优步打车，坐在车里犯懒，刷手机，跷二郎腿。
然后，他们涨价了。之前积累的用户会因为涨价就一个一个走光吗？好像没有。
就像上一个周末，我从望京去玉渊潭公园，打优步花了我60多块，几乎是便宜时的两倍多，我感到十分的心痛。然而，我又打车回来了。
我为什么没有因为价格的提升而流失呢？
当然不是因为我有钱。因为更改一个习惯的成本是太高了，我已经习惯了坐在车里犯懒，刷手机，跷二郎腿了，就不愿意再走1公里去地铁站，换乘好几次，然后走回家了。
我会说服自己，「周末了，对自己好一点」（就像他们广告里宣传的那样）。
于是，每当我需要出门的时候，还没走到楼下，车已经打好了，这一切都是无意识的，非常自然的。
这就是为什么，投资者会持续帮助打车软件输血，帮助建立出行习惯。因为习惯一旦形成，用户就会长时间留存，持续的活跃，用户的LTV（Life time value）会相当的高。
1. 快速获取用户
有相当的用户基数，是培养用户习惯的前提条件。在这个阶段需要快速获取到大量的目标用户。在用户获取的过程中，通常需要花费掉相当一部分的真金白银，这就是我们常常提到的「获客成本」。
获取用户的渠道非常多，通常有各种各样的广告，搜索引擎优化（SEO），新用户注册优惠，推荐朋友获得优惠券。但是作为一个初创公司，资金远远是比不上大公司的。这个时候就需要注重用户获取的效率。
简而言之，就是在最好的渠道上投入更多的钱。
怎样区分渠道的优劣呢？这就需要对获取来的用户进行渠道/来源分析，监测多种多样的获客情况，包括不同广告渠道&搜索引擎的用户量，以及之后的持续转化和用户留存情况，例如：通过数据分析工具GrowingIO制作柱形图、气泡图、堆积图等各种图表，我们可以看到不同渠道的用户的具体数量，以及使用时长，页面停留时长等核心指标，了解获取用户的效率：
图1：通过GrowingIO图表了解用户
培养用户使用习惯不是一蹴而就的，需要引导用户一次次地完成核心使用流程，也就是用户从进入产品到最终解决问题的整个过程。这个过程在不同产品内是不一样的，比如优步的核心使用流程应该是：「打开App」-「确定目的地」-「输入上车地点」当用户多次经过这样的流程，用户习惯就逐步的建立了。
相反的，一旦用户没有完成核心使用流程，就可能最终流失。如何衡量核心流程的转化情况呢？可以通过漏斗了解转化效果的变化情况，并定位流失的原因，搭建更为高效的转化流程。
在将核心转化步骤定义成漏斗之后，就可以追踪到用户的转化率总量，以及转化率的趋势，可以对转化率不理想的步骤进行针对性优化，例如，在上面这张漏斗图中，我们可以看到第二步「确定目的地」到第三步「驶入上车地点」之间，转化率只有28.9%：
图2：通过GrowingIO漏斗了解转化效果
按照不同的维度进行拆分，就会发现比如在Android 4.1 的操作系统中，流失率很高，可能是对该版本的操作系统性能支持不够优秀，在选择目的地时有卡顿的现象。基于这些判断，我们就可以初步做出一些调整。
3. 持续激活用户（各种活动运营）
用户在完成一次转化后，通常会选择退出。在使用习惯没有形成之前，可能不会主动进入，这时就需要持续对用户进行“刺激”。例如：给用户进行推送，发放优惠券，或者举行大规模的优惠活动，激活用户的目的，是为了促使用户再一次地进入转化流程，继续习惯的巩固。
通常使用留存分析衡量激活效果，直观地看到每次激活后，唤回了多少老用户回访。
例如，运营部门开展了一次针对唤回用户的打车券活动，同期用户的留存率相较于之前有了明显的提高，呈现了这样的趋势：
图3：利用GrowingIO留存图分析激活效果
说明本次活动已经造成了一部分用户的自发活跃，形成了更稳固的习惯，通过一次次的运营活动，周期性地刺激老用户使用，有利于形成用户的自发性活跃。
我们需要将产品融入到生活中，让用户觉得生活就应该是这样的，就是要用微信/支付宝买单、用滴滴/优步打车、用饿了么/美团外卖叫外卖。而在这个过程中，是需要通过获取用户、培养用户使用核心功能等一系列的产品和运营实现的，在每个阶段用数据分析的方法进行检测，实时优化和调整，最后形成用户习惯，实现产品和公司的迅速增长。
