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　　最近一直在思考用戶(hù)分類(lèi)的一些事情。因為當平臺運營(yíng)到一定階段，一定會(huì )累積大批量的用戶(hù)數據，這些用戶(hù)數據是運營(yíng)人員的黃金財產(chǎn)，如何管理和運營(yíng)這些用戶(hù)是運營(yíng)人員的工作重點(diǎn)之一。

　　用戶(hù)從不同角度有不同的分類(lèi)法：比如從用戶(hù)活躍度來(lái)看，可以分為僵尸用戶(hù)、低頻用戶(hù)、活躍用戶(hù)和深度用戶(hù)，如果從用戶(hù)對平臺的價(jià)值來(lái)看，可能分法就變成了種子用戶(hù)、普通用戶(hù)、核心用戶(hù)。不同的分類(lèi)用戶(hù)都應該有不同的運營(yíng)策略。而從用戶(hù)生命周期的角度來(lái)解析和管理用戶(hù)，是目前數據化運營(yíng)的常見(jiàn)方式之一。

　　什么是用戶(hù)生命周期

　　所謂用戶(hù)生命周期是根據傳統營(yíng)銷(xiāo)學(xué)上的“客戶(hù)生命周期”的衍生概念。

　　在百度百科上，對客戶(hù)生命周期的解釋是這樣的：

　　客戶(hù)生命周期是指從一個(gè)客戶(hù)開(kāi)始對企業(yè)進(jìn)行了解或企業(yè)欲對某一客戶(hù)進(jìn)行開(kāi)發(fā)開(kāi)始，直到客戶(hù)與企業(yè)的業(yè)務(wù)關(guān)系完全終止且與之相關(guān)的事宜完全處理完畢的這段時(shí)間。

　　衍生到現在的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品領(lǐng)域，指的應該是用戶(hù)從對產(chǎn)品產(chǎn)生興趣到不再關(guān)注產(chǎn)品的全過(guò)程。與客戶(hù)生命周期不同的是，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的生命周期有可能很短，甚至還沒(méi)開(kāi)始就結束了，因為如果沒(méi)有運營(yíng)，他在每一個(gè)過(guò)程中都有可能直接走向流失(而不是一定要走到成熟后才死亡)，所以運營(yíng)的工作就是提高每一個(gè)階段的生命成長(cháng)率(轉化率)，以協(xié)助一個(gè)用戶(hù)從興趣階段走向忠誠階段。

　　一般用戶(hù)生命周期的階段和目標

　　傳統的“客戶(hù)生命周期“，基本上包含五個(gè)階段，不同階段目標如圖所示：

　　誕生到死亡，就如同一個(gè)人的生命的成長(cháng)歷程

　　將“客戶(hù)生命周期”衍生到互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品領(lǐng)域，就變成了“用戶(hù)生命周期”。但與客戶(hù)生命周期的金字塔結構不一樣，用戶(hù)生命周期更像一個(gè)漏斗，每個(gè)階段沒(méi)有運營(yíng)，用戶(hù)就可能直接走向流失，結束生命。

　　增長(cháng)黑客中提到的“AARRR轉化漏斗模型”和用戶(hù)行為研究與用戶(hù)的生命周期是緊密關(guān)聯(lián)的

　　正因為用戶(hù)的生命周期長(cháng)短與運營(yíng)息息相關(guān)，所以不管你是什么產(chǎn)品，必然要根據自己的產(chǎn)品特征和業(yè)務(wù)特性，對應的研究和區分用戶(hù)處于何種生命周期階段，并采用相應的對策。產(chǎn)品不熄，運營(yíng)不止。

　　怎么判斷用戶(hù)處于哪個(gè)生命周期

　　之前的推文已經(jīng)探討過(guò)一些我自己關(guān)于不同生命周期階段如何提升運營(yíng)效果的思考：1、《公眾號運營(yíng)：用戶(hù)拉新的三個(gè)套路 》2、《公眾號運營(yíng)：提高用戶(hù)留存的4大驅動(dòng)力 》今天的文章就不再多談，今天我想分享的思考是我們知道用戶(hù)會(huì )有一個(gè)生命周期，那么面對各種用戶(hù)數據，怎么判斷哪個(gè)用戶(hù)處于哪個(gè)生命周期呢?

　　我必須承認大數據真的是我的弱項，但是對于用戶(hù)生命周期的界定又與大數據密切關(guān)聯(lián)，所以我只能夠綜合我的學(xué)習和思考做一些我的簡(jiǎn)單梳理，希望不會(huì )誤導到大家：

　　1、潛在用戶(hù) (未關(guān)注平臺但可能關(guān)注平臺的用戶(hù))

　　定標簽：對自己的產(chǎn)品核心價(jià)值進(jìn)行提煉，并對已有用戶(hù)進(jìn)行梳理后，可以對潛在用戶(hù)進(jìn)行畫(huà)像，對使用場(chǎng)景進(jìn)行描繪，然后可以為潛在用戶(hù)定標簽。

　　找渠道：競爭對手的用戶(hù)是什么渠道來(lái)的?我們的用戶(hù)又通常關(guān)注和集中在什么渠道?(這些數據很多大數據工具如艾瑞什么的都可以獲取)

　　挖數據：現在潛在用戶(hù)的數據獲取方式主要包括數據購買(mǎi)、數據租用和數據合作，搞定標簽和渠道以后，要么做宣傳推廣，要么挖數據，只有這樣，潛在用戶(hù)才可能有了他的生命力。

　　2、新增用戶(hù)(與平臺有初體驗的用戶(hù))

　　時(shí)間維度：根據不同需求，對新增用戶(hù)對時(shí)間限定可能有差異，而且不同平臺在對新增用戶(hù)進(jìn)行運營(yíng)分析時(shí)，長(cháng)短也會(huì )有區別。比如我們公司，在做運營(yíng)時(shí)，一般以周或月為單位區劃更多，而我覺(jué)得比如信用卡之類(lèi)的平臺，可能會(huì )以季和半年來(lái)判定新增用戶(hù)更能有效分析轉化率。

　　交互維度：除了時(shí)間，平臺不同，對用戶(hù)數據偏重的不同，可能對運營(yíng)意義上的新增用戶(hù)定義也可能受交互的影響，是新增訪(fǎng)問(wèn)用戶(hù)、新增關(guān)注用戶(hù)、新增注冊用戶(hù)、新增投資用戶(hù)還是新增購買(mǎi)用戶(hù)，不同平臺用戶(hù)的初體驗可能是不一樣的。

　　3、留存用戶(hù)(一段時(shí)間內仍在平臺的用戶(hù))

　　都說(shuō)”一段時(shí)間內“仍在平臺的用戶(hù)是留存用戶(hù)，這個(gè)一段時(shí)間的界定不同平臺根據業(yè)務(wù)不同也同樣會(huì )有所差異。眾多分析工具一般是按天、周、月為軸提供不同留存用戶(hù)數據。與上面相同，留存用戶(hù)也受交互影響，是關(guān)注還是使用還是購買(mǎi)，不同平臺要求不一樣。不過(guò)除了根據時(shí)間與交互判定用戶(hù)留存，建議運營(yíng)還一定要將留存用戶(hù)與渠道、行為等屬性綁定在一起進(jìn)行對比分析。

　　4、活躍用戶(hù)(達到指定的業(yè)務(wù)標準的用戶(hù))

　　內容類(lèi)平臺的活躍用戶(hù)定義可能是產(chǎn)生X篇內容的用戶(hù)，也可能是評論X個(gè)的用戶(hù);APP平臺的活躍用戶(hù)可能是X天打開(kāi)一次APP的用戶(hù)，也可能是使用APP做過(guò)X次操作的用戶(hù);而我們公司那種O2O平臺，活躍用戶(hù)的指標又變成了月購買(mǎi)X次，月支付X次。所以不同平臺的活躍用戶(hù)判定，是和其業(yè)務(wù)目標、發(fā)展方向以及大數據要求等都分不開(kāi)的。

　　5、忠實(shí)用戶(hù)(愿意為平臺發(fā)展獻力的用戶(hù))

　　活躍用戶(hù)最終有可能成為產(chǎn)品的獻策者、管理者、內容持續貢獻者、積極傳播與分享者，我覺(jué)得當活躍度的指標達到一個(gè)峰值，就可以判定為忠實(shí)用戶(hù)，忠實(shí)用戶(hù)的激勵絕對是平臺發(fā)展的重中之重。

　　運營(yíng)復活術(shù)：流失用戶(hù)怎么喚醒與召回

　　如果判定之前的用戶(hù)生命周期是為了防止用戶(hù)流失，那么當用戶(hù)真的在某個(gè)環(huán)節流失后，運營(yíng)就要施展復活術(shù)，盡量再次喚醒和召回他們，而不是放任。

　　調研很重要：對于流失的用戶(hù)，必須進(jìn)行調研：為什么流失?是產(chǎn)品環(huán)節的原因，還是運營(yíng)環(huán)節的原因，還是客服環(huán)節的原因還是其他?不做調研盲目的談?wù)倩仄鋵?shí)都是偽召回，治標不治本。

　　改善很重要：調研完，如果是因為對產(chǎn)品內容不滿(mǎn)，那么就改善內容，如果是界面不友好，優(yōu)化界面，如果是客服態(tài)度，培訓客服。用戶(hù)是媽媽?zhuān)?tīng)媽媽的話(huà)，你才能長(cháng)得快。

　　通知很重要：記得我以前看過(guò)一封郵件，是某個(gè)APP以ceo的名義發(fā)的，內容很真誠，告訴我他們平臺現在已經(jīng)做了很多什么樣的改善，我又曾經(jīng)在這個(gè)平臺留下了什么樣的足跡，看完以后我重新下載了這個(gè)APP。少點(diǎn)套路，多點(diǎn)真誠，多點(diǎn)真情，然后把這一切告訴已經(jīng)流失的用戶(hù)，不通知又何談?wù)倩亍?/p>

　　利益也很重要：采取完改善措施，在進(jìn)行流失用戶(hù)回流決策時(shí)不妨做做兩種測試，一種使用純改善的情感型通知，一種在此基礎上添加回流的利益觸點(diǎn)，相信后者的回流率應該會(huì )更高，不過(guò)這個(gè)需要效果跟蹤才能夠得出精準結論。

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