究竟什么是用户生命周期（What）？为什么要进行用户生命周期管理（Why)？怎么做好用户生命周期管理(How)？针对这3个问题，本文将结合近几年的B端电商项目实操经验系统性分享一下自己的思考。

一、什么是用户生命周期？

什么是用户生命周期？通俗点说，用户生命周期就是指用户从开始接触产品到离开产品的整个过程，这个时间周期有多长，而在这个过程中用户所创造的商业收入之和，就是我们常说的用户生命周期价值，即用户 LTV（包含但不限于付费收入）。

在理解用户生命周期价值之前，先认识四个相关性概念：CAC（用户获客成本）、LT（用户生命周期）、ARPU 值（周期内用户平均收入）、ROI（投入产出比），这四个概念是用户生命周期管理的底层。

其中，ARPU值为周期内用户价值，一般有7日ARPU值、14日ARPU值、月ARPU值等统计口径，计算公式为：ARPU 值=总收入 / 用户数；而LTV为全用户生命周期价值，计算公式为：LTV=LT*ARPU，不同用户的生命周期及周期内价值完全不一样，所以在实际应用时，这里的ARPU值通常取平均每用户收入；此外，LTV结合用户获客成本CAC，可以测算渠道投放ROI，以及评估渠道用户质量高低，渠道用户质量越高，贡献的LTV价值自然更高。

二、为什么要进行用户生命周期管理？

企业为什么要进行用户生命周期管理呢？根本原因在于用户生命周期价值决定着产品长期价值。

用户生命周期不等于产品生命周期，但对产品生命周期有决定性影响。用户生命周期指用户从开始接触产品到离开产品的整个过程，产品生命周期则是一款产品从概念提出到研发上市到下架的过程。那么这两者之间有什么关系呢？

所以，要想产品价值最大化，只有两个方向：要么不断引入新增用户，通过用户体量增长撬动产品增长；要么不断挖掘单用户价值天花板，通过已有用户成长撬动产品增长。

对于 B 端企业来说，流量红利早已过去，彼此都是在存量市场里博弈，获客成本高、可拓新空间有限，所以当 B 端企业发展到一定规模后，增长重心不得不由用户体量增长向用户在产品上的成长转移，而这就是用户生命周期管理的价值——尽可能提升用户单体LTV价值。虽然基于用户与产品的关系，可以将用户生命周期阶段划分为体验期、成长期、成熟期、衰退期、流失期等阶段，但绝大多数用户都不会按设定路线走完全程，而是早在体验期或成长期就由于各种原因流失掉了。用户在产品上留存时间越短，那么有限生命周期内为企业贡献的商业价值也越少。

因此，用户生命周期管理的意义在于知道用户必然会流失的前提下，提前介入用户与产品产生关系链接的各个关键节点和场景，通过运营手段进行前置性干预减少用户体验上的槽点，从而达成延长用户生命周期实现LTV最大化的目的。

三、怎么搭建用户生命周期管理体系？

接下来结合自己的实操案例重点分享一下怎么做。从结果来说，用户生命周期管理的终极目标是要搭建一套完整的用户成长和留存闭环机制，围绕这个结果可以拆4步走。

1、定义用户生命周期

众所周知，基于用户与产品的磨合程度，可以将用户生命周期阶段划分为体验期、成长期、稳定期、成熟期、衰退期、流失期等阶段。但是这几个阶段究竟该怎么划分呢？

首先，根据平台属性及业务复杂程度确认划分逻辑。有三种常见方式：

· 方式一：取单维度指标，卡关键性拐点。适合业务场景单一的垂直类 C 端业务。

· 方式二：取多维度指标，任何一维度没达到下一拐点条件，就回到前一阶段。适合业务场景复杂，决策成本高的 B 端业务。

· 方式三：取多维度指标，根据指标*权重系数算出成长值，由成长值倒推生命周期阶段。常见于盈利模式多样化的复杂业务。

以这次项目实操为例，我们属于B端垂直类电商平台，所以划分逻辑是基于 RFM 模型的变形，根据用户的下单次数、下单金额、复购时间间隔三个维度达到相对稳定的状态来倒推每个拐点的条件，若未同时满足下一拐点条件则属于前一生命周期阶段。

然后，根据划分逻辑输出用户生命周期标签定义，将所有用户不重不漏全部包含在内，通过标签对用户的状态进行识别和干预。上图是以成长期、预流失等标签为例，展示标签背后的用户属性和划分逻辑。在这个环节，需要注意5个问题：

· 用户所处的生命周期阶段是动态变化的，非静止状态。

· 用户生命周期项目是长期建设，切忌和短期业绩绑定。

· 用户生命周期标签应该不重不漏覆盖所有用户。

· 注意用户生命周期标签各条件之间的且/或关系。

· 标签定义环节需要运营、数据、产品、技术全程参与，任何一方缺席、或某个细节定义未达成100%同频都可能为后续埋下无限隐患。

2、探查用户成长规律及卡点

有了标签就可以识别用户生命周期状态并进行运营干预。在用户生命周期 6 个阶段，用户与平台关系也会经历试探、了解、熟悉、习惯、疏远、脱离几个状态，每个阶段用户的群体价值不同、需求不同、驱动力不同，对应的运营策略也不一样。那么，如何找到用户成长的核心驱动力和关键卡点？

首先，选取有代表性的分析对象。

这是获取有效价值信息的前提，分析没结果，大都是分析对象与分析主题之间没有强关联性，不具代表意义。比如，我们的目的是希望找出用户在平台上的成长规律及卡点，所以选了在平台持续留存型、以及流失弃用型两类具有代表性的群体进行对比分析，而不是无差别的选取平台所有用户为研究对象。

其次，分析用户成长路径的共性和差异。可以从三个方面推进：

（1）通过用户行为路径桑基图确认用户主路径、次要路径、以及关键流失节点信息。

围绕主路径漏斗进行节点优化，例如新人指引、首单限时福利等；通过次要、次次要流程路径发现可能性的用户兴趣点、机会点，例如在搜索、信息流等主路径之外，发现部分持续购买型用户主要通过“我的订单”、“关注品牌”进入，那么很可能这两个入口是需要前置、放大、优化的模块。

（2）通过持续成长型用户和流失弃用型用户的行为数据对比分析，确认我们可以/不可以服务的用户画像。

以我们这次项目为例，主要通过用户生命周期阶段、用户属性、店铺属性、使用方式等维度进行交叉分析。其中个人属性通常有性别、年龄、地域、性格、爱好；店铺属性有店铺选址、主营风格、装修风格、店铺档次、商业模式等；使用方式则是根据用户的采购习惯，可以分为集中采购型、周期购买型、偶尔购买型和从未使用型。

（3）基于用户属性分类进一步寻找成长型/流失型用户行为共性和差异。

这个版块的核心是深度挖掘用户行为数据与反馈，分析成熟期用户和弃用流失期用户的行为特征，有那些共性行为特征是弃用型用户所没有的？有哪些价值是成熟期用户好评但是弃用型用户没有体验到的？预流失、已流失用户的成长卡点主要在哪个环节，面对这个问题成熟期用户怎么解决的？这里可以重点关注功能使用、版块访问、常买品牌/商品、访问/下单频次/下单金额、客诉环节/对象上的规律。

3、设计用户成长激励体系

当挖掘出持续成长型用户的共性规律以及流失用户的关键卡点后，下一步就是基于这些价值发现设计用户成长激励体系，扶持正常用户一步步按照设定路线成长下去。

为什么要打造用户成长激励体系？意义是什么？这个问题在整个项目推进过程中被反复提出，所以这里将从用户、产品、运营三方视角进行阐释。

对用户来说，这是一个清晰的、具有指引性的成长通道，让用户知道自己下一步该怎么走，付出什么行为可以获得什么，而不是处于茫然无措的状态。

对产品来说，这是一个与用户持续创造深度连接的载体，它可以指引用户多方位、深层次体验产品价值，一定程度上可以缓解用户无法体验到产品核心价值就流失的问题。

对运营来说，这是一个游戏化思维的用户养成体系，它在用户成长的关键节点设置指示牌和奖励，引导用户沿着设定路线前行，从而实现用户生命周期的延长。

那如何设计一个有持续引导意义的用户成长激励体系呢？

我们的解决方案是通过阶梯式任务引导体系将持续留存型用户行为习惯产品化复制给其他用户，引导用户提前体验那些留存型用户好评但是弃用型用户没有体验到的产品价值。

整套阶梯式任务体系含主线和支线两条任务线，部分任务设计可参考下图。

通常主线任务，常由新手任务、日常任务、成长任务三个子类目构成，是为用户量身定制的主成长路线。

· 新手任务：以获取用户信息、完成某个关键动作为主，属于一次性任务，完成即可，常见形式有完善信息、身份认证、关注公众号等。作为专注服务B端的企业，在新手环节我们的核心任务是店主认证。

· 日常任务：以重复动作养成用户行为习惯为主，属于日常持续性打卡任务，常见形式有签到、浏览作品/商品、发布评论、点赞/语音。

· 成长任务：旨在为用户正面搭建一个持续的向上成长阶梯，属于闯关性任务，需要持续突破。常见形式有累计消费金额/下单次数、累计阅读量/阅读时长、累计粉丝数/发布作品数等。

而支线任务通常由阶段任务和活动任务两个子类目构成，是辅助主线任务达成的子任务，要为成长任务的终极目标服务。

· 阶段任务：基于某种共性规律发现的阶段性任务，比如我们在上一轮成长型/流失型用户行为分析中发现：新客首单当月关注档口越多，次月复购率越高；关注5个档口以上，次月复购达到36%，关注10个档口，次月复购达到54%，且随着用户进入稳定期，关注档口数对次月复购影响越来越小，且一定量级后趋于饱和状态。所以有了这里收藏档口的阶段任务。

· 活动任务：属于激动性临时项任务，常见形式有参加平台年庆、品牌联合满减、打榜应援活动等。

4、设置预流失识别拦截机制

说完针对正常用户的成长体系，接下来说一下针对异常用户的预流失识别拦截机制。注意，这里说的是前置性预流失识别拦截，并不是后置性的流失召回机制，也是通过这次项目，我才真正意义上认识到所谓的流失召回，在实际应用中价值不大，有意义的是用户徘徊犹豫时的针对性需求满足，而不是失望放弃后的电话骚扰。那么，具体怎么做呢？

（1）通过流失预警模型识别异常用户

预流失用户的识别是起点。用户流失大都是有迹可循的，活跃用户流失征兆尤其明显。

在这次项目中，我们盘点了过去一年有过支付行为的用户，发现流失用户在最近一次下单之后的下一个7天内仍有强烈登录行为，但点击、加购、收藏商品、关注品牌数出现剧烈波动，后续周期波动放缓的规律。基于这种规律我们定义用户距最近1次下单7天内为关键流失判断周期，7-14天为重要挽回周期，在通过预流失标签模型识别异常用户后，7-14天内完成拦截动作，因为这个关键干预节点的切入，登陆支付率提了3pt。

（2）通过行为分析和调研定位需求

用户的需求定位是基础。和前面的用户行为数据分析目的不一样，这里的用户分析更多的是为了挖掘用户的潜在价值偏好是什么，是价格敏感型、服务敏感型还是货品敏感型？

先通过数据分析判断用户价值偏好类别，针对用户价值偏好提供解决方案；再结合客诉、电访甚至到店拜访等方式确认用户价值偏好具体形式。这一步直接关系到后续回流激活的效果，如果用户得到的建议对她毫无吸引力，只是被红包吸引回来也会很快离去。

（3）通过站外触达+站内承接机制促成回流首单

回流首单承接机制是核心。通常由站外触达促登陆，站内承接促转化两个环节构成。

在预流失用户关键挽回周期，活跃度较正常状态已经呈明显下滑趋势，这个时候，为了促进用户回流登陆，需要强势潜入用户日常场景，常见形式有快递包裹活动福利DEMO单、抖音/小红书等线上聚集地广告投放、电访等，针对高价值大客户还需要采取线下拜访模式，尽可能让用户回来登陆；在用户回来登陆后，需要通过回流礼包，以及基于用户价值需求的针对性权益提供来完成回流首单承接。

（4）通过周期内复购激励诱导价值体验

如果仅仅是通过营销手段让用户回来完成首单即结束干预，那无异于主动送上去让用户薅了一次羊毛，类似的场景在工作中虽是常态但不合理。应该怎么做呢？

通过周期内回流用户行为数据分析，发现满足回流30天内达到5单条件的用户后续留存相对稳定，所以假设这是一个“啊哈时刻”，基于这个业务假设以回流用户30天5单率为北极星指标设计了回流5单复购激励方案，促使用户短期内快速消费，在多次购物体验中切身体验到产品价值、服务上的优化。

（5）通过用户标签切换进行稳定评估

这是整套预流失拦截机制的最后一环。

如果用户生命周期状态已经从预流失、已流失切换到成长期、稳定期、成熟期等正向状态，那么恭喜你，成功挽回了一个预流失用户，又多了一个持续为企业创收的机会；如果用户生命周期状态并没有恢复健康状态，那么你需要做的是结合用户历史数据判断这是否是一个高价值用户，如果是，那么请迅速展开1V1对接，如果不是，那么该放弃的放弃，将有限的资源精力投入在高回报用户身上。

最后，我一直相信，用户生命周期管理是用户运营最基础的底层思维，它不神秘也不高深，但是结合业务有序推进，会比各种营销套路有用的多。它是长期的、持续优化的基建项目，属于复利效应的典型代表：刚开始效果很不明显，但是发展到一定阶段，就会产生非常惊人的效果。随着关键节点的场景化引导策略越来越精细化、你扶持上去的成长型用户，以及拦截回来的用户一旦突破临界值，必将带来跨越式增长。

以上就是基于本人这次B端电商平台的生命周期管理项目实操对用户生命周期管理是什么，为什么要做，以及如何做三个问题的思考，希望对你有用。

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