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有关用户生命周期，这一部分关键内容不可以忽视…….
更新时间：2025-5-31 06:02:45 作者：爱短链
在进行数据分析时，用户生命周期分析是一个非常典型的理论理解，数据浪费的东西。
许多学生都很困惑：如何计算生命周期？为什么我计算的业务不成立！今天我们系统地回答它。
1、书中的生命周期 每个人都在各种书籍和文章中看到过这张图 需要注意的是，这张图讲的是理论上的用户生命周期。
假设用户保留与用户价值之间存在倒U型关系。
因此，推导出： (1)用户必须维护好 (2)建设成长路径 (3)计算全生命周期的价值 (4)不要只关心眼前的利益 (5)前期重体验，后期分级 等等理论结果。
然而，这一假设的前提可能不是在特定的业务场景中建立起来的，特别是在数据中。
因此，许多做具体业务分析的学生会非常沮丧。
2、差异1：活动与付费分离 对于线下实体店，用户在到达商店后付费，先消费后体验服务。
但在互联网产品中，付费和活动脱节是很常见的。
或者有些产品只允许用户通过额外的权益和道具只活跃而不付费。
如游戏、在线音乐、视频、社区等。
总之，当用户活动与付费脱节时，用户生命周期曲线会发生变化：用户价值不会随保留时间而变化，而是独立打开，呈现类似矩阵模型的样式（如下图所示） 此时，我们应该特别注意各种用户的比例，特别是白嫖用户的比例。
在各种互联网产品中，白嫖用户的比例相当大。
如果没有区别，一般来说，它会造成虚假繁荣的错觉。
最终的结果将导致产品的好评，商业化过程极其困难。
2.差异2:场景消费 即使消费与活跃行为密切相关，也会出现问题。
最常见的是场景消费，如： 出行： (1)今天下大雨，滴滴 (2)今天下雨了，但是小雨跑到地铁站 (3)今天天晴，当然坐地铁拉 这是典型的外因驱动。
电商： (1)今天有大促销，看看买什么 (2)今天有新产品上市，看看哪个便宜 (3)女朋友快过生日了，看看送什么 这是典型的内因驱动。
请注意，内部和外部原因在现实生活中都是非常正常和合理的场景。
但这些场景会导致一个结果：用户保留时间和用户价值不是U型，而是随机的，甚至难以捉摸规则（如下图所示）。
这使得用户生命周期曲线难以绘制，用户长期保留并不意味着有价值，用户生命周期户生命周期的价值。
特别是在大型促销活动和热门风格上市的场景中。
最后，用户仍然看到哪个更便宜，这与之前的保留时间无关。
此时，强行绘制用户生命周期，用平均值取代每个用户的真实情况。
结果是模糊了运营、营销和商品的作用，造成了虚假繁荣的错觉。
让每个人都认为，只要用户长时间呆着，他迟早会给钱。
结果表明，用户生命周期价值的平均值越来越低。
3.差异3:浅尝新人 拉新是所有互联网业务的核心，也是一个经常出现飞蛾的地方。
吸引新人根本不消费，或者欺骗尸体花很长时间是很常见的。
这种肤浅的新比例一旦增加，就会导致对新行动的评估。
如果使用平均值，这些实际上是0的人将被平均删除，并创造虚假繁荣。
如果被删除，只有消费者的统计数据显然会高估渠道的价值。
此外，由于尸体欺诈用户的存在，周期长度难以统计（如下图所示）。
这种统计难度往往被业务部门用作扔锅的借口。
尤其是当新人品尝时。
当场景消费同时出现时，负责拉新的营销部、增长团队和营销部喜欢说：我们必须评估用户生命周期的价值，而不仅仅是在我们面前。
虽然用户现在不消费，但他们可能会在300年内花很多钱，所以我不能说我做得不好，这是你的统计数据。
处理这个问题也很简单:只有交易周期长，生命周期的价值才能统计。
B2B跟单、房、车等B2C交易，否则不会计算生命周期的价值。
像出租车、日用品、新鲜食品这样的高频交易，吸引用户一个月不消费就是拉新失败，拉什么生命周期。
你拉的用户都是修长生的吗？！一个月不吃饭吗？！ 四、数据背后的深层次问题 在这些数据问题的背后，有一个更深层次的问题：用户对产品的整个生命周期需求是谁。
如今，无论你在哪里买东西，扫描代码都会关注一堆公共账户小程序。
我们被各种各样的企业称为：尊敬的会员，但回顾过去，你真的认为你属于一个企业吗？你知道别人有折扣，你会在这里买吗？ 用户的生命周期可能仍然存在，但除非微信是一个超级应用程序，否则它根本无法掌握。
用户的行为将分散在每个场景和应用程序中。
在这种情况下，是否有必要追求整个生命周期的价值？这个时代的用户关系很可能是场景和事件。
正是基于这种思想，CDP只有这样，才能孕育出基于场景的事件营销(被动)和推的概念CRM理论上的用户等级、用户分组、用户价值曲线、用户成长路径。
简而言之，我不指望用户属于我。
当用户想付钱时，我只会抓住他。
当然，这一概念转变带来的最大挑战是营销成本的不确定性。
在过去，计算用户生命周期价值并按比例分配成本的做法显然不适合切割每个场景。
如果不掌握场景和需求，很可能导致重复资源投资。
这里需要更详细的数据分析支持。
-END- 特别说明：本网站的主要目的是收集与互联网运营相关的干货知识，为运营伙伴提供便利。
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许多学生都很困惑：如何计算生命周期？为什么我计算的业务不成立！今天我们系统地回答它。
1、书中的生命周期 每个人都在各种书籍和文章中看到过这张图 需要注意的是，这张图讲的是理论上的用户生命周期。
假设用户保留与用户价值之间存在倒U型关系。
因此，推导出： (1)用户必须维护好 (2)建设成长路径 (3)计算全生命周期的价值 (4)不要只关心眼前的利益 (5)前期重体验，后期分级 等等理论结果。
然而，这一假设的前提可能不是在特定的业务场景中建立起来的，特别是在数据中。
因此，许多做具体业务分析的学生会非常沮丧。
2、差异1：活动与付费分离 对于线下实体店，用户在到达商店后付费，先消费后体验服务。
但在互联网产品中，付费和活动脱节是很常见的。
或者有些产品只允许用户通过额外的权益和道具只活跃而不付费。
如游戏、在线音乐、视频、社区等。
总之，当用户活动与付费脱节时，用户生命周期曲线会发生变化：用户价值不会随保留时间而变化，而是独立打开，呈现类似矩阵模型的样式（如下图所示） 此时，我们应该特别注意各种用户的比例，特别是白嫖用户的比例。
在各种互联网产品中，白嫖用户的比例相当大。
如果没有区别，一般来说，它会造成虚假繁荣的错觉。
最终的结果将导致产品的好评，商业化过程极其困难。
2.差异2:场景消费 即使消费与活跃行为密切相关，也会出现问题。
最常见的是场景消费，如： 出行： (1)今天下大雨，滴滴 (2)今天下雨了，但是小雨跑到地铁站 (3)今天天晴，当然坐地铁拉 这是典型的外因驱动。
电商： (1)今天有大促销，看看买什么 (2)今天有新产品上市，看看哪个便宜 (3)女朋友快过生日了，看看送什么 这是典型的内因驱动。
请注意，内部和外部原因在现实生活中都是非常正常和合理的场景。
但这些场景会导致一个结果：用户保留时间和用户价值不是U型，而是随机的，甚至难以捉摸规则（如下图所示）。
这使得用户生命周期曲线难以绘制，用户长期保留并不意味着有价值，用户生命周期户生命周期的价值。
特别是在大型促销活动和热门风格上市的场景中。
最后，用户仍然看到哪个更便宜，这与之前的保留时间无关。
此时，强行绘制用户生命周期，用平均值取代每个用户的真实情况。
结果是模糊了运营、营销和商品的作用，造成了虚假繁荣的错觉。
让每个人都认为，只要用户长时间呆着，他迟早会给钱。
结果表明，用户生命周期价值的平均值越来越低。
3.差异3:浅尝新人 拉新是所有互联网业务的核心，也是一个经常出现飞蛾的地方。
吸引新人根本不消费，或者欺骗尸体花很长时间是很常见的。
这种肤浅的新比例一旦增加，就会导致对新行动的评估。
如果使用平均值，这些实际上是0的人将被平均删除，并创造虚假繁荣。
如果被删除，只有消费者的统计数据显然会高估渠道的价值。
此外，由于尸体欺诈用户的存在，周期长度难以统计（如下图所示）。
这种统计难度往往被业务部门用作扔锅的借口。
尤其是当新人品尝时。
当场景消费同时出现时，负责拉新的营销部、增长团队和营销部喜欢说：我们必须评估用户生命周期的价值，而不仅仅是在我们面前。
虽然用户现在不消费，但他们可能会在300年内花很多钱，所以我不能说我做得不好，这是你的统计数据。
处理这个问题也很简单:只有交易周期长，生命周期的价值才能统计。
B2B跟单、房、车等B2C交易，否则不会计算生命周期的价值。
像出租车、日用品、新鲜食品这样的高频交易，吸引用户一个月不消费就是拉新失败，拉什么生命周期。
你拉的用户都是修长生的吗？！一个月不吃饭吗？！ 四、数据背后的深层次问题 在这些数据问题的背后，有一个更深层次的问题：用户对产品的整个生命周期需求是谁。
如今，无论你在哪里买东西，扫描代码都会关注一堆公共账户小程序。
我们被各种各样的企业称为：尊敬的会员，但回顾过去，你真的认为你属于一个企业吗？你知道别人有折扣，你会在这里买吗？ 用户的生命周期可能仍然存在，但除非微信是一个超级应用程序，否则它根本无法掌握。
用户的行为将分散在每个场景和应用程序中。
在这种情况下，是否有必要追求整个生命周期的价值？这个时代的用户关系很可能是场景和事件。
正是基于这种思想，CDP只有这样，才能孕育出基于场景的事件营销(被动)和推的概念CRM理论上的用户等级、用户分组、用户价值曲线、用户成长路径。
简而言之，我不指望用户属于我。
当用户想付钱时，我只会抓住他。
当然，这一概念转变带来的最大挑战是营销成本的不确定性。
在过去，计算用户生命周期价值并按比例分配成本的做法显然不适合切割每个场景。
如果不掌握场景和需求，很可能导致重复资源投资。
这里需要更详细的数据分析支持。
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