5000字講清楚,用戶生命周期管理到底要管什么?

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在互聯網產品運營的鏈條上,用戶生命周期管理是一出不斷上演的重頭戲。它不僅關系到產品的用戶基礎,更是衡量運營成效的關鍵指標。這篇文章將深入剖析用戶生命周期的各個階段,并提出相應的策略以及幾個關鍵的問題,幫助大家思考,實際工作中如何實現用戶價值的最大化。

用戶生命周期,簡而言之,是用戶從接觸產品到最終離開的全過程。

從我個人的角度來說,每個產品都有自己的自然周期,而我們去做用戶生命周期最重要的是:幫助產品從自然周期的角度,去鋪開、洞察用戶的行為表現,并且找到關鍵問題,延長用戶的生命周期,并且找到機會提升用戶價值和商業價值。

從自然周期的角度,我們可以將這一過程通常劃分為五個階段:引入期、成長期、成熟期、休眠期、流失期。

在我看來,用戶與產品屬于一種關系,一種需要和被需要的關系,我們可以從“關系”的角度來類比,看看用戶變化。

從這個圖表中,可以看出,這個自然周期體現了用戶與產品互動的全過程,哪個階段有什么表現都比較清楚,那接下來就是更深入,如何去界定用戶階段,如何去應對已知和未知的問題?

一、如何有效劃分用戶的生命周期?

上一個部分,我用自然周期的角度來進行劃分,但針對不同的產品,需要結合產品自身的特點和目標,有不同的劃分方法,下面列舉幾個我過去總結的方法論,以及針對社交產品和電商產品的實例說明。

用戶生命周期劃分,最關鍵的是對用戶進行定義,完成用戶分層。

方法論:用戶生命周期劃分

  1. 時間維度:根據用戶與產品互動的時間長度,如新用戶、活躍用戶、沉默用戶和流失用戶。
  2. 行為維度:根據用戶的行為模式,如使用頻率、購買行為、內容互動等。
  3. 價值維度:根據用戶對產品的價值貢獻,如高價值用戶、中等價值用戶和低價值用戶。
  4. 生命周期階段:結合上述維度,將用戶劃分為獲取、激活、留存、變現和召回等階段。

以社交產品為例

以短視頻產品為例

這些定義和關鍵指標可以幫助產品更準確地識別和管理不同生命周期階段的用戶,從而制定針對性的策略來提升用戶參與度和留存率。實際應用中需要根據具體的產品特性和業務邏輯進行調整和優化。

二、有哪些常見的生命周期類型?

不同類型的C端產品,其用戶生命周期的表現和特點各異。例如:

  1. U型生命周期:特點是快進快出,前期用戶快速增長,但用戶流失也快。這類產品通常是因為產品力一般,無法吸引用戶長期使用,用戶往往嘗鮮后會快速流失。通常在工具型產品、小游戲等比較常見。
  2. 倒U型生命周期:特點是增長慢,但是用戶留存率高,流失率低,用戶表現是活躍占比、粘性高,往往常見于某一些小眾群體產品,這類用戶定位明確,只服務某類垂直用戶,且產品和服務匹配到位,能解決一類人的一類問題,用戶忠誠度較高,比如母嬰社區產品,二次元群體,動漫產品等。
  3. 波動型生命周期:波動型意味著這類產品的生命周期有一定的起伏周期,起伏的原因通常是因為產品功能更新、運營活動上新、跨界營銷造勢等,不僅是提高現有用戶的活躍度,也激活沉默和流失用戶,生命周期結構出現變化。

三、不同的業務階段,生命周期運營重點是什么?

針對業務的不同階段和目標,用戶生命周期的資源分配策略會有所不同。

1. 引入期

重點在于用戶獲取和激活,資源應集中在市場推廣和用戶體驗優化上。

關鍵指標:

  • 用戶獲取成本(CAC):衡量吸引新用戶所需的平均成本。
  • 用戶留存率(短期):新用戶在初始階段(如前7天或30天)繼續使用產品的比例。
  • 轉化率:訪問者轉化為用戶的比例。
  • 激活率:新用戶完成關鍵行為(如注冊、下載、首次購買)的比例。

2. 成長期

重點轉向用戶留存和變現,資源應分配到產品功能迭代、用戶反饋收集和商業模式探索上。

  • 用戶生命周期價值(LTV):預測用戶在整個生命周期內為產品帶來的總收益。
  • 活躍用戶增長率:反映用戶規模擴張速度,包括DAU(日活躍用戶)或MAU(月活躍用戶)的增長。
  • 留存率(長期):用戶在較長時間內(如3個月、6個月)繼續使用產品的比例。
  • 付費轉化率:付費用戶占比,用戶為產品帶來的收入,如平均收入(ARPU)。

3. 成熟期

關注用戶價值的最大化和品牌忠誠度的建立,資源應投入到用戶分層運營和個性化服務上。

  • 凈推薦值(NPS):衡量用戶推薦產品給他人的可能性。
  • 用戶忠誠度:用戶重復購買或使用產品的比例。
  • 用戶生命周期價值(LTV):繼續關注長期用戶價值的增長。
  • 品牌認知度:用戶對品牌的認知和品牌形象的感知。

4. 休眠期

重新激活已不活躍的用戶,通過個性化的溝通和激勵措施來喚醒用戶的興趣。

  • 休眠用戶占比:休眠用戶在整體用戶數量中的占比。
  • 促活率:休眠用戶重新開始使用產品的比例。
  • 用戶促活成本(Cost of Engagement):維系用戶留存的平均成本。
  • 休眠節點分析:用戶休眠是否有特殊節點,是否有規律

5. 流失期

重點在于識別和減少用戶流失,通過改善產品和服務質量以及增強用戶體驗來防止用戶流失。

  • 流失率(Churn Rate):在一定時間內停止使用產品或服務的用戶比例。
  • 挽回成功率:成功挽回即將流失用戶的比例
  • 用戶挽回成本(Cost of Retention):重新激活用戶所需的平均成本。
  • 用戶生命周期長度:用戶流失即可完整計算產品自然周期,即平均時間長度。
  • 用戶流失分析:用戶流失節點,用戶流失原因調研。

如果對用戶分析感興趣,可以跳轉看這篇用戶分析模型及案例解析。

四、如何平衡新用戶獲取和老用戶留存的資源分配?

在構建用戶生命周期時,平衡新用戶獲取和老用戶留存的資源分配是一項關鍵的運營挑戰。以下是一些策略和考慮因素,以幫助實現這一平衡:

資源分配的策略

  1. 看業務階段:產品所處的生命周期階段也會影響資源分配。在產品成長和成熟階段,可能需要更多地關注老用戶的留存和變現。而在產品初期,可能需要更多地投入資源來獲取新用戶。
  2. 看用戶屬性及表現:對用戶進行分層,識別高價值用戶群體。例如,對于高留存和高消費的用戶,可以投入更多資源來提高他們的滿意度和忠誠度。同時,對于新用戶,可以設計特定的引導和激勵計劃來提高他們的激活率和留存率。
  3. 看投產比::通過深入的數據分析來了解用戶行為和偏好,包括新用戶的獲取成本(CAC)、老用戶的生命周期價值(LTV)以及用戶留存率。這些數據可以幫助我們理解在新用戶獲取和老用戶留存之間投入資源的潛在回報。
  4. 持續優化:資源分配不是一次性決策,而是一個持續優化的過程。定期評估營銷活動的效果,根據用戶反饋和市場變化調整策略。

案例

假設:一家短視頻公司發現,雖然新用戶獲取對于擴大市場份額至關重要,但老用戶的長期價值更高。

決策方向:維持新用戶獲取,同時增加對老用戶的個性化推薦和客戶服務的投資,以提高用戶滿意度和留存率。通過分析用戶行為數據,公司發現在某些節點、某些類型的內容對新用戶的吸引力特別大,比如說春節、國慶等大運營節點,可以推出營銷活動,吸引新用戶。

在構建用戶生命周期時,平衡新用戶獲取和老用戶留存的資源分配需要考慮多種因素,并根據實際情況靈活調整。

五、如何平衡激勵手段的短期收益和產品長期價值的沖突?

在留存和流失召回模塊中,激勵手段可以帶來短期的用戶活躍度提升,但長期來看,需要避免用戶過度依賴激勵。

比如目前大部分產品會使用的“新人禮包”,“新人禮包”的目的是促進用戶完成關鍵激活動作,在產品的關鍵鏈路上完成轉化,但一旦失去優惠或者激勵,用戶會馬上流失。

舉個例子,打車軟件,都是打車,用戶心智就是“哪里便宜去哪里”,因為產品的功能和服務是趨同的,針對的用戶群體,解決的用戶需求是一致的,因此,短期激勵和用戶長期心智,在這種情況下是存在沖突的。

面對這種情況,我們可以做點什么呢?

  • 設計遞減的激勵計劃,逐漸減少激勵力度,引導用戶形成自然使用習慣。
  • 結合長期目標,如用戶成長路徑設計,讓用戶在追求更高級別時自然減少對短期激勵的依賴。
  • 提供非物質激勵,如社區認可、成就系統等,以增強用戶的內在動機。

六、如何判斷用戶生命周期運營是健康的?

商業表現:LTV / CAC >3 :用戶商業價值持續提高,LTV與CAC比值持續擴大,假設獲客成本不變的情況下,意味著用戶更愿意為你的產品付費。

  • 用戶獲取成本(CAC):衡量吸引新用戶的成本。
  • 用戶生命周期價值(LTV):預測用戶在整個生命周期內為產品帶來的總收益。

用戶表現:簡單來說,用戶生命周期運營的目標是延長用戶在產品的使用時間,比如用戶是否能從1天變成1周,從1周變成1個月,而使用時間的延長意味著有更多的商業變現空間,因此在用戶結構上,活躍用戶占比提高,沉默用戶和流失用戶占比降低,則意味著產品粘性在持續提高。

  • 留存率:衡量用戶在一定時間內繼續使用產品的比率。
  • 流失率:衡量用戶停止使用產品的比率。

舉個例子

以一款AI智能產品,生命周期運營成功的標準可以涵蓋以下幾個核心方面:

  • 商業價值體現:LTV/獲客成本>=3,可持續投入,且用戶LTV趨勢向上。付費用戶占比超過行業水平,人均ARPU逐年提升。
  • 用戶價值體現:保持穩定的活躍用戶基數,用戶使用頻率高,每次會話的深度和時長遠超過同類產品,用戶對其提供的服務滿意程度高,正面評價占比高、低投訴率以及較高的用戶推薦率。占據一定的市場份額,特別是在垂直領域的定制化解決方案得到廣泛應用。
  • 產品價值:在各個應用領域(如對話交互、知識問答、創意寫作、代碼編寫等)表現出卓越的實用性和創新能力,能解決實際問題,滿足多樣化需求,并隨著用戶需求和技術發展持續迭代更新。
  • 技術領先與競爭力:在技術層面上,大模型的各項性能指標(如準確率、響應速度、上下文理解能力等)處于行業領先地位,有能力應對不同場景下的復雜任務,并在與競品的競爭中持續展現出優勢。

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