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关于用户生命周期,这部分关键内容不能忽视.......

关于用户生命周期,这部分关键内容不能忽视.......

过去算一个用户生命周期价值,然后按比例分配成本的做法,显然不适合每个场景切碎了做。

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在做数据分析的时候,用户生命周期分析,是个很典型的“理论一听就懂,数据一做就废”的东西。很多同学很困扰:“到底生命周期该怎么算?为啥我算的套到业务上不成立!”今天我们系统解答一下。

一、书本上的生命周期

在各路书本、文章中,大家都看到过这张图

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要注意的是,这个图讲的是理论上的用户生命周期。它假设了用户留存与用户价值之间存在倒U型关系

 

因此推导出:

 

(1)用户必须得维护好

(2)要搭建成长路径

(3)要计算全生命周期价值

(4)不要只计较眼前利益

(5)前期重体验,后期分等级

 

等等理论结果。但这个假设前提,在具体的业务场景中很可能不成立,特别是数据上不会呈现完美曲线。因此会搞得很多做具体业务分析的同学很郁闷。

二、差异1:活跃与付费分离

对线下实体店而言,用户到店即付费,先消费后体验服务。但在互联网产品里,付费与活跃脱节的现象很常见。或者有的产品干脆允许用户只活跃,不付费,通过额外的权益和道具收费。比如游戏、在线音乐、视频、社区等等皆是如此。

 

总之,当用户活跃与付费脱节的时候,用户生命周期曲线变会发生变化:用户价值不再随留存时间变化,而是独立开,呈现出类似矩阵模型的样式(如下图)

 

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这时候要特别注意各类型用户比例,特别是白嫖用户的比例。在各类型互联网产品里,白嫖用户都有相当比例。如果不加区分,一概而论,则会造成一种虚假繁荣的假象。最终结果会导致产品叫好不叫座,商业化过程极其艰难。

二、差异2:场景化消费

即使是消费与活跃行为紧密捆绑,也会出现问题。最常见的就是场景化消费,比如:

 

出行:

 

(1)今天下好大的雨,打个滴滴

(2)今天下雨,但是是小雨,跑去地铁站

(3)今天天晴,当然坐地铁拉

 

这就是典型的外因驱动。

 

电商:

 

(1)今天有大促销,看看买点啥

(2)今天有新产品上市,看看哪家便宜

(3)女友快过生日了,看看送点啥

 

这是典型的内因驱动。

 

注意,无论是内因还是外因,在现实生活中都是很正常,很合情合理的场景。可这些场景会共同导致一个结果:用户留存时间与用户价值不是倒U型,而是随机的,甚至难以捉摸规律(如下图)。

 

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这导致用户生命周期曲线很难绘制,用户留存久了也不代表有价值,用户生命周期价值也难以估算。特别是大促销、爆款上市这种场景。最后用户还是看哪家便宜买哪个,跟之前的留存时间一点关系都没有。

 

这时候强行绘制用户生命周期,用平均值代替每个用户的真实情况。结果就是模糊了运营、营销、商品的作用,会造成一种虚假繁荣的假象。让大家以为:只要用户呆的久就早晚给钱了。结果发现用户生命周期价值的平均值越来越低。

三、差异3:浅尝辄止的新人

拉新,是所有互联网业务的核心,也是经常出幺蛾子的地方,拉来的新人完全不消费,或者过了很久才诈尸来消费一笔,都是很常见的事。这种浅尝辄止的新人比例一高起来,就会导致对拉新行动评估不准

 

如果用平均值的话,会把这些实际上是0的人平均掉,又是在制造虚假繁荣。如果剔除出去,只统计有消费的人,显然又会高估渠道价值。并且,由于诈尸用户存在,导致周期长度难以统计(如下图)。

 

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这种统计难,常常被业务部门拿来当甩锅借口。特别是当浅尝新人+场景化消费同时出现的时候,负责拉新的市场部、增长团队、营销部就喜欢扯:“得评估用户生命周期价值,不能只看眼前”“虽然用户现在没消费,但是300年内说不定就消费一大笔呀,所以不能说我做的差,是你统计的不准。”

 

处理这个问题也简单:只有交易周期很长的,才统计生命周期价值。类似B2B跟单,房、车等大额B2C交易,否则不去统计什么生命周期价值。类似打车、日用品、生鲜这些高频交易,拉来的用户一个月不消费就是拉新失败,扯啥生命周期。你们拉的用户都是辟谷修长生的吗?!一个月都不吃一顿?!真是的。

四、数据背后的深层次问题

这些数据问题背后,隐藏了一个更深层次的问题:用户对一个产品的全生命周期需求,到底是谁的。

 

这年头随便到哪里买东西,一扫码就会关注一堆公众号小程序。我们被各种商家称为:“尊敬的会员”,可回头看看,你真的认为自己属于某个商家?你明知道别人家有优惠,还会在这里买????

 

有可能用户的生命周期依然存在,但是除非是微信这种超超级应用,否则根本无法一手掌握。用户的行为会分散在各个场景,各个应用里。这种情况下,是否还有必要按上个时代的做法,苦苦追求全生命周期价值?很有可能在这个年代的用户关系,就是场景化、事件化的。

 

正是基于这种思想,CDP的概念才会孕育而生,用基于场景的事件营销(被动)和推送营销(主动)取代了传统CRM理论里的用户等级、用户分群、用户价值曲线、用户成长路径。

 

简而言之,就是:我不指望用户属于我,我只在用户想要买单的时候抓住他就好了。当然,这种理念转化带来的最大挑战,就是营销成本的不确定。

 

过去算一个用户生命周期价值,然后按比例分配成本的做法,显然不适合每个场景切碎了做。如果对场景和需求的把握不到位,很有可能造成重复的资源投入。这里就要求更精细的数据分析支持。

 

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