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4种常见的用户生命周期分层法

种常见的用户生命周期分层法"

接下来我们正式来介绍这4种常见的分层方式,我们先从适用性最强的讲起,先讲用户价值区隔分层。

4种常见的用户生命周期分层法

分层方式1:用户价值区隔分层

依靠用户价值进行分层的两种常见做法:

1、依靠用户生命周期定义对用户进行价值区隔

依靠用户生命周期的定义来完成用户分层。

2、通过关键用户行为对用户进行价值区隔

通过关键用户行为对用户进行价值区隔,完成用户分层。

一般来说,这两种方式有共性也有差异性。共性是在于二者都需要找到某种方式,对站内所有用户的用户价值去进行判断。判断完了之后,用户的价值是在低的区间还是高的区间,这个我们做一个界定,然后再分别对不同价值区间的用户去做针对性的运营,这是共性的地方。

不同的地方,在于二者通过什么样的方式来去判断用户的用户价值是处于高还是低,它们采用的判断方法是不同的。前者用的是用户生命周期模型,后者用的是关键用户的行为综合起来做交叉分析。

简单介绍了二者的区别,接下来我们就先来看第一种方式,依靠用户生命周期定义对用户进行价值区隔。

依靠【用户生命周期】的定义区隔

生命周期这个东西,其实我之前已经提到过了,用户生命周期的当以,必然与【用户的价值成长路径】相关,依照这个东西来去完成对用户生命周期的定义和它生命周期的划分。

也就是说,我们的用户价值从低到高,假设有一个典型成长路径,那我们把这个路径找出来,再在路径上划分不同的阶段,是这样一个思路。依照这个思路,我们就可以再进一步往下去给到大家一些参考。

不同产品的用户价值成长路径

4种常见的用户生命周期分层法

还记得第一板块的时候有给大家分享过这个四象限,依照用户的使用频次和是否会直接付费的行为来划分出一个四象限,在后面我们还会反复提到这个象限。不同的产品,典型的用户价值成长路径可能会有差异,我们也依次来看。

第一象限

首先,在第一象限,用户使用频次高且会直接付费的产品里边,核心关注的是做收入,做GMV,然后在这个维度下,这类产品的用户价值成长路径可能会有两种:

第一种就是注册—初次付费—多次付费—高净值用户阶段,典型像外卖类的产品或滴滴出行这样的产品,典型就是应该是这样的而用户价值成长路径的。

第二种就是先注册,然后形成使用依赖,也就是说可能有些功能是无需让用户付费,但是可能会让用户养成习惯的,典型像马蜂窝这样的产品。形成依赖之后,再到初次付费—多次付费—高净值用户阶段,是这样的两条用户成长路径。

第二象限

那第二象限里边,用户使用频次低,但是用户会直接付费的这类产品里面,它的用户价值逻辑基本上就是围绕着付费来的了。基本就是注册—体验环节1…—体验环节N,最后完成了付费,这会是一个非常关键的节点。

再到后续,可能用户使用频次,比较低,最多用户可能会再看一层,到多次付费这个环节,也就差不多了,但是很难你持续让用户成为高净值的用户,反复无赖式的天天在你这消费。

比如像婚介类的产品,你让用户一直在你这狂消费,这个就不现实,如果是这样的话,业务反而就出问题了,所以这是第二类产品它的典型用户价值成长路径。

第三象限

第三象限就没什么可说的了,赶紧想办法进入第四或第二象限,进不去的话就别做了,洗洗睡了。

第四象限

最后一个,用户不会直接付费,但是使用频次比较高。这类产品它的典型用户价值路径基本上是以用户的活跃度或是流量为中心的。注册—尝试使用,然后形成依赖,最后变成了高忠诚度高贡献值的用户。

这个是典型的用户价值成长路径,所以不同的产品它的用户价值成长路径是不一样的。

4种常见的用户生命周期分层法

我们前面也提到了用户生命周期的定义,背后一定是用户价值的成长路径,所以这也就引出来了我们在面向不同产品去做用户生命周期的界定的时候,它的界定方式和思路也是不同的,基本就是围绕着用户价值成长路径了。

付费收入类产品的用户生命周期定义思路

基本上大面来看,可能用户生命周期定义思路常见的有两种:

第一种就是强付费收入类的产品,它的用户生命周期的定义,基本上就是把用户从进入到最后的付费再到它的持续付费,一个典型的路径就画出来了。

4种常见的用户生命周期分层法

这是一个线性的路径,接下来我们就会在这个线性的路径上去给用户划分不同的阶段,每个阶段被定义成用户生命周期里边的一个层次,或者说一个环节就好了,基本上就是这样一个思路。

这张图是对一个在线教育网站的从进入到使用到转化再到最后的流失这样一个典型的路径,假设我们已经有了这样一个路径了,接下来我们对用户生命周期进行划分的时候可能就会这样来划分。

首先,我们会把停留在注册环节的用户界定为导入期用户,接下来我们对用户生命周期进行划分的时候,可能就会这样来划分。停留在注册这个环节的人,把他界定为导入期的用户。

接下来往后一点,停留在试听,观看其它内容或者参与站内其它活动,再到首次购买付费课程的用户,也许会把这群人界定为成长期用户,当然这个划分的颗粒度上,是可以有些个性化的差异的。

比如说有些人会把试听和参与体验活动,单把这两个行为就定义成一个层次,然后首次购买又是一个层次,这也是可以的,我们只需要知道大逻辑具体的划分方式有区分就可以了。

再往后,就是二次购买到N次购买持续购买这个环节上的用户,我们把它定义为成熟期用户。因为基本上,在用户生命周期语境下,从导入到成长到成熟,可能会有衰退和流失,它基本上会有这么几个常见的环节。

最后到流失这个部分,那基本就是流失期用户了。

因为我们之前讲了,做好用户分层的核心要点是在于每个阶段的用户,你定义出来,你得能够使用数据或一些标签能够把它切分界定出来。在这样的语境下,大家感觉一下,是不是每个阶段的用户,我们都能够用一些数据或用户的行为标签把他们区分出来呢?其实都是可以的。

注册或是在站内参加一些体验式的活动或购买,这都是非常明确的数据,流失也可以经由一些数据定义被界定出来,所以这是一种常见的用户生命周期的定义思路。

4种常见的用户生命周期分层法

流量类产品的用户生命周期定义思路

接下来,还存在第二类用户生命周期的定义思路,那就是流量类产品的用户生命周期定义思路。我们刚才讲的是付费产品,付费产品基本是一个线性的过程,用户有一个最后的终点。但流量类的产品,好像感觉起来线性的用户过程不算是特别清晰,所以它会怎么来定义呢?

4种常见的用户生命周期分层法

其实还是能找到一些参照的坐标,比如说用户在成熟期这个阶段的时候,他在线停留的时间或者他访问的频次,一定要足够的长,无非最后只是找到一个参考的依据,把这个长到底是多长,在数据上能够界定出来就好了。

所以我们依次来看,如果对流量类产品,在每个阶段的用户,来界定的思路会是怎么样的。

首先,在导入期的用户,他的一个用户画像特征肯定是说刚刚处于上手,尝试上手产品的阶段,目前还没有任何深入使用产品,是这么一种感觉。

成长期的用户可能是说初步培养起使用习惯和用户忠诚度,对产品的核心价值是认同的,会定期使用产品,但还没有依赖和活跃的感觉。

在往后走一步,到了成熟期的用户。这个时候,他可能对产品已经形成了高度的使用习惯和依赖,体现在了使用时间和频次上,能够功效较高的商业价值,因为流量类产品的商业价值就体现在流量。

再往后一个阶段,叫休眠期。这个阶段的用户特征就是曾经非常活跃,但已经开始不再访问和使用产品。

最后一个是流失期,典型就是长时期未曾访问过产品,甚至已经卸载了产品,无法再激活。

4种常见的用户生命周期分层法

这是五个不同的阶段,粗放的按照这样一个模型,把这个用户生命周期划分成这样五个阶段,每个阶段用户的典型特征会是怎么样的。

但是这样五个阶段的划分是不是唯一答案?也许未必是,我们只是给到大家一个参照,大家要知道,对流量产品它的用户生命周期界定,可能最终是以用户的持续使用和深度依赖,以这个东西为一个高用户价值的参考锚点来去设计的。

那如果是按照这个模型,每个阶段的用户如果我们要用一个数据去把它定义出来的话,那这些数据参考的坐标怎么去找,首先在导入期这个阶段的用户,我们从数据定义上的话,要么就是定义成注册过后啥也没干过,或者是注册过后尚未完整体验完产品主流程的用户。

比如说对于滴滴这样的产品来讲,它可能注册完了,但还没有完成第一次成功的打车,这类用户可能就叫做导入期的用户。

而第二个阶段,在成长期的用户,一般定义为已经完成过产品核心功能体验,访问频次或在线时间大于某最小基数的用户。

而第三个阶段,对成熟期的用户,在数据上进行界定思路,一般定义为一段时间内,访问频次或在线时间或消费持续大于一个基数的用户。

而休眠期的用户,一般定义为原本属于成熟期,但已有一段时间未曾访问使用过产品的用户。

最后,流失期就比较简单了,一般定义为连续X天未曾访问使用过产品的用户。

4种常见的用户生命周期分层法

思路我们讲完了,我们接下来映射到一款产品当中去看一下,如果要在这款产品上进行划分的话,我们划分出来的用户生命周期数据字段的界定可能会是怎么样的。

懂球帝的用户生命周期划分(拟)

我们以懂球帝为例,参照这个模型划分。首先对于导入期的用户,我们对它进行判断参考的标准可能是说注册过后可能什么也没干过,没有完整体验过我们的主流程。

懂球帝是一款提供足球资讯和相关社区互动为主的一款APP,大家都知道球迷这个群体一定有自己支持的球队,所以懂球帝上有一个核心的功能,就是绑定自己支持的球队,这样的话产品就可以给你推送大量你感兴趣的内容,如球星和球队的相关资讯,这样推送给你内容的精准程度和活跃度会显著有提升。所以,我们不妨就把绑定自己喜欢的球队当作一个非常关键的行为来看。

如果这样来看的话,那么导入期的用户就可以这样来界定。第一个,就是注册时间小于15天;第二个,注册过后尚未绑定“喜欢的球队”;第三个,每周登录次数小于2次的用户,这样的用户我们把他界定为导入期的而用户。

第二个阶段,成长期的划分,是说已经完成过产品核心功能体验的,访问频次或在线时间大于某最小基数的用户,也许已经完成了喜欢球队的绑定,每周登录的次数在4-10次之间,平均每次访问的时间大于5分钟的用户。

平均访问时间为5分钟是从站内用户的行为数据中摘取出来的,比如说平均每次访问次数,每周登录4-10次,每次访问时间大于5分钟的,这样的用户基本上就不会快速流失,我们如果看到这样一个数据趋势的话,它对我们就是一个参考的坐标,还是要做大量细致的挖掘和定义的。

那第三个,对成熟期的用户,也许就是某周登录次数大于10次,平均访问时间大于10分钟的用户。

同理,对于现在在成熟期阶段用户的登录次数和平均访问时间的界定,我们也要从全站的用户行为数据当中去摘取。一个最粗暴的方式可能是叫做28法则,因为在所有产品当中一定都是20%的用户创造了80%的价值。

我们也许做一个用户行为的区隔,从用户的登录次数或平均访问的时间上来看,高区间的人,他们的零界点可能在哪?我们发现20%的用户,他们每周登录的最低次数差不多在10次左右,所以10次就会是我们参考的一个数字。

再后面一个阶段,休眠期的用户定义,他可能曾经是成熟期的用户,但已超过10天未曾登录访问过的这样的用户。

流失期的用户就比较简单了,也许就是连续超过30天未曾登录访问的用户。

4种常见的用户生命周期分层法

所以,依照我们给出的用户成长标准,这是我们在一款产品身上做了一些数据的区隔,数据标签的定义,然后摘取出来对每个阶段用户的划分,供大家作为一个参考。

在这也要和大家特别说明一下,用户生命周期这么一套方法,既可以作为我们在用户分层运营上,我们对用户进行层次划分的一个参考和依据,它同时也是一套独立成熟的一套完整的方法。就像之前我们提到的,面向大规模的用户做策略运营的时候,其实生命周期这个东西,是可以独立成为一个子系统来看的。

所以,在接下来,我也会花大量篇幅来给大家讲生命周期这样的一个模型或工具,到底怎么来做具体的应用,我也会讲的更加丰富和完整。

我们在这只需要知道,生命周期划分大概可能是这样一种思路来去呈现的,它可以在这样一种维度上支撑到用户分层的运营就可以了,更加具体和完整的关于如何应用用户生命周期这样一套模型,对整体用户进行策略运营的内容,大家不妨期待一下我后边的内容。

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