另外一种是用户关系管理层面的生命周期，它对运营人员更重要。产品和用户的业务关系会随着时间推移改变。在传统营销中，分为潜在用户，兴趣用户，新客户，老/熟客户，流失客户。这几个层层递进的阶段和用户活跃很像。

　　对于一款母婴产品，我既要知道营销的生存窗口，即怀孕了几个月，因为孕早期和孕晚期的营销侧重点不一样，刚怀孕肯定是最合适的。也要知道用户本身和产品对应的关系，这位妈妈是新客户，还是曾经用过App但流失了。

　　营销数据分析中，最关键的环节就是新客户—流失客户这个阶段，一位用户能和产品互动多久，将决定产品的生命力。听起来和留存挺像的，上文提过的生命周期计算公式，就是脱胎于市场营销。

　　用户生命周期价值

　　生命周期价值是用户在生命周期内能为企业提供多少收益，它需要涉及财务定义。互联网行业更多提到生命周期，而不是生命周期价值，因为互联网的商业模式没有传统营销的买和卖那么简单明确。

　　举个例子，微信用户的生命周期价值能否计算？并不能，不论是广点通、游戏或者微信理财，都推导不出一个泛化的模型。但是部分产品，如金融和电商，生命周期价值是可计算的。

　　以互联网金融举例，某App提供理财和现金贷款两种业务，公司从这两个业务中获得收入通常是一个较稳固的比率，而成本支出平摊每个用户头上也是固定常数。所以利润就变成了用户理财和贷款的金额大小，以及生命周期的长短。这两者都是可估算的。

　　生命周期价值比生命周期重要，因为公司要活下去，就得赚更多的钱，而不是用户使用时间的长短。更多内容见《浅谈运营的商业逻辑：CAC和CLV》。

　　客户/用户忠诚指数

　　忠诚指数是对活跃留存的再量化。活跃仅是产品的使用与否，A用户和B用户都是天天打开App，但是B产生了消费，那么B比A更忠诚。数据往往需要更商业的指标描述用户，消费与否就是一个好维度。

　　我们可以用一个简化模型表示：

　　t是一个时间窗口，s代表消费次数，代表的距今某段时间内的消费次数。若时间窗口选择月，那么t=1是距今第1个月内的消费次数，t=2是距今第2个月内的消费次数，列举数据如下。

　　

　　将消费次数代入s/（s+1），对数据进行转换，它的目的是收敛。以忠诚角度看，消费10次和消费100次的差异并不大，都属于很高且难以流失的用户，10/11和100/101的关系，并且有效规避极值。对于消费0次，1次，2次的用户，则对应0，0.5和0.66，在业务上也具备可解释性。

　　

　　各月份求和得出的指数能反应用户在消费方面的忠诚。图例只是解释，实际应用过程中需要归一化，并且考虑时间权重：越近的消费肯定越忠诚。上述的模型在于简单，适合各类商业模式的早期分析，如金融投资，便可以计算用户每个季度的投资次数。

　　客户/用户流失指数

　　流失指数是对流失的再量化，它是忠诚指数的反面。流失率衡量的是全体用户，而为了区分不同用户的精细差异，需要流失指数。在早期，流失指数=1-忠诚指数。

　　流失指数和忠诚指数的具体定义能根据业务需要调整，比如忠诚按是否消费，流失按是否打开活跃，只要解释能站住脚。

　　在拥有足够的行为数据后，可以用回归预测流失的概率，输出[0,1]之间的数值，此时流失的概率便是流失指数。

　　客户/用户价值指数

　　用户价值指数是衡量历史到当前用户贡献的收益（生命周期价值是整个周期，包括未来），它是精细化运营的前提，不同价值的用户采取不同策略以最大化效果。

　　用户价值指数的主流计算方式有两种，一种是RMF模型，利用R最近一次消费时间，M总消费金额，F消费频次，将用户划分成多个群体。不同群体即代表了不同的价值指数。

　　

　　第二种是主成分分析PCA，把多个指标转化为少数几个综合指标（即主成分），其中每个主成分都能够反映原始变量的大部分信息，且所含信息互不重复。

　　假设有一个旅游攻略网站，怎么界定优质的内容贡献者？用户的文章发布量？文章被点赞数？用户被关注数？文章好评数？文章更新频次？每个指标都挺重要的，主成分分析能囊括上述所有指标，将其加工成两到三个指标（通常是线性相关指标被合并）。这时再加工成价值指数则不难了。

　　上述各类指数，都是针对用户营销的明细数据。如何应用呢？最经典的是矩阵法，将指标划分出多个象限，如用户价值指数和用户流失指数。

　　

　　对于用户价值高且流失指数高的用户，应该采取积极的唤回策略，对于用户价值低且流失指数高，那么考虑成本的平衡适当运营即可…这就是精细化运营的一个案例，也是市场营销多年来总结出的有效方法。

　　传播/活动

　　把传播和活动放到一起讲，它们是一体两面。

　　K因子

　　国外用得广泛的概念：每位用户平均向多少用户发出邀请，发出的邀请又有多少有效的转化率，即每一个用户能够带来几个新用户，当K因子大于一时，每位用户能至少能带来一个新用户，用户量会像滚雪球般变大，最终达成自传播。当K因子足够大时，就是快口相传的病毒营销。

　　国内的邀请传播，主体自然是微信朋友圈。微信分享功能和网页都是能增加参数统计的，不难量化。

　　病毒传播周期

　　活动、广告、营销等任何能称之为传播的形式都会有传播周期。病毒性营销强则强矣，除非有后续，它的波峰往往只持续两三天。这也是拉新的黄金周期。

　　另外一种传播周期是围绕产品的邀请机制，它指种子用户经过一定周期所能邀请的用户。因为大部分用户在邀请完后均会失去再邀请的动力，那么传播周期能大大简化成如下：假设1000位种子用户在10天邀请了1500位用户，那么传播周期为10天，K因子为1.5，这1500位用户在未来的10天内将再邀请2250位用户。

　　理论上，通过K因子和传播周期，能预测依赖传播带来的用户量，可实际的操作意义不大，它们更多用于各类活动和运营报告的解读分析。

　　用户分享率

　　现在产品都会内嵌分享功能，对内容型平台或者依赖传播的产品，分享率是较为重要的指标，它又可以细分为微信好友/群，微信朋友圈，微博等渠道。

　　有一点值得注意，数据只能知道用户转发与否，转发给谁是无法跟踪的。所以产品用物质激励用户分享要当心被薅羊毛。反正我转发都是给「文件传输助手」的…

　　活动曝光量/浏览量

　　传播和线上活动是息息相关的，这两者的差异不大。想要做好一个活动，单纯知道活动的浏览量是不够的，好的活动一定是数据分析出来的。以朋友圈最寻常见的红包营销举例。它的分析通过网页参数，如下：

　　aaa.com/activity/bigsales/?source=weixin&content=h9j76g&inviter=00001&timestamp=1495286598

转载请注明出处。