用户生命周期反馈了用户在产品中所处的使用阶段，不同生命周期的用户运营策略不同，画像数据和服务可以在各阶段通过不同的方式发挥有利作用。本节首先介绍业界常见的用户生命周期划分方式，然后分别介绍每一个生命周期下用户运营的主要关注点，并结合画像数据和服务给出了主要使用方式和赋能手段。
生命周期的划分方式
用户从接触一款产品到使用产品并最终离开，这其中有一个过程，在该过程中可以根据用户使用产品的情况将其划分到不同的生命周期阶段。一般用户的生命周期可以划分为引入期、成长期、成熟期、休眠期和流失期，但并不是每一个用户在使用产品的过程中都会经历所有的生命周期阶段，比如一个新用户刚注册便离开，其只经历了部分生命周期阶段。
用户生命周期的划分有助于提高产品的商业价值。一款产品的主要目标是业务收益，业务收益正比于用户量和单用户价值。用户量的增长主要依靠增加新用户并减少存量用户流失，新用户的增加主要依赖各种拉新手段，为了减少存量用户的流失需要使用各种运营策略。用户生命周期的划分可以辅助实现精细化运营从而提高拉新效率、减少用户的流失数量。单用户价值的提升主要依靠增加用户使用产品的有效时长，这样才能在较长的时间内不断提高单用户的整体价值，而使用时长的增加离不开对用户生命周期的掌握。归根结底，利用用户生命周期数据可以更深入地了解用户所处状态以及价值，通过延长用户高价值阶段的时长可以最终提高产品的商业价值。
用户生命周期可以划分为五个阶段，不同阶段的具体定义和划分原则与产品形态密切相关，以下展示了一个比较通用的生命周期划分方案。
- 引入期：通过各种方式从外部流量中拉取到了新用户，用户可能完成了注册和登录，但是还没有使用产品功能。
- 成长期：用户开始体验产品功能，并且经历了一个完整的使用路径；或者用户在产品中第一次贡献了价值，比如完成了一次购买或者充值等关键行为。该阶段用户已经了解了产品功能并认识到了产品价值，对产品有了认可度。成长期的用户行为积累一段时间后就进入了成熟期。
- 成熟期：用户开始深入使用产品功能，出现了频繁登录、重复购买等行为。该阶段用户是产品的主要活跃用户，贡献了主要的日活用户量和商业价值，属于运营重点维护的用户群体。
- 休眠期：用户使用产品的频率降低，并且在一段时间内不再创造新的商业价值。
- 流失期：用户一段时间内都没有使用过产品。
上述不同阶段中提到的“商业价值”和“一段时间”与具体产品功能和统计口径有关。商业价值可以指充值金额、送礼金额、广告收入、用户打赏等，一段时间可以具体到3日、7日、1月、3月等。
有了明确的生命周期划分原则，便可以将用户按行为特点划分到不同阶段，运营人员后续可以针对不同阶段的用户进行精细化运营。引入期注重用户拉新以及新用户留存；成长期的用户要做功能引导并促进其转化为成熟期用户；成熟期的用户要做好休眠和流失预警，通过运营手段保持用户活跃度；休眠期的用户要及时干预并拉活；对于流失期的用户要做好拉回。总之，生命周期运营的目标就是提高成熟期用户的数量，增加流入减少流出，提高引入期和成长期用户转化到成熟期的比例，降低成熟期用户转变成为休眠期和流失期的数量。图8-6展示了五个阶段的主要转化和运营思路。
图8-6 不同生命周期阶段用户的转化和运营思路引入期画像的使用
引入期用户的运营重点是拉新，拉新就是通过各种方式获取新用户。用户是产品价值的创建者，只有不断地吸引更多的用户使用产品，才能持续提升产品价值。常见的拉新方式包括广告投放、线下地推和分享裂变等，下面将介绍用户画像数据和服务在以上3种拉新方式中的具体使用方法。
广告投放是通过付费的方式从各类广告渠道获取目标用户，常见的广告投放渠道包括信息流广告、搜索引擎广告、应用市场广告、App预装等。广告投放的目标是尽量花较少的钱获取到更精准的目标用户，借助画像数据可以辅助实现广告精准投放。比如通过广点通投放信息流广告时可以配置人群定向，其配置规则可以参考产品中现存用户的画像分布特点进行制定。借助画像平台人群分析功能可以深入了解当前产品存量用户的画像分布，比如大部分用户为中年女性用户，那么在广点通进行人群定向时可以偏重选择中年女性用户，这无疑将提升广告投放用户的精准度。在RTA（Real Time API，实时API）和RTB（Real-Time Bidding，实时竞价）广告投放中，为了实现用户拉新需要过滤掉平台已有用户。此时可以在画像平台创建全量用户人群并支持判存服务，在广告投放过程中通过调用判存服务便可以过滤掉老用户从而实现精准拉新。
分享裂变借助产品自身的分享功能，引导现有用户将产品功能或者内容通过分享行为宣传出去，最终吸引新用户使用产品。分享裂变的目标是在较少的分享次数下尽量获取更多的新用户，这主要受两个因素影响：分享的内容质量以及分享者的号召力。被分享的内容很难进行控制，但是可以通过运营手段引导具有号召力的用户进行分享来提高分享裂变拉新效果。通过画像平台人群圈选功能可以找到应用中好友数目较多且与好友互动较为频繁的用户群体，实验证明通过引导该群体主动分享可以带来不错的拉新效果。
相比广告投放和分享裂变这类线上拉新方式，线下地推的效率较低但是效果明显。线下地推需要走到街头，通过赠送小礼品或者优惠券等方式现场拉取新用户注册并使用产品功能。为了提高产品在不同地区的用户覆盖率并提高地推效率，可以选择用户覆盖率较低的地区进行地推。借助画像平台基于地域的分析能力可以找出覆盖率较低的区域，针对这些区域可以开展地推拉新活动，实验证明这些区域的拉新效果较好。
借助画像平台的行为明细分析功能可以跟踪不同渠道新增用户的留存情况以及拉新成本，通过数据对比可以找出性价比最高的拉新渠道。图8-7展示了画像平台在引入期用户拉新上的主要使用场景和服务方式。
图8-7 画像平台在用户引入期的主要应用成长期画像的使用
成长期用户的运营重点是引导，通过引导加快用户体验完整的产品功能或者贡献一次产品价值。当用户体验了完整的产品功能后才能全面地感受到产品的功能价值，在多次使用产品后可以转变为忠实用户并持续在产品中贡献价值。为了描述方便，本节以工具类产品和电商类产品为例介绍常见的用户引导方案以及画像在其中起到的作用。
工具类产品常见的引导方式是新用户指引。当用户首次进入产品之后，通过新用户指引可以逐步指引用户使用产品核心功能，比如垃圾清理软件可以引导用户点击清理功能，屏幕截图软件可以引导用户体验截图功能，日程管理软件可以引导用户编辑第一个日程等。工具类产品可以借助画像平台进行页面分析和漏斗分析，通过页面分析可以了解各页面以及页面元素的使用情况，通过漏斗分析可以统计用户在关键操作流程上的转化数据。依据分析结果可以找出新用户使用产品功能时存在的主要问题，从而辅助优化产品功能并实现更好的用户指引。
电商类产品常见的引导方式是发放新人优惠券。当用户首次使用产品时便赠送新人福利，比如拼多多的新人一元购、淘宝的新人满减券等，用户在优惠券的吸引下很容易完成第一笔订单，完成第一笔订单的同时也体验了产品的核心功能。电商类产品也可以借助画像平台进行漏斗分析，找出用户在购买商品过程中各环节的转化率，后续通过优化流程可以不断提高购买成功率。在发放优惠券的过程中可以调用画像平台标签查询服务获取用户风控信息，如果被识别为黑灰产用户可以停止发放优惠券；利用标签实时预测服务可以预估新用户的性别信息，根据预测结果发放不同的优惠券或者展示不同的商品清单可以显著提高用户的购买成功率。
当用户体验了完整的产品功能或者贡献了一次价值之后，可以通过签到和打卡功能强化用户的使用习惯。比如连续使用一周工具类产品后可以免费使用VIP功能，每日登录电商类产品可以领取代金券等，用户在反复使用产品一段时间后很容易由成长期用户转变为成熟期用户。
为了提高用户引导转化效率，可以使用画像平台进行各页面间的访问路径分析，计算不同页面间的流转关系并通过桑基图展示出来。产品经理根据分析结果可以不断优化产品功能，提高用户在关键操作路径上的转化效率。
成熟期画像的使用
成熟期用户要做好日常运营。成熟期用户已经熟悉了产品功能并且在产品中持续贡献价值，是产品中最重要的用户群体，为了维护住该部分用户需要做好日常运营。运营人员需要深入了解成熟期用户主要的特点，提供个性化的内容和服务；通过适当的运营活动保证用户的活跃度；做好用户流失预警，当发现用户有流失倾向时及时干预。
大部分成熟期用户已经使用了一段时间的产品功能并积累了大量的用户数据，基于这些数据可以统计或者挖掘出很多用户特点。比如基于用户的浏览数据可以挖掘出用户的兴趣爱好，在内容推荐过程中可以作为算法特征应用到推荐模型中，最终可以提高了用户的使用体验。同理，可以挖掘用户的婚育情况、学历情况、资产状况等，基于这些标签数据可以进行精细化的运营。比如在某场母婴类电商直播卖货推广活动中，为了提高直播成交金额，可以借助画像平台筛选已婚已育的中年女性并推送活动信息。有了画像标签之后，可以借助画像分析功能深入地了解人群特点，通过分布分析了解人群的性别、年龄和地域分布；通过人群间对比分析可以找到每个人群的突出特点。
为了保证成熟期用户的活跃度，需要增强用户的存在感和归属感，可以借助VIP会员、年度总结和等级勋章等运营手段来实现。VIP会员是一种双赢方案，用户不仅可以使用更高阶的功能或者享用更好的服务，而且用户成为会员后的忠诚度更高，在VIP有效期内会反复使用产品功能。此处需要注意，VIP能够实现双赢的前提是VIP确实物有所值。年度总结一般发生在年末的时候，总结用户近一年的功能使用情况并推送给用户，这不仅可以加强产品与用户之间的联系而且用户会乐于分享有意思的统计数据给自己的好友，无形间起到了产品宣传的效果。图8-8展示了某垃圾清理App的年度总结报告示例，图中通过一些醒目的数字展示了用户的使用情况，通过类比和排名等放大了用户的使用效果。等级勋章也是一种常见的运营手段，根据用户的使用情况确定用户的等级，不同等级的权限或者标识不同，用户为了提高等级会增加使用频率。画像平台可以为以上运营活动提供基础数据和分析服务，比如用户年度总结中可以通过标签查询服务获取用户行为统计标签值，如近一年的点赞次数、发表文章数等；用户的等级和是否VIP也可以加工为画像标签，运用在人群创建和画像分析功能中。
图8-8 某垃圾清理App年度总结报告示意图为了减少成熟期用户转变为休眠期和流失期用户，需要及时感知用户的活跃度变化，当用户活跃度降低时及时干预。根据用户的活跃数据可以生成如下标签：连续活跃天数、活跃等级、最近一次活跃距今天数等标签。连续活跃天数代表了用户的具体活跃情况，可根据该标签灵活地圈选连续活跃天数在指定范围内的用户；活跃等级是对用户活跃程度的抽象，当用户的活跃等级出现降级时需要及时关注；最近一次活跃距今天数可以评估用户的流失状况，当超过一定阈值后可以认为用户已经进入休眠期或者彻底流失。
休眠期画像的使用
休眠期用户运营的重点是拉活。休眠期用户的典型表现是活跃度降低或者不再贡献价值，当用户进入休眠期之后如果不能及时干预很可能成为流失用户。由于用户还在使用产品功能，休眠期最有效的拉活手段是Push推送，Push消息的送达率较高且成本较低。
对于休眠期用户，首先要分析其进入休眠的主要原因。可以借助画像平台圈选出近期活跃度降低的用户并分析其画像特点，比如当发现大部分用户的流失时间点与App某版本的发布时间吻合时，可以推测流失的原因可能与版本更新带来了不好的使用体验有关。通过与大盘用户进行TGI对比分析可以找到该批用户画像分布的突出特点，比如当用户群体中女性占比显著偏高时可以针对性地进行排查。借助画像平台明细行为数据查询能力可以抽样查看部分用户的行为轨迹，通过实际数据排查用户流失的具体原因。也可以通过用户访谈的方式直接联系用户并咨询活跃度降低的主要原因。同理，对于依然活跃但是不再贡献价值的用户，也可以通过上述方式分析其具体原因，比如用户会员到期、商品优惠力度不足、喜欢的主播停播等，此时需要结合具体业务场景进行深入分析。
对于找到具体休眠原因的用户，可以针对性地进行运营干预，但是在实际场景下很难找到用户活跃降低的具体原因，此时可以通过Push实现用户的拉活。Push的关键在于推送素材和策略，好的素材可以勾起用户的点击兴趣，好的策略可以在不打扰用户的情况下提高用户点击率。常见的Push素材包括用户感兴趣内容、好友近况、热门内容和优惠活动。借助算法推荐能力可以找出用户最感兴趣的内容并进行Push推送；获取用户交互频率较高的好友近况信息并进行推送，比如好友近期发布了一篇热门文章，可以推送给用户阅读；热门内容可以选择社会热点，突发事件或者区域热点等内容进行推送；优惠活动可以将最新的优惠信息、打折商品、满减活动等推送给用户。借助画像平台分群功能可以圈选出待推送的用户群体，比如在热点推送中可以向不同地域的用户群体推送不同的热点事件，向不同消费等级的用户推送不同的优惠活动等。借助画像平台还可以实现Push推送后的画像分析，通过漏斗图可以展示每一次Push的推送－到达－点击数据，运营人员根据分析结果可以不断优化推送素材和策略。
流失期画像的使用
流失期用户的运营重点是拉回。流失期用户指的是一段时间没有使用过产品的用户，这些用户可能已经卸载了App，为了拉回用户可以采用短信推送、Email推送和广告投放等方式。流失用户拉回的价值在于用户已经使用过产品并有一些了解，拉回后可以迅速地转变为成熟期用户。
短信推送、Email推送和Push推送的推送逻辑类似，也同样需要注重推送的内容和推送策略。短信推送主要依赖文字，其表现形式单一，相对Push的推送效果会差一些；由于大家日常使用Email较少，Email推送的内容虽然比较丰富但是推送效果较差；从推送成本的角度短信推送 > Push推送 > Email推送。通过画像平台可以圈选出满足条件的流失用户人群，然后借助ID转换功能可以将人群中的UserId转换为手机号或者Email，最后将人群数据同步到短信和邮件触达平台后便可以实现推送。为了验证不同文案拉回效果的优劣，借助画像平台人群拆分功能可以将人群等比例拆分为多个子人群，通过为不同的子人群配置不同文案便可以进行拉回效果对比并最终选出推送效果最好的文案。短信和Email的推送效果分析同样可以借助画像平台的人群投放分析功能来实现。
广告投放可以用于用户拉回，广告渠道可以优先选择信息流广告和应用市场。通过画像平台可以圈选出已经流失的用户并且借助ID转换功能将其转化为IMEI/OAID人群，在广告投放时上传人群并严格按照人群用户范围进行定向投放。为了实现人群精细化投放，可以利用其他标签进行人群细分，比如按性别和年龄段划分人群、按照不同省份划分人群、按照不同兴趣划分人群等，不同的细分人群可以配置不同的广告投放素材和策略。画像平台可以实时消费广告投放数据并分析不同广告订单的投放效果，依据投放效果可以及时调整投放策略。图8-9展示了画像平台在广告投放中的主要应用方式。
图8-9 画像平台在广告投放中的应用方式本文节选自《用户画像：平台构建与业务实践》，转载请注明出处。
