在互联网产品运营的链条上，用户生命周期管理是一出不断上演的重头戏。它不仅关系到产品的用户基础，更是衡量运营成效的关键指标。这篇文章将深入剖析用户生命周期的各个阶段，并提出相应的策略以及几个关键的问题，帮助大家思考，实际工作中如何实现用户价值的最大化。

用户生命周期，简而言之，是用户从接触产品到最终离开的全过程。

从我个人的角度来说，每个产品都有自己的自然周期，而我们去做用户生命周期最重要的是：帮助产品从自然周期的角度，去铺开、洞察用户的行为表现，并且找到关键问题，延长用户的生命周期，并且找到机会提升用户价值和商业价值。

从自然周期的角度，我们可以将这一过程通常划分为五个阶段：引入期、成长期、成熟期、休眠期、流失期。

在我看来，用户与产品属于一种关系，一种需要和被需要的关系，我们可以从“关系”的角度来类比，看看用户变化。

从这个图表中，可以看出，这个自然周期体现了用户与产品互动的全过程，哪个阶段有什么表现都比较清楚，那接下来就是更深入，如何去界定用户阶段，如何去应对已知和未知的问题？

上一个部分，我用自然周期的角度来进行划分，但针对不同的产品，需要结合产品自身的特点和目标，有不同的划分方法，下面列举几个我过去总结的方法论，以及针对社交产品和电商产品的实例说明。

用户生命周期划分，最关键的是对用户进行定义，完成用户分层。

方法论：用户生命周期划分

1. 时间维度：根据用户与产品互动的时间长度，如新用户、活跃用户、沉默用户和流失用户。
2. 行为维度：根据用户的行为模式，如使用频率、购买行为、内容互动等。
3. 价值维度：根据用户对产品的价值贡献，如高价值用户、中等价值用户和低价值用户。
4. 生命周期阶段：结合上述维度，将用户划分为获取、激活、留存、变现和召回等阶段。

这些定义和关键指标可以帮助产品更准确地识别和管理不同生命周期阶段的用户，从而制定针对性的策略来提升用户参与度和留存率。实际应用中需要根据具体的产品特性和业务逻辑进行调整和优化。

不同类型的C端产品，其用户生命周期的表现和特点各异。例如：

1. U型生命周期：特点是快进快出，前期用户快速增长，但用户流失也快。这类产品通常是因为产品力一般，无法吸引用户长期使用，用户往往尝鲜后会快速流失。通常在工具型产品、小游戏等比较常见。
2. 倒U型生命周期：特点是增长慢，但是用户留存率高，流失率低，用户表现是活跃占比、粘性高，往往常见于某一些小众群体产品，这类用户定位明确，只服务某类垂直用户，且产品和服务匹配到位，能解决一类人的一类问题，用户忠诚度较高，比如母婴社区产品，二次元群体，动漫产品等。
3. 波动型生命周期：波动型意味着这类产品的生命周期有一定的起伏周期，起伏的原因通常是因为产品功能更新、运营活动上新、跨界营销造势等，不仅是提高现有用户的活跃度，也激活沉默和流失用户，生命周期结构出现变化。

针对业务的不同阶段和目标，用户生命周期的资源分配策略会有所不同。

重点在于用户获取和激活，资源应集中在市场推广和用户体验优化上。

关键指标：

• 用户获取成本（CAC）：衡量吸引新用户所需的平均成本。
• 用户留存率（短期）：新用户在初始阶段（如前7天或30天）继续使用产品的比例。
• 转化率：访问者转化为用户的比例。
• 激活率：新用户完成关键行为（如注册、下载、首次购买）的比例。

重点转向用户留存和变现，资源应分配到产品功能迭代、用户反馈收集和商业模式探索上。

• 用户生命周期价值（LTV）：预测用户在整个生命周期内为产品带来的总收益。
• 活跃用户增长率：反映用户规模扩张速度，包括DAU（日活跃用户）或MAU（月活跃用户）的增长。
• 留存率（长期）：用户在较长时间内（如3个月、6个月）继续使用产品的比例。
• 付费转化率：付费用户占比，用户为产品带来的收入，如平均收入（ARPU）。

关注用户价值的最大化和品牌忠诚度的建立，资源应投入到用户分层运营和个性化服务上。

• 净推荐值（NPS）：衡量用户推荐产品给他人的可能性。
• 用户忠诚度：用户重复购买或使用产品的比例。
• 用户生命周期价值（LTV）：继续关注长期用户价值的增长。
• 品牌认知度：用户对品牌的认知和品牌形象的感知。

重新激活已不活跃的用户，通过个性化的沟通和激励措施来唤醒用户的兴趣。

• 休眠用户占比：休眠用户在整体用户数量中的占比。
• 促活率：休眠用户重新开始使用产品的比例。
• 用户促活成本（Cost of Engagement）：维系用户留存的平均成本。
• 休眠节点分析：用户休眠是否有特殊节点，是否有规律

重点在于识别和减少用户流失，通过改善产品和服务质量以及增强用户体验来防止用户流失。

• 流失率（Churn Rate）：在一定时间内停止使用产品或服务的用户比例。
• 挽回成功率：成功挽回即将流失用户的比例
• 用户挽回成本（Cost of Retention）：重新激活用户所需的平均成本。
• 用户生命周期长度：用户流失即可完整计算产品自然周期，即平均时间长度。
• 用户流失分析：用户流失节点，用户流失原因调研。

如果对用户分析感兴趣，可以跳转看这篇用户分析模型及案例解析。

在构建用户生命周期时，平衡新用户获取和老用户留存的资源分配是一项关键的运营挑战。以下是一些策略和考虑因素，以帮助实现这一平衡：

资源分配的策略

1. 看业务阶段：产品所处的生命周期阶段也会影响资源分配。在产品成长和成熟阶段，可能需要更多地关注老用户的留存和变现。而在产品初期，可能需要更多地投入资源来获取新用户。
2. 看用户属性及表现：对用户进行分层，识别高价值用户群体。例如，对于高留存和高消费的用户，可以投入更多资源来提高他们的满意度和忠诚度。同时，对于新用户，可以设计特定的引导和激励计划来提高他们的激活率和留存率。
3. 看投产比：：通过深入的数据分析来了解用户行为和偏好，包括新用户的获取成本（CAC）、老用户的生命周期价值（LTV）以及用户留存率。这些数据可以帮助我们理解在新用户获取和老用户留存之间投入资源的潜在回报。
4. 持续优化：资源分配不是一次性决策，而是一个持续优化的过程。定期评估营销活动的效果，根据用户反馈和市场变化调整策略。

案例

假设：一家短视频公司发现，虽然新用户获取对于扩大市场份额至关重要，但老用户的长期价值更高。

决策方向：维持新用户获取，同时增加对老用户的个性化推荐和客户服务的投资，以提高用户满意度和留存率。通过分析用户行为数据，公司发现在某些节点、某些类型的内容对新用户的吸引力特别大，比如说春节、国庆等大运营节点，可以推出营销活动，吸引新用户。

在构建用户生命周期时，平衡新用户获取和老用户留存的资源分配需要考虑多种因素，并根据实际情况灵活调整。

在留存和流失召回模块中，激励手段可以带来短期的用户活跃度提升，但长期来看，需要避免用户过度依赖激励。

比如目前大部分产品会使用的“新人礼包”，“新人礼包”的目的是促进用户完成关键激活动作，在产品的关键链路上完成转化，但一旦失去优惠或者激励，用户会马上流失。

举个例子，打车软件，都是打车，用户心智就是“哪里便宜去哪里”，因为产品的功能和服务是趋同的，针对的用户群体，解决的用户需求是一致的，因此，短期激励和用户长期心智，在这种情况下是存在冲突的。

面对这种情况，我们可以做点什么呢？

• 设计递减的激励计划，逐渐减少激励力度，引导用户形成自然使用习惯。
• 结合长期目标，如用户成长路径设计，让用户在追求更高级别时自然减少对短期激励的依赖。
• 提供非物质激励，如社区认可、成就系统等，以增强用户的内在动机。

商业表现：LTV / CAC >3 ：用户商业价值持续提高，LTV与CAC比值持续扩大，假设获客成本不变的情况下，意味着用户更愿意为你的产品付费。

• 用户获取成本（CAC）：衡量吸引新用户的成本。
• 用户生命周期价值（LTV）：预测用户在整个生命周期内为产品带来的总收益。

用户表现：简单来说，用户生命周期运营的目标是延长用户在产品的使用时间，比如用户是否能从1天变成1周，从1周变成1个月，而使用时间的延长意味着有更多的商业变现空间，因此在用户结构上，活跃用户占比提高，沉默用户和流失用户占比降低，则意味着产品粘性在持续提高。

• 留存率：衡量用户在一定时间内继续使用产品的比率。
• 流失率：衡量用户停止使用产品的比率。

举个例子

以一款AI智能产品，生命周期运营成功的标准可以涵盖以下几个核心方面：

• 商业价值体现：LTV/获客成本>=3，可持续投入，且用户LTV趋势向上。付费用户占比超过行业水平，人均ARPU逐年提升。
• 用户价值体现：保持稳定的活跃用户基数，用户使用频率高，每次会话的深度和时长远超过同类产品，用户对其提供的服务满意程度高，正面评价占比高、低投诉率以及较高的用户推荐率。占据一定的市场份额，特别是在垂直领域的定制化解决方案得到广泛应用。
• 产品价值：在各个应用领域（如对话交互、知识问答、创意写作、代码编写等）表现出卓越的实用性和创新能力，能解决实际问题，满足多样化需求，并随着用户需求和技术发展持续迭代更新。
• 技术领先与竞争力：在技术层面上，大模型的各项性能指标（如准确率、响应速度、上下文理解能力等）处于行业领先地位，有能力应对不同场景下的复杂任务，并在与竞品的竞争中持续展现出优势。

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