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1、运营活动数据分析1、用户生命周期用户生命周期有两种含义，一种是针对用户个体/群体的营销生存窗口。用 户会随时间推移发生变化，这种变化带来无数营销机会，对市场和企业是机遇。 例如怀胎十月，就是一个生命周期为十月的营销窗口，企业会围绕这时期的用户 建立特定营销。搬家，大学毕业，买房等都具有典型的周期特征。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。对于一款母婴产品，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 的客户但是流失
2、了。2、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。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。例如，微信用户的生命周期价值不能计算，不论是游戏或者微信理财，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
3、活下去，就得赚更多的钱，而不 是用户使用时间的长短。3、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 户都是天天打开客户端，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：用户鶴1个月洞慌找 数第2金月消需嫖 &.啟第Q个月消饶次故第5亍月駡费决 數勢亍冃消劈次 电AD003D0B240D21C1
4、0100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。用户弟1介月誚费次数删第3个月消赍aas3!岳亍月消费取戢麴审T月消輕次Sft忠诚指SKA0DD0D0.75B240C212,63CQ101001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
5、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。4、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。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。5、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。
6、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，如何界定优质的内容贡献者？指标包括：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。主成 分分析包括上述所有指标，将其加工成两到三个指标（通常是线性相关指标被合 并），再加工成价值指数。上述各类指数，都是针对用户营销的明细数据。应用数据最经典的是矩阵法 将指标划分出多个象限，如用户价值指数和用户流失指数。偏高dr占ra r r=j低,低高.低用户流先指数用户价值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，考虑成本的平衡适当运营即可，这就是精细化运营的案例
