增长营销：备战618之前，先聊聊电商用户生命周期价值及运营策略
- 时间: 2019-05-21 02:06:51
618购物节在即，剁手党们已经迫不及待，大大小小的电商平台也开始早早策划筹备活动。 作为电商企业，如何才能在这波流量高峰中挖掘出属于自己的节日红利？
首先，我们还得从 电商用户LTV（用户生命周期价值） 谈起。
在电商运营中，常常会听到用户生命周期价值。为什么要了解用户生命周期价值？这要从推广渠道价值说起。之前的专栏文章中提及过，易观方舟可以通过广告来源跟踪，从而明确不同流量渠道的转化率来判断渠道价值，但是仅仅通过一次转化的效果来判断渠道的质量过于片面。
做SaaS的都知道除了CAC（客户获取成本）之外，LTV（用户生命周期价值）也是十分重要的——比如支出2000元营销推广费用获得一个客户，利润1500元，看似亏损500元，实则忽视了LTV，这位顾客的二次回购是不需要额外支付营销费用的。所以通常除了首次转化的结果外，用户生命价值也是判断流量渠道质量的重要指标。这就是SaaS产品愿意投入极高的获客成本，同时特别重视续约的原因。
生命周期指的是一个主体从产生到结束的发展过程。网站用户的生命周期可以理解为用户从认识网站到喜欢网站到与网站关系破裂的整个过程，用户生命周期价值指的是用户在整个生命周期为网站创造的总价值。电商网站在度量用户生命周期总价值方面有较大优势，因为电商网站可以很好了解用户的消费总金额、净利润等信息。
用户生命周期可以划分为四个阶段：
1、考察期：
考察期是用户和网站产生联想的孕育期。在此阶段，网站对于用户来说还是陌生的，用户会偶尔来到这个网站，可能第一次登陆留下一些印象，某次想起并再次访问。此阶段的用户对网站产生的价值较少，可挖掘之处在于潜力很大，因为所有成熟度高的用户都是从考察期升级的。
2、形成期：
用户开始对网站产生喜好感，也许是从网站上获取了喜欢的内容，或者可以持续学习成长的东西。经常访问是这个阶段用户的重要特点，用户通常会搜索品牌词（比如易观方舟）来到网站，此时用户的价值飞速增长。
3、稳定期：
用户已经成为了网站的粉丝。他们的典型行为是加入收藏、高频度访问、推荐给他的朋友（在易观方舟里给推荐做事件埋点即可得知推荐数据）。此阶段是用户的价值高峰。拿电商举例，用户通常会在此阶段发生高频率购买行为，复购率极高，是重要的价值来源。
4、退化期：
用户可能因为某种原因，与之前喜欢的网站关系决裂了——也许是一次不好的在线体验，也许是体验到糟糕的的售后体验，抑或，他找到了更喜欢的同类网站。此阶段用户的价值衰减，直至消失。
当然，用户不一定会经历每个周期后，在任何一个阶段，都有可能直接跳入退化期。
因此我们需要在每一个阶段都让用户满意。
用户在整个生命周期持续创造价值，我们可以针对不同阶段的用户给予不同的营销策略，提高用户的生命周期价值。
如何衡量不同渠道的用户生命周期的价值？
方法一：利用RFM
电商是很好的例子，也就是我们经常说的RFM模型。RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。首先获取单个用户在所有用户里的RFM各自分数的区间，然后给予RFM三个维度不同的权重，Wr，Wm，Wf，总得分就会是A=Wr r+Wm m+Wf*f，这样就可以得到用户的生命周期价值的总分数。单说电商，不同的商品，不同的平台用户的生命周期价值RFM模型也是不同的（通过权重的分配），此种分析方法是为了方便给不同生命周期价值的用户制定营销策略。
拿RFM中的F（消费频次）和M（金额）来举例，R（时间）可以在分群里直接选择：
比如访问频次是很重要的，应该在总分构成里更高，得到用户的全部访问频次后，可以用单个用户的消费频次与总最高频次比较得出分数。
其次订单金额，得到全部订单金额的 最大值 和 最小值 以单个用户的消费金额与最高金额进行比较得出分数。
用此种方法可以综合得到用户的生命价值分数，再利用此分数进行用户生命价值等级的划分，我们通常会分为3个等级，低中高，并且同时保存分群。此时在任何易观方舟分析里，可以选择好要分析的分群（比如不同生命价值的用户群）来进行定向分析，定向分析会带来很多有价值的结论，比如：高价值用户是哪里来的？为什么留下？为什么成为高价值？
方法二：利用总金额
有一种简单的方法来衡量用户生命周期价值，就是用户在固定时间内创造的总金额。比如现有用户在90天内的总支付订单金额，并且按照渠道划分，就可以知道不同渠道的用户创造的价值优劣。
从易观方舟的渠道分析可以看出，产品运营大会的获得的订单总额是最高的，然而获得的用户数不是最高，所以衡量渠道效果只有转化是不够的，还要去看用户生命周期价值。某渠道的用户生命周期价值很高，说明这个渠道的用户很重要，应投入更多精力和资金进行运营。
如果非电商的网站，如何衡量用户的生命周期价值？
通常会根据四个指标来衡量： 访问频率，最近访问时间，平均停留时间，平均访问页面数。
这四个指标所有网站都有，它们意味着用户忠诚度，也是所有网站都必需的。如果对数据分析了解多，你可以用层次分析法AHP来做用户忠诚度分析，如果不想过于复杂，也可以通过一些简单的算法来衡量非电商网站的用户忠诚度，办法与RMF模型判断价值的方法一样，结合权重四个指标进行定量分析。
用户生命周期价值的实际应用
1、判断不同流量渠道的价值。不同渠道来的流量的即时转化是比较重要的判断标准，但是在所有转化用户背后，生命周期价值也是重要的标准。
2、判断高价值用户被吸引的原因，强化内容曝光和比例。高价值用户都有哪些共性？可以对高价值用户的分群单独分析，比如内容偏好，单内容产品停留时常偏好，这样就能知道目前的存量内容或产品里，哪些是有较高价值的。
3、针对不同生命周期的用户给予不同的营销策略提高总价值。我们根据每个周期的用户状态进行基本分类后，区分方法可以结合RFM模型，就可以有不同的策略制定，比如：针对生命周期价值低的用户进行定向广告和定向产品展示，针对高频次到访的成熟用户给予更多减少流失的策略，针对退化期用户积极的采取产品与服务方面的挽回弥补策略。
给予相对精准的营销策略对提高整体用户生命周期价值有明显的促进作用，电商的网站运营人员不只是关注获客，提高生命周期价值也是很重要的。
总结：
制定用户生命价值周期的方法有简单易用的，也有精细复杂的，不同的网站、产品、平台的生命价值周期的判断模型都不同，需要不断的根据业务调整校验。但是所有的网站目标是统一的，就是要提高全部用户生命周期内用户产生的总价值，从而提高业务数据增长。
文：Analysys易观 (enfodesk)
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