别抄书了，用户生命周期分析该这么做

在做数据分析时，这是一种典型的“说什么都会，做什么都没用”的状态。许多学生都很苦恼：“寿命到底是如何计算的？为什么我的预言在商业上行不通？” 

一、书本上的生命周期 在各路书本、文章中，大家都看到过这张图： 请注意，此图表所描述的是从理论上来说，用户的生存期。该模型假定用户保持和用户价值呈倒 U形变化。 因此推导出以下理论结果： 用户必须得维护好 要搭建成长路径 要计算全生命周期价值 不要只计较眼前利益 前期重体验，后期分等级 但这个假设前提，在具体的业务场景中很可能不成立，特别是数据上不会呈现完美曲线。因此会搞得很多做具体业务分析的同学很郁闷。

 二、差异1：活跃与付费分离 对于实体商店来说，顾客可以到店支付，也可以在购物之后再进行体验。但是在网络商品中，支付和主动是不一致的。也有一些产品，会让你不花钱，只需要激活，就能获得更多的好处。

比如游戏，比如音乐，比如视频，比如社区。 总而言之，如果用户的活跃度和付费度之间存在着一定的距离，那么用户的生命周期就会改变，因为用户的价值并不会随着留存的时间而改变，它是一个独立的个体，就像是一个矩阵模型一样。 这个时候，一定要注意各种类型的用户，尤其是免费使用的人。

在所有的网络产品中，免费下载的人占了很大一部分。若不加以区别，笼统地加以概括，就会产生一种虚假的繁荣。最后的结果就是，产品的口碑很差，而且商业化的进程非常困难。 

三、差异2：场景化消费 即便是把支出和积极的行为联系在一起，也会产生一些问题。其中，最常用的就是场景消费。 旅行： 今天下好大的雨，打个滴滴。 

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今天下雨，但是是小雨，跑去地铁站。 今天天晴，当然坐地铁拉。 这就是典型的外因驱动。 电商： 今天有大促销，看看买点啥 今天有新产品上市，看看哪家便宜 女友快过生日了，看看送点啥 这是典型的内因驱动。 要知道，不管是内部原因，还是外部原因，都是真实世界中非常常见、非常合理的一幕。

但这两种情况都有一个后果，那就是用户的留存时间和用户价值并不是倒 U形，而是呈现出一种随机变化的规律。 这就造成了用户的寿命曲线很难画出来，长时间的用户并不一定就是有价值的，而且这个产品的生命周期价值也很难估计。尤其是在大促销、大卖的时候。最终，用户们还是会选择最便宜的那一款，而不是什么时候能保存下来。 这个时候，我们就会强制要求用户的寿命周期，而不是平均寿命。

这样做的后果就是混淆了经营，市场，商品的角色，制造了一种虚幻的繁荣。让所有人都觉得：只要用户在这里待的时间长了，迟早都会有钱的。研究表明，随着时间的推移，用户寿命的平均寿命逐渐降低。 四、差异3：浅尝辄止的新人 拉新，这是一切网络产业的核心，也是最容易出幺蛾子的领域，招进来的人根本不花钱，等过一段时间再来花钱，这种事情屡见不鲜。如果新人太多，很容易让人判断不出拉新的效果。

 平均下来，就会让那些本来就为零的人，再一次创造了一个虚假的繁荣。如果排除掉这些人，那么这个渠道的价值，就会被高估。而且，因为有僵尸用户的存在，所以很难统计出循环的时间。 

这样的难度，往往会成为各大公司推卸责任的借口。尤其是在尝鲜和场景消费并存的情况下，市场部、增长组、市场部都在抱怨：“我们要评估用户的寿命周期，而不是只看现在。” 要解决这一问题也很容易：仅对那些长期的交易进行计算。比如B2B的跟单，房子，汽车等大型B2C的交易，不然就不用计算寿命周期的价值了。

像是打车、生活必需品、生鲜这些高频商品，如果不在一个月内吸引到足够多的顾客，那就意味着无法吸引到新的顾客。你这是在招揽那些不吃东西的人吗？！一个月没吃饭？！唉。

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