葛君說：“運營就是讓用戶留下來”，這句話沒錯，但是還有更重要的后半句：并且持續付費。當產品進入成熟期，在獲得足夠多的“路轉粉”用戶后，比起拉新，從存量用戶身上賺回更多的錢才是更核心的KPI，此時如何精細化的管理用戶關系就成為運營人員的重點工作之一。

　　一、構建用戶生命周期價值的模型

　　不同維度，用戶有不同的分類：從用戶活躍度來看，可分為僵尸用戶、低頻用戶、活躍用戶和深度用戶;從用戶對平臺的價值來看，可分為種子用戶、普通用戶、核心用戶。不同用戶都應該采取不同的運營策略，而從用戶生命周期的角度來解析和管理用戶，是目前數據化運營的常見方式之一。

　　讓用戶能在生命周期內持續產生商業價值，才是運營的使命，所謂用戶生命周期價值CLV，即Customer Lifetime Value，或者LTV(Life Time Value)，所謂商業價值，不單純是電商廣告游戲等賺錢模式，信息和數據等無形且難以量化的資源也是商業資產。

　　用戶對你的產品“路轉粉”只是故事的開始，而運營的目標是盡一切可能延長用戶生命周期，并且在生命周期中盡一切可能挖掘商業價值，但是無論你是多么出色的運營，都無法真正阻止用戶的流失，可以延長它，但就是不能阻止。

　　我們都知道，商業價值=用戶生命周期價值-獲客成本-運營成本，運營是互聯網商業變現的落地和執行者，不同產品不同商業模式，用戶的CLV也會差異很大，比如電商的CLV由一系列購買的數據指標決定，新媒體和門戶的CLV由廣告和曝光量指標決定，游戲的CLV則是由土豪玩家的支付數據決定，總之，我們需要綜合考量各種指標和數據建立合理的CLV模型。

　　二、討好用戶，不可盲目

　　處在不同階段的用戶心理狀態、需求、興趣點都是不一樣的，所以針對處在不同用戶生命周期階段中的用戶，我們應該設計不同的營銷活動。

　　1、針對潛在用戶：關鍵在于口碑營銷，朋友的介紹和推薦往往更能夠使人信任，有利于打消潛在用戶的戒備心理。企業應多開展評價、分享有禮、推薦會員有禮等活動。

　　2、針對新用戶：此時用戶正處于成長期階段，營銷的側重點應放在提高忠誠度上，針對該階段用戶的每一次消費給予激勵，引導他進行二次消費。例如：餐館會在你結賬時贈送一張優惠券：下次到店，免費贈送某某飲料一杯。另外，累計消費金額可提升會員等級以享受更多特權待遇也是培養新用戶提升消費頻率的好方法。

　　3、針對老用戶：他們是企業產品/服務的主要購買力，這一階段的用戶無需花費太高成本來維護，但是需要提高他們的積極性。成熟期用戶的活躍度，企業應重點關注，用戶活躍度一旦降低可能意味著你將失去他。通過互動活動、周期性活動提醒(節假日/生日祝福)、發放折扣券等方式可有效提高他們的活躍度。

　　4、針對已流失用戶：一段時間都沒有購買行為的用戶，即可認為已經失去該用戶。用戶流失有多方面的原因：對企業產品/服務的厭倦、選擇其他替代產品、產品/服務對其不再適用等。這時，過度的產品推廣可能會增加用戶的厭煩情緒。針對流失用戶，產品迭代更新、人文關懷、懷舊煽情可能是重新喚醒他們的有效途徑。

　　通過用戶生命周期的概念，我們應該知道要根據用戶所處的不同階段來進行有針對性的營銷。在用戶成長期注重對用戶的培養，提高他們貢獻的價值;成熟期的用戶是產品/服務的主要購買力應盡量延長這一階段的時間;用戶的流失有些時候是不可避免的，我們在挽回他們的時候不要忘記人文關懷的力量，在用戶全生命周期管理方面，諸葛君可幫助企業更高效的達成營銷目標。

　　三、如何找到你的用戶生命周期

　　用戶生命周期因產品/服務的特點而各有不同，比如婚慶/旅行類產品與電商的用戶生命周期一定是有差別的，若想找到你的用戶生命周期，其實可以從我們每天都關注的留存率中推導得出。在我們的認知里留存率只可以分析出用戶的粘性、活躍度，并不具備商業的可解釋性，但是若將其經過如下換算即可得出用戶生命周期：

　　用戶生命周期=周期/(1-周期內新增留存率)

　　比如一款產品新增用戶的月留存率是70%，那么：平均用戶生命周期=1個月/(1-70%)=3.3個月。運營的目標就是延長用戶生命周期從3.3個月到4個月、5個月乃至更長。并且在此期間產生商業價值。對于大部分產品，這個公式都是適用的。另外對于低頻產品來說，比如旅游類產品，年人均旅行次數大概為3次，那么我們可以擴大周期的時間維度。

　　為了實現商業價值的最大化，我們需要進一步精準的分析和運營，因為用戶生命周期與流失息息相關，一旦用戶流失，便是用戶生命周期的終止，挖掘用戶價值將無從談起，因此，我們應該需要明確2個問題：1、每個用戶的生命周期都能產生商業價值，但有些用戶注定更有價值，找到這群更有價值的用戶并研究其行為，讓更多的用戶“模仿”高價值用戶的行為并最終帶來更多價值;2、將用戶的流失可能扼殺在萌芽階段，延長用戶生命周期。

　　運營是有起點，有終點的，關鍵詞是調優變量：通過數據分析發現影響終極業務目標表現的關鍵問題，然后尋找關鍵變量(相關變量或因果變量)，理想情況下，將所有影響關鍵業務指標的變量全部調頻到合適檔位，最終做組合，實現業務自動高效的運行。