葛君说：“运营就是让用户留下来”，这句话没错，但是还有更重要的后半句：并且持续付费。当产品进入成熟期，在获得足够多的“路转粉”用户后，比起拉新，从存量用户身上赚回更多的钱才是更核心的KPI，此时如何精细化的管理用户关系就成为运营人员的重点工作之一。

　　一、构建用户生命周期价值的模型

　　不同维度，用户有不同的分类：从用户活跃度来看，可分为僵尸用户、低频用户、活跃用户和深度用户;从用户对平台的价值来看，可分为种子用户、普通用户、核心用户。不同用户都应该采取不同的运营策略，而从用户生命周期的角度来解析和管理用户，是目前数据化运营的常见方式之一。

　　让用户能在生命周期内持续产生商业价值，才是运营的使命，所谓用户生命周期价值CLV，即Customer Lifetime Value，或者LTV(Life Time Value)，所谓商业价值，不单纯是电商广告游戏等赚钱模式，信息和数据等无形且难以量化的资源也是商业资产。

　　用户对你的产品“路转粉”只是故事的开始，而运营的目标是尽一切可能延长用户生命周期，并且在生命周期中尽一切可能挖掘商业价值，但是无论你是多么出色的运营，都无法真正阻止用户的流失，可以延长它，但就是不能阻止。

　　我们都知道，商业价值=用户生命周期价值-获客成本-运营成本，运营是互联网商业变现的落地和执行者，不同产品不同商业模式，用户的CLV也会差异很大，比如电商的CLV由一系列购买的数据指标决定，新媒体和门户的CLV由广告和曝光量指标决定，游戏的CLV则是由土豪玩家的支付数据决定，总之，我们需要综合考量各种指标和数据建立合理的CLV模型。

　　二、讨好用户，不可盲目

　　处在不同阶段的用户心理状态、需求、兴趣点都是不一样的，所以针对处在不同用户生命周期阶段中的用户，我们应该设计不同的营销活动。

　　1、针对潜在用户：关键在于口碑营销，朋友的介绍和推荐往往更能够使人信任，有利于打消潜在用户的戒备心理。企业应多开展评价、分享有礼、推荐会员有礼等活动。

　　2、针对新用户：此时用户正处于成长期阶段，营销的侧重点应放在提高忠诚度上，针对该阶段用户的每一次消费给予激励，引导他进行二次消费。例如：餐馆会在你结账时赠送一张优惠券：下次到店，免费赠送某某饮料一杯。另外，累计消费金额可提升会员等级以享受更多特权待遇也是培养新用户提升消费频率的好方法。

　　3、针对老用户：他们是企业产品/服务的主要购买力，这一阶段的用户无需花费太高成本来维护，但是需要提高他们的积极性。成熟期用户的活跃度，企业应重点关注，用户活跃度一旦降低可能意味着你将失去他。通过互动活动、周期性活动提醒(节假日/生日祝福)、发放折扣券等方式可有效提高他们的活跃度。

　　4、针对已流失用户：一段时间都没有购买行为的用户，即可认为已经失去该用户。用户流失有多方面的原因：对企业产品/服务的厌倦、选择其他替代产品、产品/服务对其不再适用等。这时，过度的产品推广可能会增加用户的厌烦情绪。针对流失用户，产品迭代更新、人文关怀、怀旧煽情可能是重新唤醒他们的有效途径。

　　通过用户生命周期的概念，我们应该知道要根据用户所处的不同阶段来进行有针对性的营销。在用户成长期注重对用户的培养，提高他们贡献的价值;成熟期的用户是产品/服务的主要购买力应尽量延长这一阶段的时间;用户的流失有些时候是不可避免的，我们在挽回他们的时候不要忘记人文关怀的力量，在用户全生命周期管理方面，诸葛君可帮助企业更高效的达成营销目标。

　　三、如何找到你的用户生命周期

　　用户生命周期因产品/服务的特点而各有不同，比如婚庆/旅行类产品与电商的用户生命周期一定是有差别的，若想找到你的用户生命周期，其实可以从我们每天都关注的留存率中推导得出。在我们的认知里留存率只可以分析出用户的粘性、活跃度，并不具备商业的可解释性，但是若将其经过如下换算即可得出用户生命周期：

　　用户生命周期=周期/(1-周期内新增留存率)

　　比如一款产品新增用户的月留存率是70%，那么：平均用户生命周期=1个月/(1-70%)=3.3个月。运营的目标就是延长用户生命周期从3.3个月到4个月、5个月乃至更长。并且在此期间产生商业价值。对于大部分产品，这个公式都是适用的。另外对于低频产品来说，比如旅游类产品，年人均旅行次数大概为3次，那么我们可以扩大周期的时间维度。

　　为了实现商业价值的最大化，我们需要进一步精准的分析和运营，因为用户生命周期与流失息息相关，一旦用户流失，便是用户生命周期的终止，挖掘用户价值将无从谈起，因此，我们应该需要明确2个问题：1、每个用户的生命周期都能产生商业价值，但有些用户注定更有价值，找到这群更有价值的用户并研究其行为，让更多的用户“模仿”高价值用户的行为并最终带来更多价值;2、将用户的流失可能扼杀在萌芽阶段，延长用户生命周期。

　　运营是有起点，有终点的，关键词是调优变量：通过数据分析发现影响终极业务目标表现的关键问题，然后寻找关键变量(相关变量或因果变量)，理想情况下，将所有影响关键业务指标的变量全部调频到合适档位，最终做组合，实现业务自动高效的运行。