618購物節在即，剁手黨們已經迫不及待，大大小小的電商平台也開始早早策劃籌備活動。作為電商企業，如何才能在這波流量高峰中挖掘出屬於自己的節日紅利？
首先，我們還得從電商用戶LTV（用戶生命周期價值）談起。
在電商運營中，常常會聽到用戶生命周期價值。為什麽要了解用戶生命周期價值？這要從推廣渠道價值說起。之前的專欄文章中提及過，易觀方舟可以通過廣告來源跟蹤，從而明確不同流量渠道的轉化率來判斷渠道價值，但是僅僅通過一次轉化的效果來判斷渠道的質量過於片面。
做SaaS的都知道除了CAC（客戶獲取成本）之外，LTV（用戶生命周期價值）也是十分重要的——比如支出2000元行銷推廣費用獲得一個客戶，利潤1500元，看似虧損500元，實則忽視了LTV，這位顧客的二次回購是不需要額外支付行銷費用的。所以通常除了首次轉化的結果外，用戶生命價值也是判斷流量渠道質量的重要指標。這就是SaaS產品願意投入極高的獲客成本，同時特別重視續約的原因。
生命周期指的是一個主體從產生到結束的發展過程。網站用戶的生命周期可以理解為用戶從認識網站到喜歡網站到與網站關係破裂的整個過程，用戶生命周期價值指的是用戶在整個生命周期為網站創造的總價值。電商網站在度量用戶生命周期總價值方面有較大優勢，因為電商網站可以很好了解用戶的消費總金額、淨利潤等信息。
用戶生命周期可以劃分為四個階段：
1、考察期：
考察期是用戶和網站產生聯想的孕育期。在此階段，網站對於用戶來說還是陌生的，用戶會偶爾來到這個網站，可能第一次登陸留下一些印象，某次想起並再次訪問。此階段的用戶對網站產生的價值較少，可挖掘之處在於潛力很大，因為所有成熟度高的用戶都是從考察期升級的。
2、形成期：
用戶開始對網站產生喜好感，也許是從網站上獲取了喜歡的內容，或者可以持續學習成長的東西。經常訪問是這個階段用戶的重要特點，用戶通常會搜索品牌詞（比如易觀方舟）來到網站，此時用戶的價值飛速增長。
3、穩定期：
用戶已經成為了網站的粉絲。他們的典型行為是加入收藏、高頻度訪問、推薦給他的朋友（在易觀方舟裡給推薦做事件埋點即可得知推薦數據）。此階段是用戶的價值高峰。拿電商舉例，用戶通常會在此階段發生高頻率購買行為，複購率極高，是重要的價值來源。
4、退化期：
用戶可能因為某種原因，與之前喜歡的網站關係決裂了——也許是一次不好的在線體驗，也許是體驗到糟糕的的售後體驗，抑或，他找到了更喜歡的同類網站。此階段用戶的價值衰減，直至消失。
當然，用戶不一定會經歷每個周期後，在任何一個階段，都有可能直接跳入退化期。
因此我們需要在每一個階段都讓用戶滿意。
用戶在整個生命周期持續創造價值，我們可以針對不同階段的用戶給予不同的行銷策略，提高用戶的生命周期價值。
在易觀方舟裡如何衡量不同渠道的用戶生命周期的價值？
方法一：利用RFM
正如上文所說，電商是很好的例子，也就是我們經常說的RFM模型。RFM模型是衡量客戶價值和客戶創利能力的重要工具和手段。首先獲取單個用戶在所有用戶裡的RFM各自分數的區間，然後給予RFM三個維度不同的權重，Wr，Wm，Wf，總得分就會是A=Wr*r+Wm*m+Wf*f，這樣就可以得到用戶的生命周期價值的總分數。單說電商，不同的商品，不同的平台用戶的生命周期價值RFM模型也是不同的（通過權重的分配），此種分析方法是為了方便給不同生命周期價值的用戶制定行銷策略。
拿RFM中的F（消費頻次）和M（金額）來舉例，R（時間）可以在分群裡直接選擇：
比如訪問頻次是很重要的，應該在總分構成裡更高，得到用戶的全部訪問頻次後，可以用單個用戶的消費頻次與總最高頻次比較得出分數。
其次訂單金額，得到全部訂單金額的最大值和最小值以單個用戶的消費金額與最高金額進行比較得出分數。
用此種方法可以綜合得到用戶的生命價值分數，再利用此分數進行用戶生命價值等級的劃分，我們通常會分為3個等級，低中高，並且同時保存分群。此時在任何易觀方舟分析裡，可以選擇好要分析的分群（比如不同生命價值的用戶群）來進行定向分析，定向分析會帶來很多有價值的結論，比如：高價值用戶是哪裡來的？為什麽留下？為什麽成為高價值？
方法二：利用總金額
有一種簡單的方法來衡量用戶生命周期價值，就是用戶在固定時間內創造的總金額。比如現有用戶在90天內的總支付訂單金額，並且按照渠道劃分，就可以知道不同渠道的用戶創造的價值優劣。
從易觀方舟的渠道分析可以看出，產品運營大會的獲得的訂單總額是最高的，然而獲得的用戶數不是最高，所以衡量渠道效果只有轉化是不夠的，還要去看用戶生命周期價值。某渠道的用戶生命周期價值很高，說明這個渠道的用戶很重要，應投入更多精力和資金進行運營。
如果非電商的網站，如何衡量用戶的生命周期價值？
通常會根據四個指標來衡量：訪問頻率，最近訪問時間，平均停留時間，平均訪問頁面數。
這四個指標所有網站都有，它們意味著用戶忠誠度，也是所有網站都必需的。如果對數據分析了解多，你可以用層次分析法AHP來做用戶忠誠度分析，如果不想過於複雜，也可以通過一些簡單的算法來衡量非電商網站的用戶忠誠度，辦法與RMF模型判斷價值的方法一樣，結合權重四個指標進行定量分析。
用戶生命周期價值的實際應用
1、判斷不同流量渠道的價值。不同渠道來的流量的即時轉化是比較重要的判斷標準，但是在所有轉化用戶背後，生命周期價值也是重要的標準。
2、判斷高價值用戶被吸引的原因，強化內容曝光和比例。高價值用戶都有哪些共性？可以對高價值用戶的分群單獨分析，比如內容偏好，單內容產品停留時常偏好，這樣就能知道目前的存量內容或產品裡，哪些是有較高價值的。
3、針對不同生命周期的用戶給予不同的行銷策略提高總價值。我們根據每個周期的用戶狀態進行基本分類後，區分方法可以結合RFM模型，就可以有不同的策略制定，比如：針對生命周期價值低的用戶進行定向廣告和定向產品展示，針對高頻次到訪的成熟用戶給予更多減少流失的策略，針對退化期用戶積極的采取產品與服務方面的挽回彌補策略。
給予相對精準的行銷策略對提高整體用戶生命周期價值有明顯的促進作用，電商的網站運營人員不只是關注獲客，提高生命周期價值也是很重要的。
總結：
制定用戶生命價值周期的方法有簡單易用的，也有精細複雜的，不同的網站、產品、平台的生命價值周期的判斷模型都不同，需要不斷的根據業務調整校驗。但是所有的網站目標是統一的，就是要提高全部用戶生命周期內用戶產生的總價值，從而提高業務數據增長。
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