互联网产品中有两个重要的生命周期理论“产品生命周期”和“用户生命周期”。产品生命周期是指互联网产品从进入市场开始推广到停止运营的整个阶段；用户生命周期是指产品使用者从第一次接触产品开始到卸载彻底不用产品为止的整个阶段。
用户生命周期管理的意义
从数据层面来看，某用户成为平台会员后，那么该用户在该平台上产生的交互行为都将转化为该用户的一条条数据，这几乎是一个永久操作，所以我们可以从用户的注册人数等数据来看平台的累计用户数。但众所周知，累计的用户数远不等于你的真实有效用户，而如果把颗粒度细化到每一个用户在产品中的用户行为，我们不难发现用户不是一直活跃，也不会一直休眠，可能用户就在活跃、休眠、成长之间的来回徘徊，而最终可能会走向流失，就是看我们能让此过程变得缓慢，延缓休眠和流失。
用户总是喜新厌旧的，对单一平台、单一品类、单一系列的忠诚度非常有限。需要注意的是，不是所有用户都能走完整个生命周期。大量用户会因为内外部影响，在导入期或成长期流失，常见的情况如：
- 初入期-业务范畴限制：平台提供的产品/服务有特定种类，只能吸引特定用户。
- 初入期-新人引导影响：用户适应平台，上手需要时间。新人保留做的不好，用户还没有体验到核心服务就已经流失。
- 成长期-内部不良事件：出了运营事故、产品BUG、设计缺陷，导致用户流失。
- 成长期-外部竞品事件：竞品做了促销、拉新活动、爆款，把我们的用户搞跑了。
- 成长期-用户需求满足：没有那么核心的用户，已经满足了需求，需要额外消费。
而导入期和成长期的主要流失的原因可以归结于“用户需求满足了”或“用户失望了”，所以我们要找到我们的精准用户要打磨我们的运营策略和产品体验则是在平台发力时需要做的事情。
我们把现有的用户群大致分类后，可以大体上给用户这样的划分：
- 核心用户：沉淀下来，消费几乎所有产品，保持长时间活跃，进入成熟期。
- 轻度用户：消费到一定频次后停滞，但重新迭代业务可以将部分人激活。
- 边缘用户：逐步流失，特别在引入期、成长期大量流失，并且不会响应唤醒。
鲸鱼模型与用户生命周期价值
刚通过细化的颗粒度来分析了用户生命周期的整体情况，如果我们把颗粒度放大，我们利用鲸鱼模型套上AARRR模型来分析一个用户的生命周期。我们都清楚，获取用户有一定的成本，而且在用户首次转化前产品需要不断增加投入成本，直到用户完成了首次转化，而在首次转化后我们要做的就是如何推动用户来获得更多的正向收益，来用我们产品的毛利率来想办法抵扣掉维护成本甚至是产品的迭代成本。
而用户生命周期管理的核心就是使得用户运营鲸鱼模型中的背部不断扩大，尾部和腹部的比例不断缩小，即达到净收益最大化的目的；这些都是基于用户生命周期的运营，我们细化下来可以这样做：
- 降低获客成本；
- 在更短的时间内促成首次转化；
- 提升客单价货频率；
- 减少对低价值用户的投入；
- 延长用户停留在平台上的时间；
而在用户生命周期中，用户生命周期价值CLV（Customer Lifetime Value）
企业毛利润=用户整个生命周期价值LTV-用户获取成本CAC-用户运营成本COC
（CAC可以通过增长管理来降低，COC则需要全公司的协调）
CLV =（某个客户每个月的投资频次 * 客单价 * 毛利率）*（1/月流失率）= 用户生命周期内投资次数 * 客单价 * 毛利率
这是一个常规的模板公式，但是每个行业的情况并不一样，我将其简化为：
“CLV=停留时间*购买动机”
用户标签划分与RFM模型
说到现在可能读者都能想到说“那我们对用户进行标签划分来针对用户做不同的运营策略不就能解决了？”一般重视C端运营的产品确实是这样做的，有属于自己的一套标签体系。而这套体系最早来源于“RFM模型”。
RFM模型是目前电商比较常用的用于分析用户的价值，进行用户分层管理的模型，所以，由于内容生态和电商生态还是有区别的，如果是内容产品要搭建RFM模型，我们需要以下几个步骤：首先，想要做好内容产品的数据分析模型，我们先需要看明白要借鉴的RFM模型是什么？
RFM模型是根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有3个神奇的要素，这3个要素构成了数据分析最好的指标：
R——最近一次消费 (Recency)
F——消费频率 (Frequency)
M——消费金额 (Monetary)
RFM模型中直接将消费金额作为价值点，但是对于非电商类产品来说，我们应该寻找其他的价值点。内容型产品的发表内容？工具型产品的使用时长？平台型产品的打开频次？针对不同的产品我们可以找到合理的不同价值点，针对价值点来进行象限划分法，找到合理的方法来对用户进行划分。（必要时候结合权重分析的方式来找到合理的用户标签划分）
