网站用户的生命周期价值

customer-LTV  Avinash Kaushik的博客中最近更新的一篇文章——Calculate Customer Lifetime Value,里面非常详细地论述了什么是网站用户的生命周期价值(Lifetime Value,简称LTV),及为什么要使用LTV这个指标。其中主要阐述的是在SEM及网站推广的过程中不要仅关注于一次访问(Visit)中的转化率(Conversion Rates)和CPA(Cost Per Acquisition)这些指标,计算用户在网站的整个周期中创造的总价值将更具意义,用户生命周期价值对于衡量网站的推广策略非常具有参考价值。

什么是用户的生命周期价值

  生命周期是指一个主体从开始到结束的发展过程,所以网站用户的生命周期可以解释为用户从与网站建立关系开始到与网站彻底脱离关系的整个发展过程,而用户的生命周期价值就是在这个过程中用户为网站所带来的价值总和。

  用户的生命周期可以分为4各阶段,如下图:

customer-LTV-curve

  从用户的生命周期曲线可以看出用户在于网站建立关系期间一般会经历4个阶段,每个阶段都为网站带来不同的价值:

  考察期:用户会试探性的偶尔来访问下网站,这个时候用户创造的价值比较低;

  形成期:用户可能已经有点喜欢上你的网站了,他们会不定期的进入网站,并开始尝试做些交互,同时用户创造的价值飞速提升;

  稳定期:用户成为了网站的忠实Fans,他们经常会光顾网站,不仅自己使用网站提供的服务,同时可能还会帮助宣传网站,这个用户创造的价值到达最高峰并保持相对稳定;

  退化期:用户由于某些因素而开始与网站的关系产生裂痕,进而迅速破裂直到彻底离开,这个时期用户创造的价值迅速递减。

  需要注意的是,用户不一定在到达稳定期后与网站的关系才会衰退,在任何时期,只要有某些因素影响了用户的满意度,用户的生命周期就可能进入退化期,进而彻底脱离该网站。

如何测量用户的生命周期价值

  Avinash Kaushik在他的博客中例举的一些例子比较多的是从电子商务网站的角度,因为电子商务网站用户的生命周期价值更易于被衡量,可以直接计算用户从使用该网站开始在网站中的总消费金额、净利润等,基于这些指标通过细分用户的不同来源,可以计算不同推广策略的投资回报率(ROI),进而区分优劣。

  这种基于用户生命周期价值的网站来源评价同样也可以用于一般的网站,但是普通网站一般没有交易和销售数据,也可能不是以网站的收益作为网站的目标,那么就不能用用户的交易金额作为评价用户价值的指标。如何定义一般网站的用户生命周期价值可以参考之前的几篇有关用户分析的文章:我们还是可以采用网站用户忠诚度分析中取自Google Analytics中评价用户忠诚度的4个指标——用户访问频率、最近访问时间、平均停留时间、平均浏览页面数。这些指标是所有网站都可以测量得到的,同时提高用户的忠诚度是所有网站的共同目标,忠诚用户对网站的价值是不言而喻的,他们不仅可以为网站带来持续的价值,同时在网站线下的品牌和口碑推广上起着关键的作用。那么这4个指标如何汇总来计算得到用户的总价值指标呢?可以参考用户综合价值评分体系这篇文章,使用层次分析法(AHP)得到各指标的权重,并通过加权求和的方式计算得出用户的总价值,用该结果就可以作为衡量用户生命周期价值的评价指标。

基于用户生命周期价值的分析

  基于网站用户生命周期价值的计算结果,我们可以通过以下几个方面来对用户进行细分:

  用户的访问来源:可以对通过计算搜索引擎、外部链接、社会化网络、直接登录等方式首次访问你的网站的用户的平均生命周期价值来比较哪些来源为网站带来了最多的有价值用户:

LTV-source-analysis

  上图中柱状图表示从各来源进入我的博客的新用户数,折线图表示从各来源进来的用户的生命周期价值的平均(该来源带来的所有用户的生命周期价值总和/该来源带来的用户数,10分制)。从上图可以看出对于我的博客来说,搜索引擎带来了最多的用户(可能大部分网站都是类似的情况),而从带来的用户的生命周期价值平均值来看,外部链接是最有价值的,直接进入次之(可以用于评价网站线下推广所带来用户的价值),社会化网络再次之。所以我一般会把我看到的一些介绍网站数据分析相关的博客添加到我的外部链接表中,如果你也有网站分析相关的博客,或者认为我的博客还不错,也希望能把我的博客添加到你的外部链接表中。

  用户首次访问中浏览的内容:基于内容的细分,比如以我的博客的文章分类进行细分。可以选取用户的生命周期价值排在前100的访问用户首次访问我的博客中访问了哪些分类目录下的文章:

LTV-content-analysis

  上图柱状图表示首次访问我的博客浏览各分类文章的用户数,折线图表示生命周期价值排名前100的用户首次访问我的博客时浏览的各文章分类。这个结果就很明显了,“网站定量分析”这个内容分类为我带来了最多的新用户,同时也为我带来了最多的有价值用户,也是有价值用户转化率最高的分类目录,“个人观点分享”次之。

用户生命周期价值分析中需要注意的问题

  最后不得不说的就是这个分析中存在的一大技术难点——如何定义一个用户的首次访问。

  首先就是如何识别用户是首次访问,也就是该访问用户是新用户(New Visitor),大家估计已经注意到了在Google Analytics工具中的Visitors模块中有一项是根据New和Returning对用户进行细分,Google Analytics可以根据是否存在Cookie来进行细分,用户识别还有很多其他方法,可以参考我之前的文章——网站用户的识别,但不得不说无论何种方法对新用户的识别都存在一定的不准确性。

  另外就是如何获取用户首次访问的数据的问题。一般网站保存的统计数据有一定的期限,或者网站的数据统计起步较晚,未能统计到网站的历史数据,尤其对于已经发展了一定时间的网站或者数据量比较大的网站来说,这类统计就更显困难重重,也许这个时候网站的数据仓库就可以发挥它的价值了,数据仓库的数据集成性和保留历史数据并且不易变更的特性让其有能力可以完成诸如此类的复杂数据获取。

  今天是全国哀悼日,让我们为所有在地震中逝去的生命默哀,同时希望生还者能够尽快从伤痛中走出来,并坚强地活下去!green-ribbon

网站用户的生命周期价值》上有 42 条评论

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  6. Franc

    我觉得我们首先要定位清楚分析用户的生命周期的目的才能有的放矢,只是为了分析一下价值呢还是可以进行某种形式的客户营销或管理呢?

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  7. joegh 文章作者

    @Franc: 嗯,其实客户的生命周期价值是从比较长远的角度来评价用户,一套合理的用户生命周期价值评价体系完全可以作为网站的目标指标来衡量网站在长期运营中的效果。同时评价用户的生命周期价值也是客户关系管理(CRM)的最要一块,能够衡量用户处于那个生命周期阶段,并开展有效的有针对性的营销。

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  8. Peng.He

    首先,感谢joegh,文章写的很不错,也学习到了不少呢!整个的思路是非常清晰的,也告诉了我们这个很关键,但是呢,目前很多的包括joegh还有蓝鲸啊,宋星的博客,目前大家遇到一个问题,他们单独知道网站分析的每一个KPI,但是不知道如何去连续起来,不知道如何在实战中应用哪一项,就比如说这个用户生命周期吧,这个呢,是哪一个职位的人员更应该来关注的,是做数据营销,网站数据分析师,数据挖掘师,还是数据分析师,那么我们如何来应用这个用户生命周期,以及如何来更新和定义?这些都是存在于实战当中的问题,大家在看到这些网站之后,往往是‘噢,我又学到东西了,但是怎么用到我的工作当中来呢?’就又开始犯难了,所以呢,希望joegh在之后的文章当中,更多的可以用一些实战当中的东西来和大家分享,呵呵!

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  9. joegh 文章作者

    @Peng.He: 你好,非常感谢你的评论。其实我是这样理解的:我这边介绍的大部分都是分析的方法和应用,其实大部分的文章都会结合一些实际使用的简单案例,因为其实无论是什么方法在不同的使用环境可以衍生出多种的使用方法,所以很难结合到一个很具体细节的案例,即使有这样的实例也无法直接推广到不同的网站环境。而且我这边介绍的很多方法也都是结合我自己的思考和实际应用做了修改和变通的。

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  10. ygq729

    您好,我也做一些用户的分析,也是想把用户分为不同的周期中,目前已经得到了用户的忠诚度得分,但是应该如何划分用户处于周期中的哪个阶段呢?多谢指导!

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  11. joegh 文章作者

    @ygq729: 用户所处的生命周期的表现应该不是一个忠诚度评分可以笼统地概括的,如果真的要细分用户所处的生命周期,应该从底层的用户行为出发,可以尝试做用户的聚类分析。

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  12. joegh 文章作者

    @sweetjany: 从用户生命周期的曲线看,我们应该把用户价值输出的变化速度发生较大变化时(即虚线的斜率发生较大改变)作为用户生命周期每个阶段的分界点。但在现实中其实没发做到这么精确,一般计算用户在某个周期内平均的价值输出速度,与上一期间段进行比较进而区分用户的生命周期是不是进入一个新的阶段,可以根据网站的特征定义每个阶段的平均生命周期价值的取值区间。

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  13. sweetjany

    @joegh,谢谢您的回答,对于具体如何落地我还没想太明白,您有相关书籍推荐吗,我觉得找到用户生命周期各阶段的拐点来做生命周期提醒是蛮有价值的

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  14. joegh 文章作者

    @sweetjany: 其实现实数据很难绘制出这么完整的生命周期曲线,而且关键的难点不在于拐点的判断,而在于曲线的拟合,通常掺杂了预测的成分,预先选择阶段的分界点然后每个阶段用不同的曲线去拟合,有了曲线其实求拐点并不难,用求导就可以。
    最主要的问题是一般的互联网数据没法做到这么精细的。

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  15. ygq729

    @joegh: 上面您讲到了曲线拟合,理想情况下,是不是应该为每个用户都要做一条拟合曲线(横坐标为统计周期,纵坐标为用户价值),然后依据曲线的走势来发现该用户所处的阶段?
    此外,您还提到了“可以根据网站的特征定义每个阶段的平均生命周期价值的取值区间”,但是我没有理解这个区间的作用,不是应该依据曲线的变化速度来判断用户是不是进入了一个新阶段吗?
    再次感谢您无私的分享,让我学到很多!

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  16. joegh 文章作者

    @ygq729: 嗯,因为每个用户的生命周期曲线的走势一般都是不一样的,所以如果确实要精细分析每位用户,那么需要为每位用户拟合生命周期曲线。
    但一般情况下我们很难去拟合每个用户的曲线,所以如果可以为每个区间设定一个大概的取值区间,那么就可以统计出每个阶段的用户数量,及用户生长的变迁过程。

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  17. sarah

    您好,有个不明白的;如果我要分析某个网站的用户生命周期,但是这个网站创建比较早,也还在运营当中,不同阶段都产生新注册用户以及流失用户;这怎么对用户生命周期进行评估? 是否如文中,考察一段时期内,所有用户忠诚度的趋势图,但看不到这样的意义耶

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  18. joegh 文章作者

    @sarah: 用户生命周期价值可以看作是一个考虑了时间周期后的一个综合指标,所以相对近期的指标可以更加综合地考察用户的价值。应用到分析,需要结合细分的方法,比如文中根据来源和内容的细分,而用户的生命周期价值用来评价这些来源或内容对促成用户成长所起到的作用。不要因为要统计用户生命周期价值而去实现,要结合业务分析的目标。你说的观察趋势也是一种方法,至少可以分析用户生命周期价值当前与历史相比的变化情况。

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  29. joegh 文章作者

    @anglezaizai: 其实对于生命周期,只要用户识别上面没问题的话,定义基本都是一致的,就是从一个新用户首次访问开始算起。
    所以这里需要解决的问题应该是如何定义价值,对于资讯类网站来说,不会有直观的价值产出,所以需要明确网站的目标,一般资讯类网站需要吸引用户长期的阅读和关注,最好有一定的活跃度,所以建议从用户忠诚度和用户活跃度去定义价值会比较合适,可以参考网站用户忠诚度分析用Engagement衡量用户活跃度这两篇文章。

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  31. ygq729

    @joegh: 您好,刚刚依据用户对产品功能的使用情况做了用户分群,比如优质用户、沉默用户、活跃但无参与用户、主动发信息用户等,然后想再尝试用户生命周期,我是不是可以通过研究用户群随时间的迁移特征,来判断用户的生命周期

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