用户维-数据分析模型主要包含：
用户生命周期模型
AARRR用户增长模型
RFM模型
一、用户生命周期模型
用户生命周期，其基本涵义可以通俗地理解为“从摇篮到坟墓”（Cradle-to-Grave）的整个过程，在互联网行业中，用户的生命周期指的是：用户接触你的产品到最后流失的整个过程。一般互联网生命周期包括：引入期、成长期、成熟期、休眠期和流失期5个周期。
1.引入期：指用户从下载到进入我们产品的时期。
2.成熟期：一般用户成功使用产品或多次购买产品之后，便进入了成长期。
3.成熟期：指用户通过多次购买，成为了忠实用户，产品占领用户心智。
4.休眠期：用户在一定时间内，没有再次购买过平台产品。
5.流失期：用户超出设定的休眠期时间，没有购买过产品。
1. 用户生命周期模型作用
随着移动互联网的用户增长趋近饱和，获客成本越来越高，留住一个老用户的成本远比获取一个新用户的成本低，这使用户的留存就显得至关重要。而按照用户生命周期来划分用户，能够帮助我们了解不同生命周期的用户需求，开展运营策略，从而减少用户流失。
针对不同阶段的用户，采取针对性运营策略，从而延长用户的生命周期，尽可能让用户产生商业价值。在运营愈发精细化的当下，通过搭建用户生命周期体系，让运营工作更加精细化、效率化、产品化，对于提高平台运营的效果和效率至关重要。
在用户生命周期中有两个阶段要注意：
要缩短成长期
延长成熟期
2. 用户生命周期运营策略
五类用户生命周期
新客
首次成交用户
忠实用户
潜在流失用户
流失用户
引流期 -- 新客
目标：促成其完成首次成交。
手段：1.MGM，老带新；2.产品一定要下功夫打磨，做好用户留存。
成长期 -- 首次成交用户
目标：提高用户的更多成交。
手段：投入产品层面新客户专享的福利
成熟期 -- 忠实用户
目标：让这部分用户持续购买。
手段：1.大力度的营销活动；2.有趣的小游戏
休眠期 -- 潜在流失用户
目标：促活
注意：1.建立VIP专线及专人服务措施；2.加强舆情监控、及时发现异动。
流失期 -- 流失用户
用户流失是很容易被运营人员忽视的一个环节，而且也不能短时间内出效果，需要平时多研究，多尝试，多复盘。不仅要进行日常监测，还要对其采取运营措施，比如活动召回、push、短信、外呼等，不断复盘优化，形成体系。在重大营销时，可以尝试加大召回力度，效果好的也许会出乎意料。
二、 AARRR用户增长模型
1. AARRR模型概念及作用
获取（Acquisition）
激活 （Activation）
留存（Retention）
收入（Revenue）
推荐（Referral）
2. AARRR模型各环节说明
1.获取用户(Acquisition) -- 用户如何找到我们
什么是渠道？
一是口碑渠道，适合病毒营销；
二是有机渠道，适合搜索引擎优化、内容营销；
三是付费渠道，比如电视广告、赞助。
另外，获取用户需要重点关注的指标：
a. 渠道曝光量：有多少人看到产品推广的线索
b. 渠道转换率：有多少用户因为曝光转化成用户
c. 日新增用户数：每天新增用户数
d. 日应用下载量：每天有多少用户下载该应用
e. 获客成本(CAC):获取一个用户所消耗的成本
2.激活用户(Activation) -- 用户的首次体验如何
什么是活跃？
DAU = 当日新增 + 累计历史日留存
分析⻆度：
a.活跃用户构成
新用户数、老用户数、新老用户占比、新老用户活跃率、忠诚用户数、回流用户数、流失用户数、1次/1日登录用户占比等指标，根据不同产品运营时期，有不同的参考数值。
b.产品粘度。
MAU/DAU
c.其他指标
日活跃用户数（简称日活）：一天之内，登录或使用某个产品的用户数。类似的还有周活跃用户数，月活跃用户数
活跃率（活跃用户占比）：某一时间段内活跃用户在总用户的占比。根据时间可分为日活跃率（DAU）、周活跃率（WAU）、月活跃率（MAU）等
用户流失率：用户流失率和留存率恰好相反，如果某产品新用户的次日留存为20%，那么反过来说明有80%的用户流失了
PV(PageView)是页面浏览量，用户每打开一个网页可以看作一个PV，用户看了十个网页PV为十。
UV（Unique Visitor,独立访客数）是一定时间内访问网页的人数，不管用户访问多少网页，他都只算一个独立访客，怎么确认用户是不是同一个人呢？技术上通过网页缓存cookie或者IP判断，如果这两者改变了，则用户算作全新的访客。
3.用户留存(Retention) -- 用户会回来吗
主要指标：
次日留存率：（当天新增的用户中，在第2天使用过产品的用户数）/第一天新增的总用户数
第3日留存率：(第一天新增的用户中，在第3天使用过产品的用户数)/第一天新增的总用户数
第7日留存率：（第一天新增的用户中，在第7天使用过产品的用户数）/第一天新增的总用户数
第30天留存率：（第一天新增的用户中，在第30天使用过产品的用户数）/第一天新增的总用户数
提升活跃与留存4种方式：
a. 有效触达，唤醒用户：
手机PUSH、短信和微信公众号推送
b. 搭建激励体系，留存用户：
成长值会员体系、签到体系、积分任务体系等。
c. 丰富内容，增加用户在线时长
d. 数据反推，找到关键点
4.变现(Revenue) -- 如何赚到钱
媒体类平台依靠广告变现
游戏类依靠用户付费
电商类通过收取佣金或卖家付费的方式。
指标：
客单价：每位用户平均购买商品的金额，客单价=销售总额/顾客总数。
PUR：（pay user rate） 付费用户占比。
复购率：一定时间内，消费两次以上的用户/总购买用户数，如果10个客户购买了商品，5个用户产生了重复购买，则复购率为50%。
还有ARPU、ARPPU、付费率（区分新老）、回购率等。
5.产品推荐(Refer) -- 用户会告诉其他人吗
指标：
转发率：转发的用户数/看到该功能的用户数。
转化率：比如淘宝转化率=某段时间产生购买行为的用户数/所有到达店铺的访客人数，比如双十一，看到店铺某个产品的客户有100个，最后下单的人数有10个，则转化率为10%。
K因子：用来衡量推荐的效果。K因子=（每个用户向他的朋友发出请求的数量）*接收到邀请的人转化为新用户的转化率。K>1 用户像滚雪球一样的增大；K<1 用户群到某个规模时就会停止通过自传播的增长。
6.小结
通过AARRR模型，我们看到产品运营每个环节都至关重要，获取用户关系到我们的产品多大程度进入市场，活跃与留存关系到产品生命周期，收入的重要自是不必多说，自传播则是我们尽可能争取的资源，降低成本扩大影响的环节，每个环节都需要大量的数据分析和迭代，从而不断改进产品。
三、RFM模型
1. RFM模型概念及原理
RFM这3个值对应的价值是高还是低，对应到下面这张表里就得到了用户分类的规则。
2. 如何使用RFM模型进行用户价值分类
a.确定RFM三个指标的分段和每个分段的分值
R值：最近一次消费越近，得分越高，最高5分，最低1分
F值：消费频率越高，得分越高，最高5分，最低1分
M值：消费金额越高，得分越高，最高5分，最低1分
b.计算每个客户RFM三个指标的得分
c.分别计算出R值、F值、M值的平均值
d.用户分类
如果一行里的R值得分大于平均值，就在R值高低列里记录为“高”，否则记录为“低”，同理，F值、M值也这样比较。
然后和用户分类表格里定义的规则进行比较，就可以得出用户属于哪种类别。
e.精细化运营
f.小结
. R、F、M指标定义，不同业务定义不同。要根据具体业务灵活应用。
R、F、M按价值如确定打分规则，一般分为1-5分，也可以根据具体业务灵活来调整。或者使⽤聚类的⽅法对R、F、M的值进行分类，然后给每个类别打分。这样通过RFM模型来分析用户，对用户进行精细化运营，不断将用户转化为重要价值用户。
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