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本文结构：
如何延长用户生命周期?
如何节省运营成本？
如何做到低成本获客？
我们每天在互联网上的行为都会产生大量的数据，随着大数据和人工智能的发展，这些数据的价值也越来越重要。
而对于产品不同的发展阶段，需要有不同的开发、运营和营销策略与其匹配，如何把控产品线发展的整体节奏和策略是关键。
大家都在讲大数据，这里我们提炼出了几个特点。
数据积累手段门槛越来越低，大家越来越注意到从真实世界到数据世界的数据化过程，搭建了非常多的数据收集、收据归集的基础设施。
在这个过程当中，我们的数据体量变得越来越大。
大家都在做数据归集，数据分析，类型非常多样。
这些数据很多时候互相没有打通，这个时候如何做数据打通，如何在自己的领域里面把数据做成闭环，能够形成一个良性的迭代。
还有就是处理速度要很快，处理数据不瞬间产生就会失去商业价值。
如何把数据提取出来的价值瞬间把释放出来，也是在用户生命周期运营的时候非常重要的一点。
你会发现大数据在各行各业应用当中，很多时候你能够得到有用的数据或者是积累到一定程度的量之后才能发生数据的价值，这个密度是非常稀疏的。
数据之外还要拼一些模型算法、算力，如果谁能用更好的模型算法、适合的模型算力尽快连接到数据和商业价值，这就是成功的关键步骤。
不知道大家有没有看过腾讯的财报，从财报反映出来的用户增长数据，可以清楚的看到目前流量红利确实不在了。
因此随着流量红利的消逝，我们的用户增长呈现了一种疲软的状态，为什么会疲软？
有一个重要的因素是，越来越多的竞争者在进入市场，整个市场的竞争是不断在加剧的。
粗放式的运营方式，已经不适应这种市场环境了。
现在的运营需要我们以用户为中心，深入去挖掘用户的一些特征，包括去利用各种各样的数据，来帮助我们去提升用户运营的效率。
所以我们提出了“用户的生命周期管理”这个概念。
其实当一个用户进入到你的APP的时候，无论是从下载安装，到使用，或者是付费，总有一天他是会消失的，整个过程中会经历不同的阶段。
在获客期，成长期，以及到成熟期，到衰退期，到流失期，不同的阶段，有不同特点的。
作为运营者来讲，如何利用数据更好地在每一个阶段服务这些用户，提升这些用户的体验，其实这是每一个用户运营者都会去想的问题。
接下来我给大家讲一下，怎样用数据，在每个周期去做这样的一些工作。
获客阶段，获客的手段大同小异，无非就是渠道、社交、以及广告这三个层面。
渠道这块可能是获客的主要手段，现在的APP运营者都会找不同的渠道去做APP推广，在这个过程当中，都会遇到一些问题，而且现在获客成本越来越高。
其实也是因为互联网发展到现在，很多资源都已经被垄断，而广告主在这方面的议价能力又非常低，只能在获客成本上下足工夫。
在这个过程当中，也会遇到一些问题，比如说广告主去利用这些渠道，进行一些推广，经常会遇到质量与成本平衡性的问题。
各个渠道会通过各种手段，去把大量新客拉进来。
但是广告主经常会想，我想要质量的时候，很有可能成本没办法保证；想要数量的时候，很有可能质量没办法保证。
所以在这个过程当中，找到一个用数据来说话的平衡点，让大家能够在各自的领域当中，能有相应的数据支持。
广告主经常有一些不切实际的要求，比如说一天给我带五万个新客进来，大家都知道这个可能性非常小，作为渠道他会怎么办？
他可能会给你一些假的用户，活跃度非常低的用户，这个时候我们就要用数据去衡量。
每个渠道给你带来的用户，这些用户有什么样的特征，留存率、活跃度怎么样。
用这些数据指标去分配渠道预算，这也是用数据的方式来寻找平衡点的方式。
大家都知道社交网络在移动互联网是最具优势的传播工具，对于这个传播工具来讲，大家都会去使用。
因为其实老用户带新用户的转化率是非常高的，社交属性可以消除大部分用户的顾虑。
如果再加上大数据的标签，能够让运营者或者开发者更有效地进行针对性传播，可以去帮助你做用户的增长。
广告投放是最普遍的一种方式，大家会用各种各样的广告去做投放，但是在这个过程中，都会遇到一个问题？
就是渠道与广告主之间的一个博弈。
渠道可以通过各种办法拉到新用户，其实有时候会和广告主希望的不太一样。
比如我针对女性投放的广告，我新进来的获客应该大部分是女性，这个时候怎么校验呢？
进行投放的时候，同样也需要大数据去进行验证，怎么验证呢？
这种时候就需要借助第三方数据平台，我们会用到个推旗下的“个灯”产品，通过个推的大数据分析，告诉你这个用户到底有什么样的特征，有什么样的兴趣爱好。
在这个过程当中，我们同时也会找到一个平衡点，所以我们在广告投放过程当中，可以利用用户画像，提升你运营的效率。
在获客过程当中，或者是在初始阶段，我们做数据验证肯定要用到数据管理平台，这些数据平台在各个阶段也有不同的作用。
在初级阶段，最主要的还是验证新获取的这些用户，他到底是不是我想要的这些人，就可以通过一些简单的用户画像，来做这样的数据校对。
到了中期，就可以利用数据模型，利用这种数据的优化，来指导广告投放，就是说这些用户进来以后，他是否符合老用户的特征。
到了后期，甚至可以利用老用户的特征分析、行为分析，通过机器学习的方式，来寻找更多的潜在用户。
在成长阶段，大家都会遇到一个问题，当一个新的用户进来之后，你是不知道这个用户有什么特征的。
这个时候我们可以去通过一些第三方数据平台，去更加了解这个用户。
帮助你去做一个冷启动的内容推荐，应用到信息流、电商里面，会有很好的效果。
今日头条一直想要做千人千面，其实这并不是一个容易的事。
在我看来，这个事情是非常缓慢的过程，或者说它是一个步步为营的过程，为什么这么说？
比如说我对自己的用户做一个简单的分组，对这些不同分组的人去做不同的运营策略，但是大家会觉得这个东西起不到同样的效果。
其实再往下做一层，我会做矢量级别的分类，做聚类分析，把有共同特征的用户放在一类，去做相应的分析，对有这些共同特征的人，去做相应的一些运营的策略。
进入到成熟阶段，运营成本可能会越来越高，而老板需要节约运营成本，怎么做？
刚刚说到广告投放，很有可能给我带来的都是假流量，我怎么去辨别流量是真的呢？
我们可以通过借助第三方大数据平台，帮你识别这些用户最近一段时间，到底有没有安装过这个APP。
这些用户是从哪个媒体来的流量、活跃度是什么样的，以及是不是真实流量。
对于中国消费者来讲，付费的意愿是非常低的，在中国想去做用户付费很难，为什么这么说？
因为中国消费者已经习惯了免费享受APP提供的服务，他没有这个意愿去做付费，那我们要怎么去培养用户的付费习惯呢？
可以先从一些小额付费的产品做起，先培养他的付费意愿。
在这个过程中，如果说他通过付费之后，已经获取了一些不一样的体验，大额付费距离也不远了。
比如发红包，各种激励手段，虽然手段很俗套，但是效果还是很不错的。
一个用户进来之后，不可能说他一直都是你的用户，他总有一天会离开，在离开之前，或者说你发现他即将要流失的时候，你该怎么做？
其实这个时候，我觉得应该首先要做的事情，就是去做一系列数据的分析。
要去看他到底是不是已经在用你的APP的同时，已经使用了行业内或者竞品的APP。
还是他的需求是不是发生了变化，这些数据对于APP开发者来讲是不清楚的。
比如今天这个用户已经不活跃了，这就需要借助个推旗下的第三方数据运营工具“个数”来分析，它可能会告诉你，用户已经装了类似的APP取代你了。
在真正的流失之前，其实你还是要做一系列分析，比如这个用户沉默了，但是他对于你来讲，是高价值用户还是低价值用户还需要去判断的。
我们可以通过个推大数据分析，他的APP使用情况，打开的频次，使用的时长来判断。
分析用户是高价值和低价值之后，还要做一系列唤醒的动作，判断这个用户是不是已经卸载了，还是说他只是沉默了。
分析完之后，还要判断一下，这些用户我应该用什么样的手段去做一系列的唤醒动作。
刚刚说到流失，再往下看一层，如果用户卸载了怎么办？
卸载了大家肯定会希望说，我要去把它召回来。
其实大家都知道召回用户这件事情是一件非常难的事情，为什么这么说？
如果说把召回用户比做挽回前任的话，大家就比较容易理解了。
不过可以在做召回之前，我们可以做几件事情，首先我得知道流失了多少用户。
我们可以通过个推的应用统计产品“个数”，去了解APP各渠道的卸载数及卸载趋势，还可以分析用户的卸载流向、卸载用户成分、卸载召回分析。
知道有多少用户卸载了也不行，我还得知道这个用户到底是什么样的人，去问这些用户，因为什么样的原因卸载。
在这个过程当中，我们可以通过数据了解APP的用户，到底是哪些用户卸载了，有多少人卸载，以及包括他卸载的原因是什么，通过这个方式，来帮助你去做召回。
同时还要对行业有一定的了解，观察整个行业是不是也发生了变化，到底是不是你自己的原因，运营的问题还是产品服务的问题。
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