1. 概述

通过对用户进行生命周期状态分析,可以了解企业当前的市场竞争力,并对不同类别的客户实施不同的营销动作。比如用两个维度「最近一次登录距今的时间」和「第一次登录距今的时间」,可以将客户简单的分为四个类别:

  • 新用户:刚开始在较短的一段时期内登录/购买了产品的客户。
  • 一次性用户:在较短一段时间内登录/购买产品后,近期不再继续购买的客户。
  • 忠实用户:在较长一段时间内持续登录/购买产品,且在近期仍有购买行为的客户。
  • 流失用户:在较长一段时间内持续登录/购买了产品,但近期不再有购买行为的客户。

2. 案例演示

我们以AARRR用户运营分析文中用到的数据模型为例。

2.1 构建计算字段


(1)新建一个名为“最早登录日期”的计算字段,用FIXED函数可以获取每个用户第一次登录日期,输入表达式{FIXED[联系电话]:MIN([登录时间])}

(2)新建一个名为“今日日期”的计算字段,由于这张示例表只有2020-10-21之前的数据,所以我们将2020-10-21作为“今日日期”,输入表达式DATE("2020-10-21")

(3)依次新建名为“最近一次登录距今”和“最早登录日期距今”两个计算字段,这里需要用到日期减法函数DATEDIFF,表达式如下:

最早登录日期距今 = DATEDIFF(“DAY”, [最早登录日期], [今日日期])

最近一次登录距今 = DATEDIFF(“DAY”, [登录时间], [今日日期])

(4)新建一个名为“用户分类”的计算字段,将用户进行分类,表达式如下:

用户分类 = IF [最早登录日期距今]<=200 AND [最近一次登录距今]<=120 THEN “新用户” ELSE IF [最早登录日期距今]<=200 AND [最近一次登录距今]>120 THEN “一次性用户” ELSE IF [最早登录日期距今]>200 AND [最近一次登录距今]<=120 THEN “忠实用户” ELSE “流失用户”

如下图所示:

  • 首次登录时间小于等于 200 天,且最近一次登录在 120 天内:新用户;
  • 首次登录时间小于等于 200 天,且最近一次登录距今大于 120 天:一次性用户;
  • 首次登录时间大于 200 天,且最近一次登录距今大于 120 天:流失用户;
  • 首次登录时间大于 200 天,且最近一次登录距今在 120 天内:忠实用户。

Tips:用户分类的时间间隔您可根据自己产品情况来设定,上文的设定只是演示需要。

2.2 制作图表


(1)选择“图表”控件,在画布上画出“图表”;

(2)图表类型改为“饼图”,将字段“用户分类”拖入「颜色」、「标签」栏,字段“记录数”拖入「角度」栏,并将「记录数」使用快速表计算为“总额百分比”,如下图所示:

(3)选择“表格”控件,在画布上再添加一个“表格”,然后将字段“用户分类”和“记录数”拖入列,得到用户分类表;

(4)最后再调整下样式,完成图表的创建。

3. 结论分析

  • 一次性用户和流失用户占比较高,流失用户小于新用户数,竞争力尚可。
  • 忠实用户占比很小,客户基础薄弱。