拆解今日头条的用户生命周期

1. 产品介绍

今日头条是一款基于数据挖掘的推荐引擎产品，为用户提供精准化、个性化的移动资讯平台，实现内容与用户的精准连接。

2. 产品特色

基于个性化推荐引擎技术，根据每个用户的兴趣、位置等多个维度 进行个性化推荐，推荐内容不仅包括狭义上的新闻 ，还包括 音乐 、电影 、游戏 、购物 等资讯。

3. 产品发展过程

1. 用户画像

性别：今日头条的主要以男性用户为主，男性用户占比达62%，女性用户占38%，这基本符合当今新闻资讯APP的市场情况。

年龄：用户年龄主要集中在35岁以下，占比79%。其中30岁以下用户占比53%，用户整体趋向于年轻化。

2. 用户使用场景

1）乘坐交通工具的上下班途中

2）午休吃饭时的闲暇之余

3）睡觉前的放松时间

4）没事或无聊打发时间

随着生活节奏的加快，人们的时间越来越趋于碎片化。今日头条基于数据挖掘和个性化推送，最大化利用用户碎片化时间，实现内容与用户的精准连接，减少用户筛选信息时间、方便用户浏览阅读。

用户生命周期，简单来说，就是用户开始接触产品到离开产品的过程。用户生命周期可分为引入期、成长期、成熟期、休眠期、流失期这5个阶段。

获客区：对应引入期，对应的用户行为是成为一名用户，运营的核心工作就是拉新以及促进新用户的活跃。

升值区：对应成长期和成熟期，对应的用户行为是使用产品，在产品中活跃、与产品发生联系，持续停留在产品内，运营的核心工作是促进用户活跃，付费／转化，制造留存。

留存区：对应休眠期和流失期，对应的用户行为是离开产品、停止使用产品，运营的核心工作是对沉默流失用户进行安抚或挽回。

随着移动互联网的用户增长趋近饱和，新用户的获客成本增加，使得老用户的留存显得尤为重要。按照用户生命周期来划分用户，能够帮助我们了解不用生命周期的用户需求，更有针对性的开展运营策略，从而减少用户流失。

从三个方面来搭建今日头条的用户生命周期模型：

1、梳理业务逻辑

2、找到影响用户留存／消费的关键功能

3、定义各阶段用户行为

今日头条的业务逻辑如下：

综上分析，用户使用产品的基本逻辑为：

1）是否能搜索到想到的资讯内容（找资讯）

2）资讯内容是否符合个人偏好（消费资讯）

3）看完资讯后抒发情绪的出口（表达情绪）

从运营角度来看，用户在使用产品的过程都属于用户付出的成本，包含时间成本、体力成本、精神成本等等，用户付出的成本越高，代表对产品的黏性越强。

对于用户来说，在付出成本的对等下也需要获得感知价值，比如产品本身的价值-消费资讯，比如附加服务价值-【钱包】功能，再比如品牌价值-资讯内容全面等等。用户的感知价值越强烈，也就越容易活跃和留存。

那么，结合用户的使用逻辑，“找资讯”是用户付出的最大成本，“消费资讯”、“表达情绪”属于用户获得的感知价值，而“表达情绪”是基于“消费资讯”的衍生价值，故判断可能影响用户活跃／留存的核心关键功能：资讯推荐。

定义各阶段用户行为

至此，今日头条的用户生命周期模型也就搭建完成了。

综上所述分析可得，今日头条作为一款流量型产品，想要提高用户活跃和留存，可以从用户登录次数、产品使用时长以及功能使用引导这几个方向出发。我们再来通过产品发生的一些激励动作来辅证模型的搭建内容。

发生的显性动作

1）已关注账号内容更新发送推送信息，激励用户打开APP，提高登录次数

2）通过阅读行为赋予用户公益金，可用来做公益项目，赋予用户阅读价值，满足用户的虚荣心，激励用户长时间使用产品，提高使用时长

3）打开APP情况下，资讯更新会出现小点点（代表内容更新数量），引导用户刷新页面浏览最新资讯，提高用户使用时长

发生的隐性动作

1）从产品的版本迭代来看，优化网络加载速度、提高APP启动速度、优化组件等迭代内容，以及保持更新速度都是通过着提升用户使用体验来增加用户使用时长，且提高用户使用次数。

2）从产品功能分析，产品内置【我的钱包】等附加功能，满足用户日常生活需求，提高用户活跃度。

3）从运营手段来看，通过明星大V持续入驻、节日活动（例春节发财中国年活动）的上线等手段来激活用户发生登录行为。

延长用户生命周期有2个手段，一是预防用户流失，让用户一直待在产品内；二是针对已流失用户，做用户召回。这里主要讨论预防流失，设计流失预警机制。

1. 定义流失用户

定义流失用户，可帮助我们更有针对性的做好流失预警。

今日头条作为一款资讯型产品，核心功能是阅读资讯。但用户只要发生阅读，就必须要登录，可通过分析用户的登录行为来判断用户流失情况。

选定了登录行为作为流失用户的关键流失动作后，可考虑动作发生的时间问题。作为一款高频流量型产品，一般用户15／30天未打开APP（此次可参考内部数据），可以认定为流失了，故选用15天/30天未发生登录行为来判断用户是否流失。

2. 分析用户流失征兆

用户的流失行为是一个长期的持续行为，一旦出现流失迹象，应该立即触发预警机制。分析流失征兆可从以下几个方向入手：

从外部数据Apple store用户评论找流失原因

总结一下，用户可能流失的原因有：

1）广告太多

2）内容质量差

3）使用不流畅

4）侵犯用户隐私

内部数据可寻找的流失源头会更深，且说服力更强。这里简单列出几个数据维度来说明。

比如，用户在流失前，通常会有一些类似的行为发生。将流失行为进行细分，包括访问频次、平均阅读时长、文章阅读数、内容打开率、点赞／分享／评论／收藏等功能的使用率，以及跳出率等数据来判断流失原因。

比如，用户渠道来源分布状况，不同渠道的引流效果和质量是不一样的。通过对流失用户的分析，也可以对渠道质量有一个初步判断。

比如，流失用户的类型，包含性别、年龄、所在城市、兴趣爱好、职业、收入等等都需要纳入数据分析中，从而作为判断依据。

比如，用户流失节点时，产品是否做出了一些动作，比如版本更新后的流失率有所提高，或者触发了哪些运营手段，比如上线某个活动体验不佳，这些产品变动也属于用户流失的关键因素。

比如，从产品的服务特色来说，热点不能及时更新、内容质量太差也会造成用户流失。

综合以上流失原因，可判断用户流失前的征兆为：

1）一段时间内登录次数／使用时间有所降低

2）注册后X天内未使用产品

3.设计预警机制

根据上述流失前的用户行为征兆，即可触发预警机制。预警机制的设置可以手动化，也可以自动化，主要是根据产品的规模大小及及产品周期阶段来进行设计。今日头条目前属于成长期阶段，业务模式趋于稳定，且属于大规模用户体量，判断内部已经形成了一套自动化的预警机制。

4. 完成用户引导

也就是干预用户流失的策略制定，这个环节非常重要且需要内部数据的参考，就不单独列出讨论了。

干预的触达渠道：

1）Push

2）站内信

3）短信

4）电话

5）邮件

由于今日头条所属新闻资讯行业，存在一定的及时效应，判断目前最常使用的触发渠道应该是push和站内通知。

用户生命周期的实际运营会更复杂，我们需要借助到各种手段，也就是常说的要精细化运营，来达到让用户在生命周期内产生最大商业价值。

来源：郭小倩同学