日活跃用户数（DAU）：即在指定日访问或使用产品的独立用户数量。DAU是衡量产品日常用户规模和黏性的基础指标，反映了产品的实时人气与市场占有率。月活跃用户数（MAU）：统计一个月内至少访问一次产品的独立用户数。MAU结合DAU可以评估用户的长期留存情况和产品周期性波动。用户留存率：包括次日留存、7日留存、30日留存等，用于衡量新用户在首次使用后一段时间内继续使用产品的比例，反映产品对用户的吸引力和初期体验质量。用户活跃时长/会话时长：用户在产品中花费的平均时间，用于评估用户对产品的沉浸程度和内容吸引力。转化率：如访问转化率（从访问到下单的比例）、注册转化率（从访问到注册的比例）、付费转化率（免费用户转化为付费用户的比率）等，这些指标直接关联到业务营收和用户价值的实现。客单价（ARPU，Average Revenue Per User）：平均每位用户带来的收入，用于衡量单个用户的价值贡献。GMV（Gross Merchandise Volume）：这是最重要的指标之一，它代表了整体销售额，是运营效果的综合体现。GMV的计算公式是UV（独立访客数）×转化率×客单价。购物车放弃率：用户将商品添加到购物车但未完成购买的比例，高放弃率可能提示存在支付流程、价格、库存等方面的问题。复购率：已购买用户再次购买的比例，该指标衡量了用户对应用的重复购买行为，对于提高用户忠诚度和增加收入具有重要意义。CPC（Cost Per Click）/CPM（Cost Per Mille）：广告点击成本/千次展示成本，衡量广告投放的经济效益。CAC（Customer Acquisition Cost）：用户获取成本，即获取一位新用户所需投入的平均成本，与LTV（Life Time Value，用户生命周期价值）对比可评估获客策略的性价比。ROI（Return On Investment）：投资回报率，计算营销活动或广告支出带来的收益与其成本之比，评估营销活动的经济效益。NPS（Net Promoter Score）：净推荐值，通过问卷调查了解用户向他人推荐产品的意愿，反映用户满意度和忠诚度。CSAT（Customer Satisfaction Score）：客户满意度评分，直接询问用户对产品或服务的满意程度。负面反馈率：用户投诉、差评、退换货等负面事件的发生频率，用于监测服务质量与产品缺陷。摘要：日活跃用户数（DAU）：即在指定日访问或使用产品的独立用户数量。DAU是衡量产品日常用户规模和黏性的基础指标，反映了产品的实时人气与市场占有率。月活跃用户数（MAU）：统计一个月内至少访问一次产品的独立用户数。MAU结合DAU可以评估用户的长期留存情况和产品周
RFM模型通过分析店铺客户的最近消费时间（R）、消费频次（F）、消费金额（M），可有效将店铺客户分层。
R（最近一次消费，Recency）：最近一次消费是指客户上一次购买的时间。理论上来说，上一次消费时间越近的客户是越优质的客户，该部分客户与店铺的关系更加紧密，更加容易触达；距离当前上一次消费越远的客户，越有流失的风险。F（消费频率，Frequency）：消费频率是指顾客在限定期间内所购买的次数。可以说最常购买的客户，是满意度最高的客户，也是忠诚度较高的客户。提升客户的购买频率意味着提高客户终身价值的贡献。M（消费金额，Monetary）：消费金额是指客户购买商品支付的订单金额。消费金额是客户贡献的最直接的体现，我们所做的所有运营活动都是为了提升客户的消费金额。根据R、F、M三个值的高低对比，可以将用户分为重要价值用户、重要发展用户、重要保持用户、重要挽留用户、一般价值用户、一般发展用户、一般保持用户、一般挽留用户等8个分类。
用户生命周期一般分为导入期、成长期、成熟期、休眠期、流失期。
导入期：用户获取阶段，将市场中的潜在用户流量转化为自家用户。此阶段的用户可以定义为还未使用或接触过产品或某功能的潜在用户。成长期：注册登录并激活，已经开始体验产品的相关服务或功能，体验过Aha时刻。如电商类产品，完成首次下单后的用户可定义为成长期用户；免费工具类产品，完整使用过一次产品功能的用户可定义为成长期用户。成熟期：深入使用产品的功能或服务，贡献较多的活跃时长、广告营收或付费等。成熟期阶段的用户，是产品最重要的用户，也是能够带来最多收益的用户。休眠期：一段时间内未产生价值行为的成熟用户。例如电商公司习惯性的把一段时间内未下单定义为进入休眠期；直播产品则一般把一段时间内未充值且在线时间下降到一个范围内称之为进入休眠期。流失期：超过一段时间未登录和访问的用户。具体时间根据行业、过往数据等来进行定义。包括性别、年龄、婚育、地区、卡种、机型、注册来源渠道等维度。用户画像越丰富越清晰，越有利于明确APP整体运营方向和重点，以针对化制定精准的营销策略。例如某信用卡APP的用户消费偏好画像数据显示，用户对家居、房产、智能硬件、汽车类消费偏好更为凸出，在APP的场景建设和营销资源设计上，就需要优先考虑这几类。
聚类建模可以根据用户的综合特征指标将用户分为不同的群体，如将用户划分为分期敏感型、积分敏感型、美食券敏感型、商旅出行敏感型等；预测建模则尝试预测用户的行为倾向，结合不同类型的用户偏好来推测用户下一步的行为，有助于执行制定精准营销策略，提升用户转化率。
根据特定时间、地点、节点行为的用户分群，比如生日客群、商圈客群、信用卡用卡关键节点行为客群等。抓住细分场景的节点营销，结合不同渠道推广资源，推动自动化、智能化营销，有助于打动用户，实现有效转化。
此阶段的目标是将潜在人群转化为新访客，重点关注拉新渠道的质量及拉新效率（ROI）。
老带新活动：利用一定的奖励制度刺激老用户拉新，例如拉新现金奖励、红包助力、砍价助力、下单交易佣金等。通过老用户的口碑传播，吸引新用户尝试产品。外部拉新： 优化自身搜索情况：例如SEO（搜索引擎优化）、SEM（搜索引擎营销）、ASO（应用商店优化）、ASM（应用商店营销），提高产品在搜索引擎和应用商店中的曝光率。 付费广告：DSP（服务广告主的在线广告平台）、SSP（供应方平台）、CPS（按佣金付费）、CPC（按点击付费）、EDM（电子邮件营销）等，通过付费广告吸引潜在用户的关注。 线下活动：地推、特殊事件或活动类，直接与潜在用户进行接触和沟通。 新媒体或者社交平台拉新：例如微博、微信、自媒体号、知乎、豆瓣、各大短视频或直播平台、KOL合作、贴吧、QQ群等，利用社交媒体的传播力和影响力，扩大产品的知名度。 异业合作资源互换：与其他相关行业的企业进行合作，实现资源共享和用户互推。目标是将新访客逐步转化为成熟用户，帮助用户发现产品的Aha moment（多译为“顿悟时刻”），重点关注新用户留存率、活跃度与转化的提升情况。
新用户引导：设置新人专区、新人成长体系（新用户权益、任务激励），推荐关注、社交关系导入（通讯录好友），提供热门内容（歌单、个群、评论、短视频、图文、音频）、爆款商品（1元购、特价、高转化）等，帮助新用户快速熟悉产品功能和使用方法。精细化运营：针对已完成转化的新用户、下单未转化新用户、无动作新用户等分场景运营，从用户角度出发，提供个性化的服务和推荐。例如，对于已完成转化的新用户，可以提供一些进阶的功能介绍和使用技巧；对于下单未转化新用户，可以发送提醒和优惠信息，促进其完成购买。目标是促进用户进一步提高使用平台的频率、提高交易及分期金额。
丰富生活场景建设：以高频场景带动用户活跃，例如电商平台可以丰富饭票、影票、出行等生活场景建设；金融平台可以推广分期等活动，提高金融类交易占比。推广分享有礼类活动：实现以老拉新，鼓励用户将产品推荐给身边的人，扩大用户群体。个性化推荐：根据用户的历史购买记录、浏览行为等数据，为用户提供个性化的商品推荐和优惠信息，提高用户的购买意愿。目标是将疲软用户再次拉为活跃用户。
分析衰退原因：通过对用户行为数据的分析，了解用户进入休眠期的原因，例如产品体验不佳、竞争对手吸引等。精准推送相关营销活动：根据用户的历史需求和偏好，推送针对性的营销活动和优惠信息，重新吸引用户的关注。例如，对于因为价格因素进入休眠期的用户，可以发送限时折扣、满减优惠等信息。目标是将流失用户再次召回。
数据建模与流失预警：通过数据建模，结合用户流失调研结果，将预流失用户打标签，设立流失预警机制，及时发现可能流失的用户。上线专属活动刺激用户再次活跃：筛选出相对易召回用户，进行偏好分析，上线专属活动，如专属优惠券、个性化推荐等，刺激用户再次使用产品。神策分析云：驱动业务的全场景数据分析平台，可帮助企业打通多源数据，识别唯一用户，构建标签及画像体系，实现用户精细化运营和精准营销。通过可视化界面交互方式，结合业务场景需求，自助创建和维护用户标签，完成用户的统一识别，构建完整的用户视图。GrowingIO分析云：其CDP产品上线了LTV预测标签，分析师通过开箱即用的标签功能，就能一键生成用户价值的预测结果，用于用户运营和价值分析。该工具基于UEI模型的标准数据表构建，能自适应不同量级、不同时间跨度的数据集，以及短则一天、长则数月的预测周期。有赞客户运营系统：围绕消费者全生命周期价值来运行，可实现全渠道数据整合，打造企业私域客户池；形成精准的客户画像，开展自动化精准营销和会员增值营销。系统提供20 + 客户分群模板，满足零售企业各类数据需求；通过营销画布优化企业内部营销活动管理，自动执行营销任务，简化工作流，提升运营效率。LinkFlow：基于客户洞察，跨渠道实现全生命周期的一对一运营，打造以消费者为中心的个性化体验。可深入洞察并细分客户，制定针对性运营策略，跨渠道触点协同，提供个性化客户体验，有效推动转化、复购、增购，显著提升客户满意度和GMV增长。店盈易会员管理营销系统：可实现会员招募、留存、复购、裂变全链路赋能，全方位提升客户全生命周期价值（LTV）。支持会员智能分群运营，精准营销触达，加速转化，提升复购；集成小程序微商城，打通线上线下营销o2o，社交裂变、引流与变现；提供智能数据报表，多维数据统计分析，支持决策避免风险。
来源：西贝郎