伴随人工智能行业突飞猛进与持续变革，运营方法论和数据驱动力在相当长的时间内，会成为竞争制胜核心要点

用户运营梳理及方法论

1. 产品运营需要深挖用户

伴随人工智能行业突飞猛进与持续变革，运营方法论和数据驱动力在相当长的时间内，会成为竞争制胜核心要点。

即使在覆盖场景多样和快速抢占公域流量入口的今天，拉新成本日益增高，传统“以货为主”的运营模式也遭遇天花板，唯有向“以人为本”、以用户为中心的用户轻资产运营转型，深入洞察消费者心理，精准实现人货场匹配，才能进一步降本增效，释放产品及核心功能的更大潜力，在激烈的市场竞争中立于不败之地。

2. 用户生命周期是用户运营的有效依据

围绕用户运营这一课题，本报告引入“产品生命周期” 的概念， 结合该公司用户的行为数据， 提出“用户生命周期”的概念， 根据用户与机器人交互行为表现，并比对历史交互数据。

将用户划分为低潜期、高潜期、 引入期、成长期、成熟期、衰退 期和流失期，针对不同时期用户特点匹配不同的营销策略，为机器人用户运营人员提供抓手，以提升运营的精准度和成功率。

如图所示, 在用户生命周期曲线中，横轴为用户可能与机器人发生交互的时间序列，纵轴为用户在交互过程中贡献的价值。

沿着用户生命周期曲线，我们可以把用户分成三大阶段七个时期：

• 低潜期：潜在用户，场景内与机器人发生过交互，没有搜索相关行为；
• 高潜期：潜在用户，场景内与机器人发生过交互，近期开始有搜索相关行为，升值阶段：（留存用户）；
• 引入期：新用户，近期刚与机器人发生交互行为；
• 成长期：老用户，发生持续交互但没有到达稳定交互频次，趋势是交互行为增加；
• 成熟期：老用户，发生持续交互且达到稳定交互频次；
• 衰退期：老用户，发生持续交互但没有处于稳定交互频次，趋势是交互较少，挽回阶段：（流失用户）；
• 流失期：老用户，之前发生过交互行为，但近期都没有交互；

因为无法获得产品真实数据，我们以豹小秘产品为例，对多种场景交互数据进行模拟分析，计算用户的流失周期和稳定复购频次，对每个用户进行生命周期的划分。

不同的交互功能对应用户所处的生命周期是一个不断变化的动态过程，不同客户在生命周期各个阶段所处的时长也不同；而且，并非所有客户都会经历生命周期的每个阶段。

有些用户可能经历非常短暂的引入期后就迅速进入成长期和成熟期，也有用户在引入期之后就直接进入了流失期；而我们进行“用户精细化运营”的目标，就是尽快实现客户从获客阶段到升值阶段的转化，并尽可能长时间的把客户留存在升值阶段。

通过模拟分析机器人的10个功能交互对应用户生命周期结构的差异，我们可以总结出基于用户生命周期结构的用户运营方法论。

根据潜在用户、留存用户和流失用户在总用户中的占比，我们首先将交互功能的用户结构分为三大类型（L、U、 E），三种构型代表了三种不同的用户基本结构。

其中，我们选取 L 型用户结构为案例进行分析，其他两种类型（U&E）分析方法同理，不作过多描述。

整体用户结构类型：L 型代表功能类别

留存用户都处于哪个时期？分布如何？如何通过运营策略推动用户保持在成熟期状态？

为此，我们根据留存用户在不同时期的表现，定义了四种留存用户结构。