用户生命周期，是比较好用的用户运营标签。上篇文章我们分享了《用户偏好兴趣类标签》的计算方法，今天分享一下用户的生命周期标签的一套通用的计算逻辑。
01、什么是生命周期标签
首先，什么是生命周期模型呢？
其实本质上，就是用户的一种分层、分类的方法论。是按照用户在产品中的阶段进行的划分，反映了用户从接触产品到离开产品的整个过程。从技术层面，可以理解成一个用户标签，标签值有新用户、成长期用户、流失用户等。
用户生命周期的概念，在用户增长系统中会用的比较多，后面会针对用户生命周期的应用、落地进行详细分享。这里进行概要的阐述。
通常来讲，用户的生命周期分为如下图的五个阶段：
- 引入期：用户刚刚开始使用产品或者服务，初步建立起品牌的认知
- 成长期：用户对产品服务开始逐渐信任，使用频次、深度不断加强
- 成熟期：用户对平台的服务非常熟悉，可以无障碍地完成各种内容，使用的频次深度趋于稳定
- 休眠期：用户逐步丧失对平台的兴趣，使用频率、热度越来越低
- 流失期：用户完全不再使用该产品
生命周期模型能做啥呢？针对不同阶段的用户，可以进行精细化的运营、精准施策。
那如何判断一个用户是属于什么阶段呢？这个其实就是标签的计算逻辑了。
02、如何计算生命周期标签
核心问题来了，如何计算生命周期标签呢？
计算的方式有千千万，但总体上来讲，基本分了两类：一类是通过逻辑规则进行判断生命周期的阶段，一类是通过算法来进行判断。
（1）通过逻辑规则，判断生命周期阶段
先来一个示例图，这是一个用户生命周期的划分（和上面的例子比，更加细分了一下，但逻辑是一致的）：
这里最主要的几个数据，包括：用户首单时间、有效订单量及发生时间、最近一单时间、购物频率的数据，就可以计算出比较系统的用户的生命周期。
这里设置了四个时间边界参数，分别是：形成边界、活跃边界、沉睡边界、流失边界。这四个是判断时间的主要参数。可以按照不同的业务特点进行灵活设置。
具体的计算逻辑上，可参考下面的逻辑全景图：
首先，找出全部历史有订单的用户，判断历史第一单是否在6个月以内；
- 接下来，判断用户是否只下了1单，如果是的话，根据这单产生的时间，把用户划分为三个不同的形成阶段；
- 如果用户下了两单及以上，根据用户最后一个订单的产生时间，把用户划分为三个不同的适应阶段；
如果用户第一单在6个月以前，那么判断用户的最后一单的产生时间。
- 如果在1年以前，那么用户处于流失阶段；
- 如果在6个月到1年之间，那么用户处于准流失阶段；
- 如果在3个月到6个月之间，那么用户处于沉睡阶段。
最后根据用户近3个月与近6个月的购物频率对比，
- 如果频率增加，那么用户处于成长阶段；
- 频率不变，用户处于稳定阶段；
- 频率减少，用户处于衰退阶段。
根据最后一单的产生时间
- 如果在1个月内，那么用户的对应阶段分别为成长1、稳定1、衰退1；
- 如果在1-3个月内，那么用户对应的阶段分别为成长2、稳定2、衰退2。
（2）通过算法，判断生命周期阶段
在算法层面，其实给用户计算生命周期，本质上就是进行用户分类的过程。
关于如何进行用户分类，算法就比较多了，比如可以使用朴素贝叶斯、SVN等。
关于具体的案例，咱们有机会继续分享。
