如今，提升用戶全生命周期價(jià)值并最終實(shí)現(xiàn)商業(yè)增長，成為很多APP關(guān)注的終極運(yùn)營指標(biāo)。

用戶生命周期價(jià)值 (Life Time Value，簡稱LTV) ，指的是用戶從開始使用APP到最后徹底流失的整個(gè)生命周期里，為產(chǎn)品所帶來的價(jià)值總和。根據(jù)其計(jì)算公式LTV = LT × ARPU，APP需要盡可能提升LT（Life Time用戶生命周期）和ARPU（Average Revenue Per User，每個(gè)用戶帶來的平均收入）這兩個(gè)子指標(biāo)，才能收獲用戶生命周期價(jià)值的最大化。

那么具體如何實(shí)現(xiàn)呢？本文為大家分享每日互動(dòng)（個(gè)推）數(shù)智運(yùn)營服務(wù)通過數(shù)智能力幫助APP提升LT和ARPU這兩個(gè)子指標(biāo)，從而最終提升用戶生命周期價(jià)值（LTV）的有效方式。

端外數(shù)據(jù)能力加持

助力APP用戶生命周期管理

數(shù)據(jù)是支撐APP開展高質(zhì)量用戶運(yùn)營的重要基石。通過分析用戶在整個(gè)生命周期各階段的行為特征和趨勢，APP產(chǎn)品和運(yùn)營人員能夠從中發(fā)現(xiàn)影響用戶活躍和留存等關(guān)鍵運(yùn)營指標(biāo)的問題癥結(jié)，并針對性地進(jìn)行產(chǎn)品功能和運(yùn)營策略的優(yōu)化。

然而由于數(shù)據(jù)維度的缺失，運(yùn)營人員通常難以對用戶在APP端外的行為特征進(jìn)行全面完整的分析，從而導(dǎo)致在改進(jìn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)、迭代運(yùn)營策略時(shí)，缺乏充分的數(shù)據(jù)支持和驗(yàn)證。

針對此問題，每日互動(dòng)（個(gè)推）數(shù)智運(yùn)營服務(wù)提供豐富的端外數(shù)據(jù)支撐，幫助APP產(chǎn)品和運(yùn)營人員進(jìn)一步了解用戶的行為特征，進(jìn)行深層次的行業(yè)對比分析，快速定位問題所在，讓運(yùn)營人員“心中有數(shù)”，更加高效地開展運(yùn)營工作，做好用戶全生命周期管理。

識別和預(yù)測流失用戶

助力APP用戶生命周期延長

每日互動(dòng)（個(gè)推）數(shù)智運(yùn)營服務(wù)不僅助力APP深入分析用戶行為特征、高效開展用戶全生命周期管理，還通過自身豐富的標(biāo)簽數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)能力，在沉默用戶促活、流失用戶識別等核心運(yùn)營場景為APP增能，助力APP減少用戶流失，提升用戶留存，實(shí)現(xiàn)用戶生命周期（LT）的延長。

比如，每日互動(dòng)（個(gè)推）數(shù)智運(yùn)營服務(wù)不僅能夠幫助APP區(qū)分出沉默用戶以及流失用戶，還可根據(jù)用戶歷史活躍情況、消費(fèi)情況等對沉默用戶進(jìn)行價(jià)值評分，幫助APP有效評估沉默用戶價(jià)值。針對高價(jià)值沉默用戶，APP可以使用個(gè)推數(shù)智運(yùn)營服務(wù)，進(jìn)行標(biāo)簽畫像的補(bǔ)全，了解他們的偏好特征，制定更有效的促活策略。

服務(wù)還提供用戶流失預(yù)測模型，助力APP對存量用戶的流失概率進(jìn)行智能預(yù)測，幫助運(yùn)營人員及時(shí)發(fā)現(xiàn)有流失傾向的用戶群體，提前做好流失預(yù)防，延長用戶的生命周期。

預(yù)測用戶付費(fèi)潛力

助力APP高效促成會員付費(fèi)轉(zhuǎn)化

以上是每日互動(dòng)（個(gè)推）發(fā)揮數(shù)智能力幫助APP提升LT（用戶生命周期）這一指標(biāo)的具體策略。此外，每日互動(dòng)（個(gè)推）數(shù)智運(yùn)營服務(wù)還圍繞用戶生命周期總價(jià)值的另一個(gè)子指標(biāo)ARPU（每個(gè)用戶帶來的平均收入），助力APP實(shí)現(xiàn)用戶價(jià)值的高效轉(zhuǎn)化，提升商業(yè)變現(xiàn)能力。

具體而言，每日互動(dòng)（個(gè)推）數(shù)智運(yùn)營服務(wù)提供付費(fèi)預(yù)測模型，助力APP對用戶的付費(fèi)潛力進(jìn)行預(yù)測，從而更高效地進(jìn)行付費(fèi)轉(zhuǎn)化引導(dǎo)。目前，電商、內(nèi)容資訊等行業(yè)的多家頭部APP正在使用該服務(wù)，挖掘高潛力會員轉(zhuǎn)化人群。比如某線上教育類APP，通過付費(fèi)預(yù)測模型智能篩選出高價(jià)值用戶群體，并針對這部分用戶群體進(jìn)行了定向的付費(fèi)引導(dǎo)，在短期內(nèi)實(shí)現(xiàn)了12%的付費(fèi)轉(zhuǎn)化率提升。而這部分完成轉(zhuǎn)化的用戶群體也作為優(yōu)質(zhì)樣本被沉淀下來，用于付費(fèi)模型的迭代以及復(fù)購模型的訓(xùn)練，進(jìn)一步提升APP的商業(yè)變現(xiàn)能力。

綜上，每日互動(dòng)（個(gè)推）數(shù)智運(yùn)營服務(wù)通過深入分析用戶行為特征、識別沉默和流失用戶，預(yù)測用戶流失傾向和付費(fèi)潛力等方式，助力APP做好用戶生命周期管理、高效進(jìn)行商業(yè)轉(zhuǎn)化，實(shí)現(xiàn)用戶生命周期價(jià)值的最大化。

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