網站分析：網站使用者的生命週期價值分析

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Avinash Kaushik的博客中最近更新的一篇文章——Calculate Customer Lifetime Value，裡面非常詳細地論述了什麼是網站使用者的生命週期價值(Lifetime Value，簡稱LTV)， 及為什麼要使用LTV這個指標。 其中主要闡述的是在SEM及網站推廣的過程中不要僅關注于一次訪問(Visit)中的轉化率(Conversion Rates)和CPA(Cost Per Acquisition)這些指標， 計算使用者在網站的整個週期中創造的總價值將更具意義，使用者生命週期價值對於衡量網站的推廣策略非常具有參考價值。

什麼是使用者的生命週期價值

生命週期是指一個主體從開始到結束的發展過程，所以網站使用者的生命週期可以解釋為使用者從與網站建立關係開始到與網站徹底脫離關係的整個發展過程，而使用者的生命週期價值就是在這個過程中使用者為網站所帶來的價值總和。

使用者的生命週期可以分為4各階段，如下圖：

從使用者的生命週期曲線可以看出使用者在於網站建立關係期間一般會經歷4個階段，每個階段都為網站帶來不同的價值：

考察期：使用者會試探性的偶爾來訪問下網站，這個時候使用者創造的價值比較低;

形成期：使用者可能已經有點喜歡上你的網站了，他們會不週期性進入網站，並開始嘗試做些交互，同時使用者創造的價值飛速提升;

穩定期：使用者成為了網站的忠實Fans，他們經常會光顧網站，不僅自己使用網站提供的服務，同時可能還會説明宣傳網站，這個使用者創造的價值到達最高峰並保持相對穩定;

退化期：使用者由於某些因素而開始與網站的關係產生裂痕，進而迅速破裂直到徹底離開，這個時期使用者創造的價值迅速遞減。

需要注意的是，使用者不一定在到達穩定期後與網站的關係才會衰退，在任何時期，只要有某些因素影響了使用者的滿意度，使用者的生命週期就可能進入退化期，進而徹底脫離該網站。

如何測量使用者的生命週期價值

Avinash Kaushik在他的博客中例舉的一些例子比較多的是從電子商務網站的角度，因為電子商務網站使用者的生命週期價值更易於被衡量，可以直接計算使用者從使用該網站開始在網站中的總消費金額、淨利潤等， 基於這些指標通過細分使用者的不同來源，可以計算不同推廣策略的投資回報率(ROI)，進而區分優劣。

這種基於使用者生命週期價值的網站來源評價同樣也可以用於一般的網站，但是普通網站一般沒有交易和銷售資料，也可能不是以網站的收益作為網站的目標，那麼就不能用使用者的交易金額作為評價使用者價值的指標。 如何定義一般網站的使用者生命週期價值可以參考之前的幾篇有關使用者分析的文章：我們還是可以採用網站使用者忠誠度分析中取自Google Analytics中評價使用者忠誠度的4個指標——使用者訪問頻率、最近存取時間、平均停留時間、 平均流覽頁面數。 這些指標是所有網站都可以測量得到的，同時提高使用者的忠誠度是所有網站的共同目標，忠誠使用者對網站的價值是不言而喻的，他們不僅可以為網站帶來持續的價值，同時在網站線下的品牌和口碑推廣上起著關鍵的作用。 那麼這4個指標如何匯總來計算得到使用者的總價值指標呢?可以參考使用者綜合價值評分體系這篇文章，使用層次分析法(AHP)得到各指標的權重，並通過加權求和的方式計算得出使用者的總價值， 用該結果就可以作為衡量使用者生命週期價值的評價指標。

基於使用者生命週期價值的分析

基於網站使用者生命週期價值的計算結果，我們可以通過以下幾個方面來對使用者進行細分：

使用者的訪問來源：可以對通過計算搜尋引擎、外部連結、社會化網路、直接登錄等方式首次訪問你的網站的使用者的平均生命週期價值來比較哪些來源為網站帶來了最多的有價值使用者：

上圖中柱狀圖表示從各來源進入我的博客的新使用者數，折線圖表示從各來源進來的使用者的生命週期價值的平均(該來源帶來的所有使用者的生命週期價值總和/該來源帶來的使用者數，10分制)。 從上圖可以看出對於我的博客來說，搜尋引擎帶來了最多的使用者(可能大部分網站都是類似的情況)，而從帶來的使用者的生命週期價值平均值來看，外部連結是最有價值的，直接進入次之(可以用於評價網站線下推廣所帶來使用者的價值)， 社會化網路再次之。 所以我一般會把我看到的一些介紹網站資料分析相關的博客添加到我的外部連結表中，如果你也有網站分析相關的博客，或者認為我的博客還不錯，也希望能把我的博客添加到你的外部連結表中。

使用者首次訪問中流覽的內容：基於內容的細分，比如以我的博客的文章分類進行細分。 可以選取使用者的生命週期價值排在前100的訪問使用者首次訪問我的博客中訪問了哪些分類目錄下的文章：

上圖柱狀圖表示首次訪問我的博客流覽各分類文章的使用者數，折線圖表示生命週期價值排名前100的使用者首次訪問我的博客時流覽的各文章分類。 這個結果就很明顯了，「網站定量分析」這個內容分類為我帶來了最多的新使用者，同時也為我帶來了最多的有價值使用者，也是有價值使用者轉化率最高的分類目錄，「個人觀點分享」次之。

使用者生命週期價值分析中需要注意的問題

最後不得不說的就是這個分析中存在的一大技術難點——如何定義一個使用者的首次訪問。

首先就是如何識別使用者是首次訪問，也就是該訪問使用者是新使用者(New Visitor)，大家估計已經注意到了在Google Analytics工具中的Visitors模組中有一項是根據New和Returning對使用者進行細分， Google Analytics可以根據是否存在Cookie來進行細分，使用者識別還有很多其他方法，可以參考我之前的文章——網站使用者的識別，但不得不說無論何種方法對新使用者的識別都存在一定的不准確性。

另外就是如何獲取使用者首次訪問的資料的問題。 一般網站保存的統計資料有一定的期限，或者網站的資料統計起步較晚，未能統計到網站的歷史資料，尤其對於已經發展了一定時間的網站或者資料量比較大的網站來說，這類統計就更顯困難重重，也許這個時候網站的資料倉儲就可以發揮它的價值了 ，資料倉儲的資料整合性和保留歷史資料並且不易變更的特性讓其有能力可以完成諸如此類的複雜資料獲取。

文章來自：199it

via：webdataanalysis

原文：HTTP://webdataanalysis.net/personal-view/customer-lifetime-value/