1. 概述

通过对用户进行生命周期状态分析，可以了解企业当前的市场竞争力，并对不同类别的客户实施不同的营销动作。比如用两个维度「最近一次登录距今的时间」和「第一次登录距今的时间」，可以将客户简单的分为四个类别：

• 新用户：刚开始在较短的一段时期内登录/购买了产品的客户。
• 一次性用户：在较短一段时间内登录/购买产品后，近期不再继续购买的客户。
• 忠实用户：在较长一段时间内持续登录/购买产品，且在近期仍有购买行为的客户。
• 流失用户：在较长一段时间内持续登录/购买了产品，但近期不再有购买行为的客户。

2. 案例演示

我们以AARRR用户运营分析文中用到的数据模型为例。

2.1 构建计算字段

（1）新建一个名为“最早登录日期”的计算字段，用FIXED函数可以获取每个用户第一次登录日期，输入表达式{FIXED[联系电话]:MIN([登录时间])}

（2）新建一个名为“今日日期”的计算字段，由于这张示例表只有2020-10-21之前的数据，所以我们将2020-10-21作为“今日日期”，输入表达式DATE("2020-10-21")

（3）依次新建名为“最近一次登录距今”和“最早登录日期距今”两个计算字段，这里需要用到日期减法函数DATEDIFF，表达式如下：

最早登录日期距今 = DATEDIFF(“DAY”, [最早登录日期], [今日日期])

最近一次登录距今 = DATEDIFF(“DAY”, [登录时间], [今日日期])

（4）新建一个名为“用户分类”的计算字段，将用户进行分类，表达式如下：

用户分类 = IF [最早登录日期距今]<=200 AND [最近一次登录距今]<=120 THEN “新用户” ELSE IF [最早登录日期距今]<=200 AND [最近一次登录距今]>120 THEN “一次性用户” ELSE IF [最早登录日期距今]>200 AND [最近一次登录距今]<=120 THEN “忠实用户” ELSE “流失用户”

如下图所示：

• 首次登录时间小于等于 200 天，且最近一次登录在 120 天内：新用户；
• 首次登录时间小于等于 200 天，且最近一次登录距今大于 120 天：一次性用户；
• 首次登录时间大于 200 天，且最近一次登录距今大于 120 天：流失用户；
• 首次登录时间大于 200 天，且最近一次登录距今在 120 天内：忠实用户。

Tips：用户分类的时间间隔您可根据自己产品情况来设定，上文的设定只是演示需要。

2.2 制作图表

（1）选择“图表”控件，在画布上画出“图表”；

（2）图表类型改为“饼图”，将字段“用户分类”拖入「颜色」、「标签」栏，字段“记录数”拖入「角度」栏，并将「记录数」使用快速表计算为“总额百分比”，如下图所示：

（3）选择“表格”控件，在画布上再添加一个“表格”，然后将字段“用户分类”和“记录数”拖入列，得到用户分类表；

（4）最后再调整下样式，完成图表的创建。

3. 结论分析

• 一次性用户和流失用户占比较高，流失用户小于新用户数，竞争力尚可。
• 忠实用户占比很小，客户基础薄弱。