引入生命周期的用户留存分析报告

1. 项目背景及数据来源

某零售业 3年数据

2 数据处理

缺失值，时间转化，同另一篇用户留存分析，不再赘述。

3. 目的

分析用户留存与流失情况，为不同群体提供有效运营建议，提升整体产品留存率。

4. 分析思路

（1）构建RFM-L 聚类模型

其中：

• 横轴为消费次数（F）
• 纵轴消费总金额（M）
• 圆圈深浅代表用户最后一次消费时间 距离 数据提取范围前的最后一天的天数 ( R)，
  R越小，颜色越浅代表时间间隔越短，用户近期仍然在活跃；
• 圆圈大小代表用户生命周期大小（L），其中圆圈越大用户生命周期越长。
  用户生命周期 在本实验中 定义为 用户创建账号时间和最后一次消费时间差距。
  分析结论，见5的表格中

(2) 分析：

根据点分布，我么可以定位到不同类型用户，这里以高消费高频率用户为例，分析不同生命周期以及不同活跃时间长度人群的消费行为特点并提出建议

F	M	L	R	分布	特点	类型