通用指标，反映产品整体情况 – 生命周期
生命周期（Lifetime）是一个能够直观体现用户对产品兴趣的指标。如何使用它，分析师 devtodev 的 Vera Karpova 在我们的“游戏绩效指标”系列材料中进行了说明。
本篇文章属于 App2Top.ru 和 devtodev 联合推出的游戏指标材料系列。文章分为几个季节，每个季节专注于特定主题。第二季的主题是“用户”。在这一季中，我们讨论反映应用程序在与用户互动方面的商业指标。
维拉·卡尔波娃（Vera Karpova）
有时（通常在新年前夕或某些星期一），我们决定开始去健身房，购买健身卡并开始认真锻炼。
有些人可能只坚持一次课程，经历了一周的肌肉疼痛后就忘记了这个想法；有些人可能诚实地去一个月，以完成购买的通行证；而有些人则会逐渐融入其中，在健身房度过数年的晚上。
同样的情况也出现在应用程序中——并不是所有用户都能使用应用程序多年，大多数用户在失去兴趣或需求时就停止使用了。
这也是用户需求与兴趣的一个指标，同时也是他们经济活动的保障。
有一个指标可以表征这一过程，并显示用户在项目中平均活跃的时间——生命周期（Lifetime，或 LT）。这里的活跃并不是指用户每天的访问次数，而是指从第一次启动应用程序到最后一次启动之间所经过的时间。
通常情况下，生命周期是针对用户群体计算的，从安装之日起经过的时间越长，继续使用该产品的用户就越少。 用户流失通常发生在前几天。其表现如下，是一条留存率指标的图表：
计算生命周期有几种方式。最准确的方法是选择一组用户，等待他们全部停止访问项目，然后计算他们平均在项目中停留的时间。
例如，某一组有 100 个用户。我们知道在他们离开项目之前，他们在项目中停留了多少天：
在这种情况下，他们的生命周期将是 15.6 天。
但在实践中，这种方法并不可行，因为等待的时间会很长，并且仅凭一个用户群体不一定能够得出结论。
因此，通常不直接计算生命周期，而是通过考虑一些外部信息来进行评估，尤其是留存率（Retention）。
一种方法是将那些在 7、14、30 天或更长时间不再访问应用程序的用户视为流失用户。换句话说，确定用户“流失”的标准。通常，这个时间段是 1-2 周的无活动状态。
正是这个方法在 devtodev 中使用，流失的时间被定为 7 天。
另一种稍复杂的方法是计算留存率函数的积分（因为生命周期是留存率曲线下的面积），或者简单地将所有留存率指标相加。为此，需要知道几天的留存率值。最好是尽可能多的天数，因为这将影响到计算出的生命周期的准确性。
例如，我们有前 28 天的留存率数值。将它们加起来，我们得到生命周期值为 5.05。
需要注意的是，生命周期是一个平均值，它并不意味着大多数用户会在这个天数后离开项目。
这就是该指标的意义所在——它用一个数字显示了产品的整体状况。
假设在实验过程中，成功地提高了前几天的留存率，但与此同时，从第五天开始，该指标开始下降。
获得这样的结果时，很难评估变更的有效性——哪种留存率对项目的影响更大，初期留存率的增长是否足以弥补第五天之后的较长下降。
而生活值可以帮助得出这个结论，因为这个指标考虑了所有的留存率值。计算出它对于本例后，可以得出结论，变更对项目产生了积极影响。
此外，在处理生命周期时，还应关注用户细分。细分可以在两个方向进行：
- 使用标准细分，如国家、设备；
- 或按用户在应用程序中花费的时间进行细分——根据生命周期自身进行划分。
换句话说，可以单独分析和评估那些生命周期少于一周、或从一周到两周、从两周到一个月等的用户行为。
这些细分的行为可能会有所不同，深入研究这些群体可能会发现应用程序中的问题，并了解流失的原因。
生命周期还有什麼其他用途？
这个指标可以预测用户何时会离开项目。了解到何时会发生这种情况，可以尝试改变用户的行为：提供折扣、发送推送通知或更改应用程序中的某些内容，以延长用户在项目中的停留时间。
此外，生命周期与另一个指标 生命周期价值（Lifetime Value） 密切相关，该指标显示用户在项目生命周期内带来的收入。因此，尽管生命周期表面上以天数来衡量，并不包含财务成分，但它实际上对收入有影响，因为生命周期越长，用户支付的时间就越长。对于基于订阅的产品来说，这尤其重要，因为每个订阅用户将定期并稳定地为公司带来收入。
因此，用户的生命周期越长，他们的支付时间就越长且支付金额也越大。
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