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編輯導語：無論新客還是老客，都是用戶運營體系中非常重要的群體。本文主要圍繞新老客的定義、具體的劃分邏輯及細分領域有哪些，一起跟隨本文詳細了解下吧。

“新客和老客，是做用戶運營、用戶增長最最基礎的人群細分。”

關于新老客，其實大家應該都耳熟能詳。包括之前也分享過幾篇文章，《用戶拉新的來源分析》等，也涉及新老客相關的內容。但關于新老客，具體的劃分邏輯應該是怎樣，都有哪些新老客的實踐應用，我們今天詳細來看看。

一、新老客的定義

首先聊聊，什么是新客、什么是老客。

如果是沒有系統思考過這個問題的朋友，根據表明意思也能猜出，新客不就是最近才來網站的客戶，老客就是以前就來過網站的客戶嘛！

對，這個理解基本是沒有問題的。

詳細一點，所謂新客，就是最近一段時間與網站（或者品牌等實體）有過行為，之前沒有行為的用戶；所謂老客，就是最近一段時間與網站（或者品牌等實體）有過行為，且之前也有過行為的用戶。

但是作為一個數據人、一個互聯網人，如果對于上面的定義再深究一下，可能很多朋友就模糊了：如果一個用戶一年以前來過，最近3個月沒來，是新客還是老客？比如，新客+老客=所有客戶嗎？

哈哈，給大家3秒鐘思考。

上面的那段定義，大家可以好好多讀幾遍。

因此，我們需要一個更加明確的邏輯，來定義新老客，不止停留在基礎的理解上。具體劃分及邏輯細節，我們下面詳細展開。

二、新老客的詳細邏輯

下面，我們正式全面地展開，關于新老客劃分邏輯的細節。要準確理解新老客的定義，需要掌握下面幾個具體的參數，尤其是時間窗口和行為類別。

1. 時間窗口

要準確的理解新老客的具體區別，首先要知道，劃分新老客時，首先有兩個時間窗口的概念。

在時間軸上，我們需要定義兩個具體的時間窗口，這里暫且起名為【追溯期】和【統計期】。

追溯期和統計期，在時間上是先后順序，而且是無間隔的。比如，追溯期是2020年2月1日-2021年1月31日，統計期是2021年2月1日-2021年2月28日。

因此，根據上面的圖示也很清晰，新客戶就是在追溯期沒有發生行為，在統計期發生了行為的用戶，老客戶就是在追溯期和統計期均發生了行為的用戶。

通常，追溯期按照常用的，一般會設置180天、365天、歷史所有，這幾個長度。而統計期，往往按照日、周、月、年來看。

比如，2020年天貓平臺新用戶，這個統計期就是2020一年，追溯期默認歷史所有，即天貓上線以來。再比如，2021年7月10日365天老客，看的是7月10日這一天的統計期，追溯期往前365天，這倆時間段都有行為的客戶。

通常而言，追溯期看歷史口徑的比較常見一些。但由于有些類目，比如快消品等，用戶的復購周期很短，看歷史的購買對于當下的營銷、分析，參考意義不是很大，因此會看比較短的追溯期，拋棄了一年一前的用戶行為。另外，計算量大也是一個導致不看歷史口徑的原因，后面會提到。

2. 行為類別

上面我們詳細拆解了關于時間窗口。下面，我們對行為類別進行闡述。

什么是行為類別？其實就是圖中所述的【行為】。

行為，包括很多。就電商而言，常見的行為包括購買行為（再具體而言，是下單、支付、還是成交）、登錄行為、點擊行為等。

不同的行為類型，新老客的劃分含義也是完全不一樣的。如果看的是購買行為，那么新客、老客就是統計期內所有購買用戶的細分；如果看的是點擊或者登陸行為，那么新客、老客就是統計期所有有網站點擊或者登陸行為的用戶細分。

具體用什么行為，要根據具體公司的業務形態、業務需求來。比如京東，新老客就完全是成交用戶的劃分；而抖音，相信新老客應該是互聯網行為。

就我的經驗而言，通常如果是按照成交相關的行為劃分，我們稱為新客、老客；而按照互聯網行為劃分，一般稱為新用戶、老用戶。

3. 細分擴展

其實時間窗口、行為類別這兩個參數都確定好了之后，就完全可以進行新老客的劃分以及相關指標的計算了。

但是呢，為了做的更精細化，有的業務對新老客又進行了二次的細分。從上圖中，我們看到，在統計期、追溯期內都是看的是【是否有行為】，而這里的精細化邏輯就是將【是否】升級為【次數】。

上圖是個示意圖。具體的按次數的劃分邏輯及名稱，大家可以根據業務的具體情況進行調整，這里給出的是一個思路。

三、新老客細分的意義與價值

上面聊了這么多新老客的具體劃分邏輯，下面我們簡單聊聊，為啥需要新老客分析呢？

1. 用戶細分

其實本質上，新老客的劃分，仍然是用戶細分、用戶分群的一種邏輯罷了。

目的是通過細分人群，精準了解細分人群的特征，并且針對細分人群進行針對性營分析、銷。和將用戶分為高中低價值、分為消費者4A人群等，都是一樣的道理。

2. 不同業務方的訴求不同

為什么各個公司都關注新客、老客？除了新老客是非?；A的細分邏輯外，很重要的一個原因是，新老客貼合了不同業務部門的訴求。

公司一般都有市場部、用戶運營，一些前衛的公司現在也有了用戶增長部。市場部一般關注的是新客的獲取，而用戶運營經常關注老客戶的維系、運營。不同業務部門的指標就是按照新老客來作為業績標準，因此新老客的劃分自然也就很重要了。

3. 不同行業的不同關注點

還有一點，就是不同行業的關注點是不一樣的。

比如，耐消品行業，更加關注新客的獲取，可以參考《新客如何進行獲取與潛力分析》。因為用戶一旦購買了一個耐消品（比如冰箱），可能未來5年都不會再買冰箱了。那冰箱品類關注老客戶的復購，基本是意義不大的。

而快消品，用戶復購周期短，對于拉新和老客復購都是有訴求，因此都會關注。

四、新老客細分的實踐操作

最后簡單聊一下新老客細分的一些實踐內容。

1. 關于計算量

新老客這個分析常見歸常見，確實比較耗計算。因為經常統計的是歷史所有的行為，而且最關鍵的一點，是統計時間窗口的靈活性。如果為了更加靈活的時間窗口分析，對于計算量的消耗，確實是非常大的。

當然，如果是固定的統計時間窗口，比如就是最近1天的，而不是支持任意天的，那就好很多。

2. 關于產品化

產品化這部分，暫時不寫了，有時間再詳細展開吧。

不過另外有一點，其實新老客和用戶留存分析還是有一些共通點的。關于留存分析大家可以看《用戶留存分析思路及產品化》。這里不總結了。

#專欄作家#

NK冬至，公眾號：首席數據科學家，人人都是產品經理專欄作家。在金融領域、電商領域有豐富數據及產品經驗。擅長數據分析、數據產品等相關內容。

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題圖來自Unsplash，基于CC0協議。