對已有客戶的生命狀態進行分類分析。這裏用了兩個維度「最近一次登入距今的時間」和「第一次登入距今的時間」。根據這兩個維度，可以將客戶簡單的分為四個類別。
新使用者：剛開始在較短的一段時期內登入/購買了產品的客戶。
一次性使用者：在較短一段時間內登入/購買產品後，近期不再繼續購買的客戶。
忠實使用者：在較長一段時間內持續登入/購買產品，且在近期仍有購買行為的客戶。
流失使用者：在較長一段時間內持續登入/購買了產品，但近期不再有購買行為的客戶。
可以瞭解企業當前的市場競爭力，並對不同類別的客戶實現不同的營銷動作。
1）建立自助資料集，選擇 FineBI 內嵌表「使用者留存資料」，勾選一下幾個欄位，如下圖所示：
2）新增「分組彙總」，分別拖入欄位至分組欄和彙總欄。
其中「最早激活日期」點選下拉後選擇「最早時間」，「登入時間」點選下拉後選擇「最晚時間」
如此便可求出每個使用者(即每個聯絡電話)，他們最近一次購買的時間和激活的時間。
3）由於這張範例表只有「2020-10-21」之前的資料，所以我們將「2020-10-21」作為“今日日期”，如下圖所示：
點選「新增欄」，輸入公式：todate("2020-10-21")
4）新增欄，計算「最近一次登入距今」和「激活日期距今」，如下圖所示：
5）新增欄，將使用者進行分類，如下表所示
激活時間小於等於 180 天，且最近一次登入在 60 天內：新使用者；
激活時間小於等於 180 天，且最近一次登入距今大於 60 天：一次性使用者；
激活時間大於 180 天，且最近一次登入距今大於 60 天：流失使用者；
激活時間大於 180 天，且最近一次登入距今在 60 天內：忠實使用者；
6）儲存並更新該自助資料集。
使用以上的資料製作兩個組件，如下圖所示：
可以看出：
一次性使用者和流失使用者佔比很高，流失使用者比例遠大於新使用者數，競爭力下降。
忠實使用者佔比很小，客戶基礎薄弱。