❶ 产品市场寿命周期各阶段的特征及营销策略。举例说明
典型的产品生命周期一般可分为四个阶段，即投入期、成长期、饱和期和衰退期：
1、投入期
产品表现：产品刚起步，还不完善，经常变，还没有定型，此时市场上有少量竞品出现。
迭代策略：此时产品功能单一，少上新功能，快速迭代核心功能，保证核心功能完善和稳定。
运营策略：探索期，用户对产品还缺乏了解信任，运营应该开始逐步推广产品。获取种子用户，跟踪并做好意见反馈，做好数据分析，不断改进和提升产品体验，以获得种子用户的认可。
2、成长期
产品表现：产品关键功能固定，产品形态基本稳定，此时市场会出现大量竞品，此时产品应该重点跟踪用户反馈，分析用户需求，不断改进完善产品提升用户体验。
迭代策略：辅助运营，短平快，对新增功能做MVP，关注产品留存指标。
运营策略：重点关注种子用户口碑，此时运营可以通过，补贴、活动、邀请等策略不断拉新留存。
3、饱和期
产品表现：产品基本定型，开始开拓新的延伸产品。市场竞争激烈，竞争环境恶化。
迭代策略：重点做商业产品，提升运营效率，实现商业价值。重点关注活跃度，ARPU等指标。
运营策略：此阶段有大量用户使用，在推出商业产品同时，可能导致一些核心用户流失，拉新困难， 此时运营应该重点提升用户活跃度。
4、衰退期
产品表现：产品很长时间没有做大动作，用户活跃度下降，随着竞争激烈，竞品开始主导市场。
迭代策略：关注竞品，尽量减少客户流失，帮助客户更好的转移到替代产品。
运营策略：进行市场调研（包括竞品分析），寻求新的项目机会，或者更新产品线，想办法满足用户日益增长的新需求的目的。
(1)产品哪个阶段数据分析价值小扩展阅读
产品生命周期理论的优点是：
产品生命周期（PLC）提供了一套适用的营销规划观点。它将产品分成不同的策略时期，营销人员可针对各个阶段不同的特点而采取不同的营销组合策略。此外，产品生命周期只考虑销售和时间两个变数，简单易懂。
其缺点是：
1、产品生命周期各阶段的起止点划分标准不易确认。
2、并非所有的产品生命周期曲线都是标准的S型，还有很多特殊的产品生命周期曲线。
3、无法确定产品生命周期曲线到底适合单一产品项目层次还是一个产品集合层次。
4、该曲线只考虑销售和时间的关系，未涉及成本及价格等其它影响销售的变数。
5、易造成“营销近视症”，认为产品已到衰退期而过早将仍有市场价值的好产品剔除出了产品线。
6、产品衰退并不表示无法再生。如通过合适的改进策略，公司可能再创产品新的生命周期。
❷ 哪个不是设计最小化可行产品(MVP)的要点
一、投资人为什么会关注数据？
投资是验证商业构想合理性的一种方式，而数据是投资人用于推断商业构想是否成立的一种手段，因此考量数据的根本目的是预估企业未来盈利的空间，这直接影响了投资人是否要投资。
我们认为商业计划书主要包含几个内容：团队——商业模式——产品和服务——市场和竞争——运营现状和规划。
对于项目早期而言，主要的工作是验证产品和商业模式，你的产品是否被用户所接受，用户是否愿意为产品买单，直接体现在数据中。
如果关键数据呈现出倾斜度极好的增长曲线，至少说明几个问题：
1、 目前这个阶段的产品是有一定的用户需求的
2、 你目前的市场和用户获取策略是合理的
2011年11月1日，陌陌iOS版用户突破30万，2012年8月1日，陌陌上线一周年，用户突破1000万，日活跃用户220多万，周活跃用户接近500万，每天的消息总量接近7000万。
映客成立于2015年8月，2016年10月产品各项数据表现都不错，呈现“极速”的趋势。
二、投资人关注什么数据？
投资人关注的数据不能一概而论，它和项目所处的行业和阶段都有关系。
1、行业
举几个栗子：
（1）电商类
流量指标：独立访客数UV、页面访问数PV；
订单产生效率指标：总订单数、访问到下单转化率；
销售指标：成交金额GMV、销售金额、客单价；
整体指标：营业收入、毛利率、净利率、复购率、SKU。
（2）工具类
流量指标：独立访客数UV、页面访问数PV；
转化指标：注册用户数、用户留存率、活跃用户比例、用户增长率、付费率；
整体指标：收入、利润、成本。
（3）游戏类
转化指标：次日留存、7日留存；
盈利指标：每用户平均收入ARPU、付费转化率；
其他指标：获客成本CAC、单次使用时长、用户生命周期价值LTV。
如果是APP产品，还应包括下载量、停留时间、打开频率等。
2、阶段
不同阶段的项目，投资人的关注点不同，对于种子、天使轮的项目，投资人关注的重点在于人和方向，对于天使以后的项目，投资人更关注数据和变现。
可能很多创业者会问，我是初创企业，哪里有这么全的数据啊？
这时候该怎么办呢？Lemon给出几种方法：
1、MVP测试
将最小化可行产品MVP投放到市场上。由于最小化可行产品的目的是验证商业构想的真实性，排除“伪需求”和创业者“自high”的可能，也为产品搜集有效的反馈和建议，因此MVP测试的数据在一定程度上可以预测产品上线后的效果。
2、第三方统计
目前第三方数据平台比较多，相对靠谱，成本也低，缺点是第三方标准统一的功能不能满足个性化的需求，有条件的公司可以自己开发后台。
3、合理的预测
结合市场和产品，在现有数据基础上做出合理的预测，关键在于达成目标的途径和方法。
三、如何构建企业的指标体系？
在了解了关键指标和数据获取途径后，还有一个是Lemon认为比较重要的——如何构建企业的指标体系？（这里Lemon参考了神策数据创始人桑文锋的观点）
这里我们推荐第一关键指标法。它是《精益数据分析》一书中提到的方法。
第一关键指标指的是在任意一个时间点，只有一个最关键的指标，但随着业务的发展关注重点会有变化，由关键指标又可以衍生出许多其他的指标。
举个栗子，如果一个成熟的电商产品，目前最关心的指标是销售额，那么可以衍生出访问量、转化率、客单价等指标，团队可以通过优化这些衍生指标来实现关键指标的增长。
对于一个创业公司，不同的阶段需要关注的重点是不同的。
我们把创业公司分成三个阶段：
1、MVP 阶段
MVP指的是在创业初期通过做一个最小可用的产品来验证需求的真实性。它可以有效的排除“伪需求”的可能性，也可以帮助你优化产品。
在这一阶段，数据分析的价值比较小，需要的只是定性分析，而非数据分析。例如通过用户访谈确定产品的满足情况。
2、增长阶段
这一阶段又分为有重叠的两个阶段：留存阶段和引荐阶段。
在推广产品之前，需要确认产品是能够给客户带来价值的，并且有比较好的体验。除了直接听取用户反馈之外，还可以观察用户的活跃度。这就需要做留存分析。
当产品优化差不多时就进入到引荐阶段，我们常说一个好的产品会说话，指的就是口碑力量，这时应该关注的是净推荐值NPS。
假设有 100 个客户，其中，有多少客户是推荐给了别人且带来新客户的，有多少只是自己使用，又有多少进行了负面评论。推荐的减去否定的就是NPS。一个好的产品，NPS 应该在 50 以上。
3、营收阶段
这个阶段产品已经相对比较成熟，变现、盈利、规模化成为重点。我们关注的重点转向客户终生价值LTV、获客成本CAC、渠道分成比例、渠道用户盈利周期、成本等。
当然，这里只是列举了不同阶段的典型关键指标，结合你的项目本身，还是要具体分析。
❸ 产品数据分析要关注哪些维度或指标
(一)、销售数据之维度
1、商品
商品是零售分析的最细维度之一，大部分的指标都依附商品来做明细的记录，同时很多维度也是通过商品进行交叉分析。
2、客户
客户是销售对象，包括会员。客户所在地和区域有关联。
3、区域
区域是地理位置。从全球视角看：洲---国家---区；从国家视角看：区——省/市——县/ 区—镇/乡/村，一般按正式行政单位划分。
4、时间
时间是进行数据分析非常重要的维度，分析的角度有公历角度和农历角度。其中， 公历角度：年——季度——月——日——时段（每2小时为一个段）；星期、公历节假日。农历角度：年——节气——日——时刻；农历节假日。
(二)、销售数据之指标
1、销售数量
客户消费的商品的数量。
2、含税销售额
客户购买商品所支付的金额。
3、毛利
毛利=实际销售额－成本。
4、净利
净利=去税销售额－去税成本。
5、毛利率
销售毛利率是毛利占销售收入的百分比，也简称为毛利率，其中毛利是销售收入与销售成本的差。
毛利率=（毛利/实际销售额）×100%。
6、周转率
周转率和统计的时间段有关。周转率=（销售吊牌额/库存金额）×100%。
7、促销次数
促销次数有宏观概念上的，也有微观概念上的。宏观上，是指一个销售单位中一段 时间内发动促销的次数，或某个供应商的商品在一段时间内参与促销的次数；微观层面上，是表示一个单品在一段时间内参与促销的次数。
8、交易次数
客户在POS 点上支付一笔交易记录作为一次交易。
9、客单价
客户在一次交易中支付的金额总和称为客单价。
客单价=销售额/交易次数。
10、周转天数
周转天数=库存金额/销售吊牌额。周转天数越长，表示经营效率越低或存货管理越差；周转天数越短，表示经营效率越高或存货管理。
11、退货率
退货率=退货金额/进货金额（一段时间）；用于描述经营效率或存货管理情况的指标，与时间有关。
12、售罄率
售罄率=销售数量/进货数量。
13、库销比
库销比=期末库存金额/（本期销售牌价额/销售天数*30）
（只有在单款SKU 计算中可用数量替代金额。）
14、连带率
连带率=销售件数/交易次数。
15、平均单价
平均单价=销售金额/销售件数。
16、平均折扣
平均折扣=销售金额/销售吊牌额
17、SKU（深度与宽度）
英文全称为 stock keeping unit, 简称SKU，定义为保存库存控制的最小可用单位，例如纺织品中一个SKU 通常表示一个规格，颜色，款式），即货号，例：AMF80570-1。
18、期货
所谓期货，一般指期货合约，就是指由期货交易所统一制定的、规定在将来 某一特定的时间和地点交割一定数量标的物的标准化合约 。服装行业上具体指订货会上所订购且分期交付的货品。
19、坪效
就是指终端卖场1平米的效率，一般是作为评估卖场实力的一个重要标准。
坪效=销售金额/门店营业面积（不包含仓库面积）。
20、促销商品
指促销活动期间指定的商品，其价格低于市场同类的商品。包括DM 商品，开店促销，普通促销货（特价），不包含正常降价。
(三)、销售数据之分析方法
1、直接数据的分析。
2、间接数据的组合分析。
❹ 产品运营要用哪些数据分析方法
在产品运营优化方面，数据分析是其核心，一般常用如下数据分析方法：
1 细分分析
细分分析是分析的基础，单一维度下的指标数据的信息价值很低。细分方法可以分为两类，一类逐步分析，比如：来北京市的访客可分为朝阳，海淀等区;另一类是维度交叉，如：来自付费SEM的新访客。
2 对比分析
对比分析主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象的规模大小，水平高低，速度快慢等相对数值，通过相同维度下的指标对比，可以发现，找出业务在不同阶段的问题。
常见的对比方法包括：时间对比，空间对比，标准对比。
3 漏斗分析
转化漏斗分析是业务分析的基本模型，最常见的是把最终的转化设置为某种目的的实现，最典型的就是完成交易。但也可以是其他任何目的的实现，比如一次使用app的时间超过10分钟。
漏斗帮助我们解决两方面的问题：在一个过程中是否发生泄漏，如果有泄漏，我们能在漏斗中看到，并且能够通过进一步的分析堵住这个泄漏点；在一个过程中是否出现了其他不应该出现的过程，造成转化主进程收到损害。
4用户分析
用户分析是互联网运营的核心，常用的分析方法包括：活跃分析，留存分析，用户分群，用户画像，用户细查等。用户画像基于自动标签系统将用户完整的画像描绘清晰，更有力的支撑运营决策。
5 表单分析
填写表单是每个平台与用户交互的必备环节，优秀的表单设计，对转化率的提升起到重要作用。
用户从进入表单页面之时起，就产生了微漏斗，从进入总人数到最终完成并成功提交表单人数，这个过程之中，有多少人开始填写表单，填写表单时，遇到了什么困难导致无法完成表单，都影响最终的转化效果。
以上是常见的数据分析方法，更多应用方法需要根据业务场景灵活应用。
❺ 大数据应用的三个阶段是什么
1、大数据应用的第一阶段：辅助产品
最初的应用比较简单，就是用以辅助产品人员和市场人员做判断。过去的实体产品做一次调研很麻烦。比如饮料公司，调研人员要用各种方式观看他们喝饮料的场景和步骤。
问卷是最常见的，但不准。所以会组织各种各样专业的现场试验，要搭建环境(一般是有单面玻璃或摄像头的)、邀请志愿者，然后引导他们按照日常的习惯去完成一些操作。
比如通过摄像头监视观察室。显然这种办法非常笨重。而现在的互联网产品则根本无须这么麻烦。用户所有的使用数据、行为，都是记录在案的，想知道什么，瞬间就能分析出来。
2、大数据应用的第二阶段：创造价值
在数据的数量和质量达到一定程度后，事情开始变化了。元数据将不仅作为产品的辅助，而是变成了最有价值的产生本身。很简单的，全中国最熟悉老百姓消费习惯的是工商局吗?是哪个协会吗?是哪个科研机构吗?都不是，是淘宝。
拥有最全面的个人信用信息的，是人事局吗?是银行吗?是咨询公司吗?都不是，是支付宝。道理也简单得很，所有行为(消费、交易)发生在了这个平台上，而这个平台又有所有数据的记录，那这些数据就能产生巨大的价值。
3. 大数据应用的第二阶段：创造价值
在数据的数量和质量达到一定程度后，事情开始变化了。元数据将不仅作为产品的辅助，而是变成了最有价值的产生本身。
春节的时候，支付宝为什么要和微信争抢小额支付和社交场景的支付?不是为了那点手续费，就是为了它缺失的社交支付这一块。这块数据的价值，远超想象。
未来我们每个人的衣食住行、生活起居，都将有大量的数据记录。我们的行为会变成一串串数字成为可量化的数据，成为描述我们的信息。我们工作用云笔记、吃饭用饿了么、打车用滴滴、搜东西用网络、社交用微信，每一步都事无巨细被记了下来。
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❻ 数据分析师的成长阶段
数据分析师的成长阶段分为四个阶段，分别如下：
第一阶段叫数据专员,是一般岗位。基本学会excel（VBA最好学会；会做透视表；熟练用筛选、排序、公式），做好PPT。这样很多传统公司的数据专员已经可以胜任了。
第二阶段要会SQL，懂业务，加上第一阶段的所掌握的技能。大多数传统公司和互联网小运营、产品团队够用了。
第三阶段叫数据分析师。统计学熟练（回归、假设检验、时间序列、简单蒙特卡罗），可视化，PPT和excel一定要熟练运用。有了这些技能，能应付大多数传统公司业务和互联网业务。
第四阶段是分裂。数据分析师（数据科学家）、BI等：这部分一般是精进统计学，熟悉业务，机器学习会使用（调参+选模型+优化），取数、ETL、可视化啥的都是基本姿态。
关于数据分析师成长面临的阶段可以到CDA数据分析认证中心了解一下，CDA是大数据和人工智能时代面向国际范围全行业的数据分析专业人才职业简称，具体指在互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据人才。
❼ 新产品开发的5个阶段分别是什么吗
1、认知分析阶段
在这个阶段，尤其对新产品来说需要对环境（市场现状、核心用户痛点、竞品等）、资源、产品定位等有清晰的认识。
2、交互原型阶段
有了设计目的，接下来进行低保真原型设计。产品经理或者设计师会通过绘制简单图形来表达“产品关键流程”、“关键功能结构”等，以此与项目成员沟通并评估可行性。
3、界面视觉阶段
每个产品都有各自独特的性格。这个阶段，需要视觉设计师在理解产品目标及交互框架的前提下，能够提炼产品性格，为产品进行设计定位并赋予情感。
4、研发实施阶段
这是解决方案的生产、测试环节，该阶段同时需要产品、视觉设计师的同步跟进，以确保解决方案的质量。
5、验证改良阶段
观察数据：收集上线后的产品数据、用户行为数据。验证目标：将收集的数据与初期设定的产品数据对比，看是否达到设计目标。通过用户行为数据，了解用户使用产品是否和自己预期是否相符，进一步了解原因。
发现问题，持续改进：根据上线后的数据、用户反馈、新的功能进行持续迭代。
(7)产品哪个阶段数据分析价值小扩展阅读：
产品开发的关键节点
1、产品管理部根据研发计划编制具体的产品设计方案
2、产品管理部针对产品设计方案，组织相关部门进行可行性论证，包括财务部、生产部、市场营销部、采购部等，产品管理部根据论证意见，对产品设计方案进行修正
3、产品管理部根据市场测试反馈的信息，进行样品修改，以完善产品设计
4、产品管理部根据总经理的审批意见，对样品进行调整后，正式为产品定型，准备投产
❽ 产品生命周期四个阶段
产品生命周期的四个阶段：导入期、成长期、成熟期、衰退期。产品生命周期亦称“商品生命周期”。是指产品从投入市场到更新换代和退出市场所经历的全过程。
是产品或商品在市场运动中的经济寿命，也即在市场流通过程中，由于消费者的需求变化以及影响市场的其他因素所造成的商品由盛转衰的周期。
(8)产品哪个阶段数据分析价值小扩展阅读
产品从准备进入市场开始到被淘汰退出市场为止的全部运动过程，是由需求与技术的生产周期所决定。是产品或商品在市场运动中的经济寿命，也即在市场流通过程中，由于消费者的需求变化以及影响市场的其他因素所造成的商品由盛转衰的周期。
主要是由消费者的消费方式、消费水平、消费结构和消费心理的变化所决定的。一般分为导入（进入）期、成长期、成熟期（饱和期）、衰退（衰落）期四个阶段。
❾ App数据分析，到底要分析什么
按大众化的分法，产品的生命周期(PLC, Proct Lifetime Cycle)分为初创期、成长期、成熟期、衰退期，在产品的每个阶段，数据分析的工作权重和分析重点有所区别，下面按阶段结合案例来聊聊。
一、初创期
初创期的重点在于验证产品的核心价值，或者说验证产品的假设：通过某种产品或服务可以为特定的人群解决某个问题。这个阶段应当遵循MVP(Minimum Variable Proct) 的思想，以最小的成本来验证创业的想法，并根据用户的反馈快速迭代以调整解决方案，最终在数据上得到验证。
案例：
拿之前做的某款国外移动端论坛社交应用为例，产品在idea时期(12,13年左右)发现了论坛用户经常在吐槽从移动端Wap页访问论坛速度慢、广告多、完全没有移动端适配，于是我们提出假设：做一个App，连接论坛系统与用户，让论坛用户在移动端也能享受流畅的论坛访问体验，并且用户愿意为了这种体验付费。
于是在初期，整个产品完全围绕看帖、发帖两个核心场景进行挖掘，在论坛里进行宣传，售价$18，发现有许多用户为之付费，且这些用户的留存率达到60%+(当然与用户付费了有关)，有一半的用户使用时长都超过了70分钟。当时没过多久陆续出来了一些竞品 (Vbulletin团队，当时最大的论坛系统，开发了一个移动端的App，意图解决同样的问题)，但是没过多久都远远落在了我们后面，就是因为整个团队遵循MVP的思想，按用户反馈专心反复打磨看帖、发帖的流畅体验，获得了非常好的用户口碑并领先市场，也获得了某着名硅谷投资机构的投资。
关键数据——目标人群画像
除此之外，初创期可以通过接入一些第三方的应用监测SDK来了解初期用户群体的画像，从侧面验证用户群体与假设的目标用户群体特征是否一致，常见的是人口学属性(性别、年龄、学历、地域)。
案例：
今年4月初在和国内某健身类的APP的产品经理聊到， 该APP最初是一款健身、运动记步的工具App，在产品前期新用户的次日留存处于业内平均水平，在其观察到目标用户群体的画像时，发现女性用户明显比男性用户要多，且女性用户留存明显比男性用户要高。于是决定在产品策略上向女性用户倾斜，主攻女性健身、减脂、美容方向的功能以及内容推荐，产品整体次日留存率相比之前增长近100%。
同样，最近服务了一个鹅厂内部客户，他们开发了一款新产品，意在面向年轻人群体，结果却发现其用户年龄分布以青少年和老年人居多：
这正好与他们的用户渠道相关，原来他们有一款面向青少年和老年人的产品，为了给产品带来第一批用户，他们直接从老的产品将用户引流过来，结果发现他们并非产品的目标用户。
关键数据——留存率
在当前用户符合目标受众特征时，核心关注这些用户的留存率、使用时长/频率、用户的黏性等指标，这里就留存率展开来讲。
留存率的维度分很多种(7日，双周，30日等)，依据产品特征来选择，若产品本身满足的是小众低频需求，留存率则宜选择双周甚至是30日;留存率高，代表用户对产品价值认可并产生依赖，一般来说，假设便能得到验证，通常低于20%的留存会是一个比较危险的信号。
介绍一个以数据为驱动的先行指标模型，可以通过找到先行性指标指导产品设计，从而提升留存率。先看下先行性指标的定义，先行性指标是指新用户在使用产品早期的一种产品行为，这个指标与用户的留存率指标之间存在着非常高的线性相关关系，可以预测用户是否会在产品中留存下来。
用自己总结的公式来描述，大致如下：
积极预测可能性(%)：表示用户执行了该行为，即可预测该用户留存活跃的可能性
消极预测可能性(%) ：表示用户如果不执行该行为，即可预测该用户不留存活跃的可能性
最终，先行性指标的可信度=积极预测可能性 X 消极预测可能性 ，我们直接看案例。
案例
拿之前的论坛社交App为假设，假设“用户在注册前10天内添加好友超过7个”为先行性指标，那么我们计算一组数据：
其中，用户前10天内添加好友超过7个，则其30日留存下来可能性为99%;若添加好友小于7个，则其30日不留存下来(流失)可能性为95%，综合指标可信度为0.9405。
同理，计算以下两个先行性指标可信度：
最终，我们得到对比：
以上只是假设的数据，实际上，我们需要对比十几个甚至是二十几个行为指标才能找出先行性可信度最高的行为。
这个模型中第一条“新用户在注册后的10天内添加好友超过7个”，也就是Facebook一个经典的“aha moments”，所谓”aha moments”即当用户意识到产品的核心价值的时刻，也就是我们的“先行指标”。
(Facebook，Instagram推荐好友截图)
除此之外，先行性指标应当满足以下条件：
二、快速成长期
经过了产品打磨的初始阶段，产品有了较好的留存率了，这个时候产品开始进入自发增长期。自发增长期的产品阶段，仍需要关注用户留存、用户时长、用户画像的变化等数据，但可以将侧重点关注在用户的整个生命周期的管理，其中以新用户的增长、激活、触发“aha moments”到产品稳定活跃用户的整个漏斗分析为主。
新用户的增长和激活
其中新用户的增长和激活一般有两种方式，第一种是构建产品的病毒性传播系数, 让产品自发增长，《精益运营数据分析》书中有提到的几个用户病毒式传播分类很有趣：
原生病毒性，即通过App本身的邀请好友功能而传播吸引的新用户的方式;
口碑病毒性，即通过口碑传播，用户主动通过搜索引擎成为的新用户;
人工病毒性，即通过人工干预，如有奖邀请等激励措施来鼓励用户进行邀请行为。
这里关注的一个指标称之为“病毒式传播系数”，感兴趣的同学可以自行深入了解。
新用户下载->激活->‘Aha Moments’->产品稳定活跃
产品开始进入自发增长期后，需要关注用户从新用户到活跃用户(留存后)、到核心用户的生命周期，并将每个过程的关键指标提炼并精细化。
案例
以之前的论坛社交APP为例，新用户进入产品会看到一个欢迎页(如左下图)，经过注册、登录后会看到产品的首页(如右下图的Feed流页面)，多数App都有类似的流程：
一个新用户从进入App欢迎页到最终成为核心用户大概是以下流程：新用户(探索发现产品价值中)-> 旁观者(逐渐认知产品价值并有一定的参与感)-> 生产者(认同产品价值并积极参与)：
按大众化的分法，产品的生命周期(PLC, Proct Lifetime Cycle)分为初创期、成长期、成熟期、衰退期，在产品的每个阶段，数据分析的工作权重和分析重点有所区别，下面按阶段结合案例来聊聊：
此时，对各个阶段的用户行为进行指标分解：
新用户&探索发现者：
欢迎页跳出率
新用户注册率
新用户引导流程转化率
初始看到Feed页跳出率
搜索结果转化率
推送权限开通率
旁观者(路过者)：
平均每个用户关注板块数
平均每个用户关注其他用户数
平均每个活跃用户赞/分享数
Feed卡片展示数
Feed卡片点击数
订阅内容推送点击率
内容生产者：
· 平均每个活跃用户发帖数
· 平均每个活跃用户发照片、视频数
· 平均每个用户在论坛内使用时长
· 活跃用户在论坛内行为分布
精细化的拆分用户生命周期前中期的行为指标，在产品快速增长期帮助了产品不断打磨细节，将用户从新进到成为核心用户体验不断完善。与此同时，在各节点数据提升并稳定后，产品运营的同学则开始进行各种推广、投放的宣传以扩大盘子、占领市场。
三、成熟期
随着用户快速增长，产品不断完善，产品在进入成熟期前后，数据运营关注的重心开始从用户生命周期的前半段(吸引、激活、留存)往后半段(流失、回流)开始偏移。
这里分享一个在增长期和成熟期关注的数据模板 Daily Net Change (应用自John Egan@Pinterest)，区别于只关注DAU、MAU数据，只关注活跃用户数的增减很多时候都是取悦自己，而这个模型能帮助直观地观察到用户增长的因子是什么，或者用户盘子变化的情况，通过一张图展示了产品的新增、回流和留存情况。
其中Net Change = 新增用户 + 回流用户 – 流失用户。
新增用户即当天有多少新用户加入
回流用户即多少老用户连续28天没有使用，今天又开始使用
流失用户即有多少已有用户刚好最后一次使用应用是在28天前
流失与回流
在关注流失回流的过程中，数据会揭示当前用户盘子的一个变化情况，具体分析流失原因则可以参考下方流程：
核心思路即，通过回访定性+数据验证为主要手段，确定流失原因，改变产品运营策略以预防用户流失或拉回用户，促进回流。
除此之外，对于一些稳定的投放渠道，普通的改善方法可能提升转化有限，此时可以进行更精细化的渠道分析来优化提升ROI：
案例：
提升ROI
四、衰退期
最终，产品进入衰退期，一般在进入衰退期前可以采取两种方式：
1、规模化
常出现在零售业中，如开一家按摩养生店，在一定范围内收获好评，那产品成熟的时候则可以开启连锁加盟模式，通过迅速而广泛的扩大市场形成品牌效应，以形成壁垒，此时衰退的风险则被抵御。
2、生态化
在产品增长或接近完善时，单一的产品很容易存在需求过于垂直、用户无法形成依赖的问题，可以开发具有协同能力的新产品以搭建完整的产品生态，使得在当前产品上无法被得到满足或失去兴趣的用户被引流到新产品，作为新产品的新用户;同时新产品的用户也能在新产品上被引流回老产品，产品之间形成互相依赖的链条，最终用户有效流转，形成生态。
本文转载自搜狐，作者：商助科技， 链接：http://www.sohu.com/a/217398072_501610
❿ 产品运营如何做好数据挖掘与分析
对于产品和运营避免不了要和数据打交道，在打交道的同时如何让数据为产品和运营服务呢？从数据的变化中发现产品的问题，让数据说话，准确的汇报产品和运营的各维度指标的。那就需要通过一些维度来定义产品、运营数据。对于产品和数据分析一般思路可以归集为：了解产品现状的数据、了解发展趋势的数据呈现、发现问题的数据记录、认清用户对产品的使用情况的数据、营销和推广数据。数据分析的维度科划分为：产品现状、了解趋势、发现问题、认清用户、营销与推广。
对于着几个大维度，又回需要不同小维度的划分。产品现状维度会记录数据的来源、PV、UV、人数、次数、收入、用户属性、活跃度。通过这些数据来考量产品的现状。了解趋势的数据，环比、同比、流动模型、增长率、留存率、流失率。发现问题的收集：漏洞模型、问卷调查。认清用户偏好的数据：功能模块使用（数据埋点）、以及热度分析。运营推广的数据：精准化投放、用户生命周期的管理、拉新、留存等。