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按大众化的分法，产品的生命周期(PLC, Product 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。  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。  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：  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：  最终，我们得到对比：  (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：  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。  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)：  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。  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  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。
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