大家好，我是大明同学。
自古以来，人类对宇宙的探索从未停歇，从微观的生命细胞到宏观的宇宙星辰，从深邃的海洋到神秘的暗物质与黑洞，尽管我们对宇宙生命的奥秘仍充满未知与困惑，但在此过程中，我们逐渐领悟并总结出了一系列关于生命周期的深刻理论。
简而言之，一切皆有始有终，如同人的生老病死，花的绽放与凋零，宇宙间万物皆在生死轮回中演绎着各自的传奇。
引用老子在《道德经》中所说的一句：“道生一，一生二，二生三，三生万物。万物变幻，九九归一。”
这既是对宇宙万物生成演化的描述，也是对生命、哲学的深刻阐释。
通俗一点来讲呢，“他描述的是一个事物从诞生到消亡的完整过程”。
如今，生命周期的理论已经广泛利用在社会、政治、经济、企业和技术等诸多领域。
世间万物皆有生死轮回。
那有什么方式可以预测互联网产品的生命周期呢？
在产品在不同的生命周期阶段，我们又该如何提高市场竞争力，实现用户价值最大化？
给你们三秒钟的时间思考。
3、2、1
这听起来似乎是个无从下手的玄学问题。
OK，我先说答案。
答案是:有的
在数据分析领域，其实可以观察到多种生命周期理论的应用，这些理论不仅有助于我们更深入地理解事物的发展规律，还能为我们在实际工作中提供有益的指导和启示。
这期内容分享的话题是两种互联网领域中常用的生命周期管理理论，「产品生长周期」、「用户生命周期」。
这两个周期的曲线高度相似，很容易弄混淆，从字面意思理解，一个侧重产品，一个侧重于用户。
很多同学在实际运用中，上来就盲目的研究用户生命周期。
产品生长周期关注的是产品整体的发展阶段和宏观特征，从萌芽期到成熟期，再到可能的衰退期，反映了产品在不同阶段的用户规模、增长速度和市场份额等宏观指标。
而用户生命周期则更侧重于个体用户在产品内的行为变化和微观过程，主要区别在于其关注的焦点和阶段划分。
两者在分析和应用时需要相互结合，以便全面地了解产品和用户的情况。
「产品生长周期」曲线是一条倒卧S形曲线，描绘了产品从诞生到衰退的完整过程。
这个过程一般分为「探索期」、「成长期」、「成熟期」、「衰退期」四个阶段，每个阶段的用户数量都会随着周期的更迭而发生显著的变化。
这条曲线精准地反映了随着时间推移，用户量所呈现出的波动趋势，为我们提供了深入理解产品生长轨迹的有力工具。
产品源于用户需求，然而需求始终在动态演变中，刚上线的产品即便满足了一时的需求，也未必触及需求的本质。
因此，处于「探索期」的产品核心目标在于精准捕捉用户痛点，深入进行功能分析，并通过PoC不断的假设、验证、迭代、执行，迅速验证并优化产品，从而赢得用户的认可。
在探索期，重点关注以下几个方面：
通过深入的市场调研或竞品分析，发掘用户的真实痛点与需求；
基于需求进行需求分析，通过MVP来了解和验证产品对用户问题的解决程度，完成PoC和MVP后，基于最小可用的产品设计产品原型、开发、测试等环节，确保产品基础功能的稳定与可靠。
名词解释：
PoC「Proof of Concept，概念验证」，指用简单的方式证明某想法、概念、或理论的可行性；
MVP「Minimum Viable Product，最小可行性产品」，指通过最小可用的产品分析。
经过精心打磨与迭代，产品已经能够满足一个稳定用户群体的需求，并展现出良好的留存能力。
此时，用户数量将持续增长，产品的主要目标也随之转变为获取更多用户、实现转化变现、建立品牌形象、传播良好口碑，并最终达到生命周期内的利润最高点。
在「成长期」，需密切关注页面访问数据、跳转情况、访问时长以及用户使用路径等用户设定特殊的业务指标和功能场景，即能够让用户进入 Aha Moment 的指标，以洞察用户的真实需求和行为模式。
通过不断优化产品功能、提升用户体验、加强市场推广和运营策略，努力推动产品持续健康发展，实现更高的市场占有率和利润回报。
名词解释：
Aha Moment「啊哈时刻」、「顿悟时刻」、「尤里卡效应」是由德国心理学家卡尔·布勒提出的，顾名思义，「啊哈」是一种情绪表达，它让用户留下了足够强烈的第一印象，从而不断回到你的产品中来，简单来说就是用户第一次 get 到产品价值的时刻，通常出现在用户第一次使用产品时，特别是用户激活的过程中。
站在用户角度，用户下载产品，就会开始寻找产品对他们的价值。用户确认产品「有用」的那一刻，就遇到了产品中的 Aha moment。用户可能会，也可能不会意识到这一刻的发生，但无论如何，用户是否经历了这一时刻，决定了他成为产品的留存用户还是流失用户。
随着用户规模快速扩张，产品定位和用户基础逐渐稳固，新用户增长的速度逐渐放缓，老用户的活跃度成为主导。
同时，由于产品已经满足了用户的切实需求，市场上竞品也开始涌现，加剧了用户争夺的激烈程度，导致新用户获取成本不断攀升，渠道投放的费用也随之增加。
「成熟期」产品核心目标转变为如何有效激活并维系好现有的老用户群体，商业化进程成为重点关注的方向，工作重心也逐渐从拉新、促活、提升留存率转向降低用户流失率、实施用户召回策略以及深入挖掘用户价值，以较低的成本保持新用户增长，继续稳定地创收。
当产品步入「衰退期」，能做的工作相对有限，此时，应竭尽全力延缓产品的衰减速度，积极助力产品实现转型，深入挖掘现有用户的新需求，或者经过深思熟虑后决定直接转移用户群体，退出原有的竞争市场。
对于正处于衰退期的产品，工作的重心应放在唤醒那些已沉默的用户和召回流失的用户上。
当然，如果能够找到新的增长点，产品或许能焕发新春，但这不仅需要一定的运气，更需要精心的策略和布局。
从产品生长周期观察用户获取，规律显著，在探索期，产品定位不明确，用户获取成本较高。进入成长期后，定位清晰，成本逐渐降低，但成熟期市场饱和，竞品激烈竞争，新客获取成本再度上升，直至衰减期。
值得注意的是，探索期与成熟期虽成本都高，但差异明显，探索期用户转化潜力大，而成熟期用户规模庞大，竞争激烈。
结合用户生命周期曲线分析，有助于提升用户黏性和使用时长。
「用户生命周期」曲线与产品生长周期曲线高度相似，两者都经历了一个从孕育到衰退的自然演进过程，这个过程一般分为「导入期」、「成长期」、「成熟期」、「沉默期」、「流失期」五个阶段，每个阶段都反映了用户在产品使用过程中的不同状态和特征，运营策略也有所侧重。
在导入期，注重拉新策略，吸引用户初次接触并尝试使用产品；
在成长期和成熟期，则更关注促活和留存策略，通过各种手段激发用户的活跃度和忠诚度；
而到了沉默期和流失期，则需要通过唤醒和挽回策略，尽力延长用户的生命周期，减少流失。
运营常说的「拉新」、「促活」、「留存」就是基于用户在这五个阶段中的状态而做的最重要的三个运营策略。
用户进入产品后，会经历自己的成长路径，这是微观层面的行为观察，而用户生命周期则是从宏观角度展现用户群体的阶段性行为。
用户伴随产品成长，逐渐活跃，但最终可能因各种原因流失，完成整个生命周期循环，这既体现用户成长，也揭示用户群体的整体演变规律。
「导入期」肩负着吸引新用户、扩大用户基数的重任。
这个阶段，深入剖析潜在用户的需求画像显得尤为重要，可以通过市场调研、竞品分析和目标用户群研究，简单的描绘出潜在用户的可能出现的特征，并深入挖掘他们的核心需求，寻找有效的获客渠道并制定相应的策略。
需要针对不同用户群体展开细致的调研和数据分析，以了解他们对产品业务模式、功能及界面的接受程度。
这些数据有助于产品做出迅速且高效的业务决策，为产品的敏捷迭代设定明确的目标和方向。
为了精准获取目标用户群体，可以采取多种策略，如产品内引流、导流、自媒体推广、节假日活动策划以及线上线下联动等。
可以借助第三方大数据应用监测SDK等工具，收集分析用户画像数据，降低开发成本，并精确地刻画目标用户的特征和关键行为，有助于验证我们对假想用户与实际用户之间的一致性，并持续优化产品体验，提升用户满意度。
需密切关注用户留存率、粘性、DAU、MAU、使用时长及频次等关键指标。
迅速收集并响应用户反馈，激励用户积极参与，延长用户对产品的兴趣周期。
同时，深入挖掘用户的兴趣、行为等数据，进行深入的用户调研，为产品的快速迭代提供有力的数据支持。
名词解释：
SDK「Software Development Kit，软件开发工具包」，一般指辅助开发某一类软件的相关文档、范例和工具的集合。
DAU「Daily Active User，日活跃用户数量」，用于反映网站、互联网应用或网络游戏的运营情况的统计指标，通常统计一天之内，登录或使用了某个产品的排重用户数；
MAU「Monthly Active User，月活跃用户数量」，用于反映网站、互联网应用或网络游戏的运营情况的统计指标。通常统计一个月之内，登录或使用了某个产品的排重用户数。
「成长期」是达成业务目标，提升活跃度的关键阶段，需要提升用户活跃，通过运营策略引导目标用户进入用户体系，借助用户等级、积分等激励工具，有效地锁定用户流量，将用户逐步导入成熟期来为产品创造价值。
充分利用积累的目标用户和投放渠道，加强运营团队的建设，围绕用户生命周期的各个环节展开工作。
从新用户引入期到成长期、成熟期，直至衰退期和流失期，需要关注整个用户漏斗的转化过程及成长路径，制定有效的拉新、促活和留存策略，有意识地开始进行用户分层和精细化运营，目的是针对不同层级的用户制定不同策略，向成熟期转化的准备。
只有用户活跃起来了，才能为后续的营收增长、品牌传播和用户裂变奠定坚实基础。
当用户完成特定目标，并对产品形成一定认知时，便可以开始初步收割流量红利。
重点关注DAU、MAU、用户规模、留存率、活跃率、新增用户占比、GMV和ARPU等核心数据，以便更准确地评估产品的成长状况和市场表现。
判断产品是否处于成长期的标准之一是新用户占比，当新用户占比在30%-45%的范围内时，产品通常处于成长期；若超过45%，则可能仍处于新生期；而低于30%则可能意味着产品已经拥有较多的老用户，进入了成熟期。
同时，活跃用户的持续增长也是成长期的重要特征。
名词解释：
GMV「Gross Merchandise Volume，成交金额」，成交金额包括：付款金额和未付款金额；
ARPU「(AverageRevenuePerUser)，每用户平均收入」，用于用户收入的指标。ARPU注重的是一个时间段内每个用户所得到的平均收入。
「成熟期」的核心目标是深化用户的留存率，借助用户的社交关系实现品牌的广泛传播和新用户的获取。
一般按照时间周期来观察，次日留存、七日留存和月留存等常用的留存指标，留存意味着用户开始对产品产生较强的认同和使用黏性，也就意味着忠诚用户开始出现，他们是对产品营收贡献最大的人群，也就是常说的二八定律，即20％的用户贡献了80％的收入。
留存率差的原因多种多样，可能包括以下几个方面：
产品同质化严重、崩溃率、用户服务不足、PUSH推送不当、内容更新缓慢或质量差、缺乏个性化推荐、缺乏有效的沟通和互动、使用户难以感受到被关注和重视等。
可以根据用户分层体系，针对性地提升用户黏性，特别要关注那些容易被忽视的「灰犀牛」问题——那些看似合理但实则对用户体验造成重大影响的业务槽点或功能缺陷，通过解决这些问题，可以显著提升重度用户的满意度，进而维持高水平的用户黏性。
积极鼓励用户利用其社交关系链进行产品传播和品牌宣传，用户的社交关系不仅有助于扩大产品的知名度和影响力，还能有效促进新用户的获取。
社交化获客已经成为一种重要的用户增长方式，也是值得我们深入研究和充分利用的话题。
在商业化价值提升的分析中，需要对用户进行精细化分群，针对高质量用户实施重点运营策略，对于低质量用户，将通过产品和运营手段引导低质量用户逐步转化为高质量用户，重点关注以下几个关键指标：
人均使用时长、使用天数、充值价格、购买频次。
关于用户价值这个话题，我之前专门做了一期内容，建议大家看完这一期内容，可以去复习一下。
就是《如何从几千万上百万的用户中筛选出高价值用户？》这一期
通过对这些关键指标的深入分析，针对性地优化运营策略，实现产品商业价值的最大化。
名词解释：
PUSH「PUSH推送」，指App产品或运营通过后台或第三方工具对用户移动设备进行的主动消息推送，用户可以在移动设备的锁定屏幕和通知栏看到Push消息通知，点击通知可以唤起App或去往相应页面。
灰犀牛「灰犀牛效应」，是由米歇尔·渥克在《灰犀牛：如何应对大概率危机》一书中提出，用来比喻那些经常被提示却没有得到充分重视的大概率问题。
「沉默期」意味着用户的活跃、留存等指标开始下降，此时用户的活跃度、留存率等指标开始逐渐下滑，显示出对产品的黏性降低。
为了有效延长用户的生命周期，最大化实现产品的商业化价值，需通过精细化运营来提升ROI。
在这一阶段，应该聚焦于对用户沉默的预警与唤醒策略，通过深入分析已沉默用户的画像特征和行为数据，可以提炼出与用户沉默最相关的指标，并据此构建沉默预警模型，提前进行干预和布控。
对于已经陷入沉默状态的用户，需要积极采取措施进行唤醒，这些用户正处于摇摆不定的边缘，给予适当的引导和激励，用户就有可能重新变得活跃。
如果放任不管，用户很可能会流失，一旦流失，再想召回难度将大大增加。
在进行沉默唤醒时，需要注意一个关键点：判断何时停止唤醒，过度、频繁地对同一用户进行唤醒可能会给他们带来困扰，加速流失，甚至可能引发用户的投诉和对产品的不满。沉默唤醒应该是有温度的运营活动，需要温柔地对待用户，时刻牢记“用户至上”的原则。
关于唤醒（召回）流失用的这个话题，可以看我上一期内容。
就是《面试求职被问到怎么做用户召回，该如何应对？》这一期
名词解释：
ROI「return on investment，投资回报率」，投资回报率（ROI）=产出（销售收入）/ 投入（成本）指企业从一项投资性商业活动的投资中得到的经济回报，可以衡量企业盈利状况所使用的比率，也是衡量企业经营效果和效率的一项综合性的指标。
判断产品是否步入「衰退期」，可以深入分析大盘用户构成与活跃度数据，简单来说就是老用户活跃占比逐渐上升，但活跃度却呈现递减趋势时，这是一个关键的预警信号。
同时，总用户数量不断缩减，且缺乏新鲜用户的加入，这进一步表明产品可能已步入衰退阶段。
当用户进入衰退期，意味着很可能已经放弃了使用我们的产品，甚至可能将其卸载，转而选择竞争对手的产品。
这个时候除了结合用户画像、生命周期、价值区分等维度进行深入分析，尝试进行流失用户召回外，不要忘记时刻保持对用户的维系，因为即使他们暂时不再使用我们的产品，仍有可能对召回动作做出积极回应。
面对产品衰退期的挑战，需要精准判断、果断行动，并时刻保持对用户的关注与维系，以最大限度地降低用户流失对产品的影响。
注意：这是基础知识，如果问到你的项目现在处于什么周期，别懵！很多决策都是基于产品当前的周期特性而制定的。
比如：一个成熟期的产品，不可能砸钱拉新，因为它已经积累了足够的用户，此刻它需要做的就是转化，提高转化率等。
到了这里，这期的内容已经接近尾声了，按照惯例做个总结。
搭建产品、用户生命周期模型需要深入了解产品的成长路径，识别用户关键转化行为，并结合业务特点和用户数据确定量化指标。
实施时需灵活变通，避免生搬硬套，并与市场、运营、产品和一线业务紧密协作，共同探索解决方案，通过迭代优化提升运营效率。
成功的关键在于各方的紧密配合与协同努力。
下期内容《LTV计算方法和应用》感兴趣的同学可以关注我的公众：「PM大明同学」
我将继续带着大家了解更多关于用户生命周期的秘密。
以及计算公式推导方法、底层逻辑和实际应用。
我是大明同学
下期见
