很多互联网公司都有属于自己APP产品，作为运营人员或者是产品经理，对于APP的数据监控都需要非常上新，那么在分析APP数据时，到底应该关注哪一些呢，是DAU、MAU、留存率、频率、时长…..？
今天从产品生命周期来讲讲APP数据分析这个事。
产品的生命周期分为初创期、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
初创期
产品的初创期不是为了全部功能和体验的应用，而重点应该是为了检验这个产品的核心价值是否正确：能够真正为用户解决哪个（哪些）问题，即是能否解决用户需求。在这个阶段，应当用可控的小成本来执行，再根据用户使用过程中的反馈快速进行迭代优化开发。
关键数据——目标人群画像
对于初创期目标人群画像可以通过接入一些第三方的应用监测SDK来检测分析出来，这样可以验证到目前产品的用户群体和产品研发前的假设是否一致还是存在多大误差，其中目标人群的属性就有性别、年龄、学历、地域等
关键数据——留存率
在分析完目标人群之后，需要注意的就是用户的留存率、使用时长/频率、用户的黏性等指标。
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。
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
快速成长期
在通过初创期的分析迭代优化之后，产品的留存得到了提升，进入到产品的自发增长期。成长期还需要继续保持对用户留存、用户时长、用户画像的变化等数据的关注，但是重点是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（顿悟时刻：用户找到了产品的内在价值）”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
这里主要讲一下构建产品病毒性传播的系数，产品自发行成的用户增长和激活。
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
在对新用户的增长和激活进行优化之后，还需要继续对这个过程进行精细化的分析。
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）：
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
在精细化的分析中然后继续保持优化迭代，从用户初体验到产品体验再到成为核心用户，每个环节数据都稳定了就可以进行产品的宣传、推广并占领市场。
成熟期
产品运营到在成长期，在经历了用户快速增长并且产品也在不断的改善之后，进入到成熟期。运营需要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。
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：
对于上图的理解是这样的，通过回访和数据验证，知道用户流失的原因，通过原因再去寻找解决方法，改变产品运营策略以预防用户流失或拉回用户，促进回流。
衰退期
最终，任何产品都会进入到衰退期，基本是无法避免。在产品进入衰退期前，可以通过两种方式保持市场或者是降低衰退风险，甚至是扩大市场。
规模化
规模化常见于零售行业，在产品或服务在一定的领域获得较好的口碑的时候，产品进成熟期可以进行连锁化（连锁加盟），扩大市场，降低衰退风险。
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。
每个产品都有这些环节，作为运营人员，我们时刻要保持对产品每个阶段的关注度，侧重检测数据，及时针对问题寻找解决方案。
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