四、常用的分析方法
1.产品生命周期分析
产品生命周期理论（PLC模型）是由美国经济学家Raymond Vernon提出的，即一种新产品从开发进入市场到被市场淘汰的整个过程 。产品生命周期可分为初创期、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 。
（1）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 。这时我们需要关注的关键数据是目标人群画像和留存率 。
目标人群画像：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) 。
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，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 。
（2）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”到活跃用户的整个漏斗分析为主 。
（3）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，数据分析师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，同时关注商业化转化路径 。
①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 。
②商业转化率分析：在成熟期需要针对高质量用户进行重点运营，低质量用户通过产品和运营改进手段，使其往高质量用户迁移 。结合不同的产品形态和商业模式，一般数据分析的核心指标包括：产品用户人均使用天数（以周、月为单位来观察）；产品用户人均使用时长（以天为单位进行观察，人均时长越高，用户依赖性越强，产品商业化空间越大）；人均购买价格（以月为单位，查看一个用户的购买情况，购买价格越高，对电商平台意味是是高净值用户，需要重点运营）；人均购买次数（以月为单位，次数高，低单价的用户也是优质用户）
（4）衰退期
最终，产品进入衰退期，这里不再赘述 。
2.转化漏斗分析
漏斗模型是数据分析较常使用的一种方法，其适用的场景主要是对经过一连串用户操作才能完成任务，同时需要监控和分析任务最终完成的效果，以及每一步可能存在的问题 。
漏斗模型的核心思想，是从最终目标入手，找出每一步用户的转化或者流失情况，配以每一步的转化率或者流失率指标来监控效果，并最终通过提升用户转化率，或者降低用户流失率，从而优化最终指标并实现商业价值 。
【超详细的APP数据指标体系分析 app数据指标】实际在进行漏斗模型的分析时，结合不同的业务场景和产品类型，漏斗模型大致可分为以下几种：
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