对于产品汪和市场喵们，在平时的产品决策和推广中，难免经常听到“产品生命周期“这么个理论。今天我们就来普及一下，作为一款移动互联网的产品，如何定位自己的所处周期，如何判断产品发布效果、市场推广效果，同时洞察互联网行业的发展趋势，来延长产品生命周期，获得更大的价值和效益。

一、首先普及概念：

”产品生命周期(product life cycle)，简称PLC，是产品的市场寿命，即一种新产品从开始进入市场到被市场淘汰的整个过程。产品和人的生命一样，要经历形成、成长、成熟、衰退这样的周期。就产品而言，也就是要经历一个开发、引进、成长、成熟、衰退的阶段。典型的产品生命周期一般可以分成四个阶段，即介绍期(或引入期)、成长期、成熟期和衰退期。“— 据说是一个叫Raymond Vernon的美国人提出的。

用ppt大概画个图形：

二、其次大家想问：

“如何定位自己所处周期？如何延长产品生命周期？”

参考第一部分的内容我们得知，一般产品都有4个部分：

①引入期：用户对产品还不了解甚至完全未知，产品尚未大范围推广，同时产品本身还在不断打磨细节，市场前景也不是很明显；

②成长期：用户对产品已经熟悉，用户量开始大幅度增长，产品进入高强度的需求更新和迭代期，同时市场方向逐渐明朗，需要开始大范围推广来扩大用户量，也有同类型的竞争者开始纷纷进入市场；

③成熟期：用户增长放缓甚至开始有所下降，潜在用户需要投入更大的成本去发掘，市场需求接近饱和，竞争也逐步加剧；

④衰退期：用户流失开始增大，流向新产品或替代产品，用户留存率和活跃度逐渐下降

可是，单靠用户调研、对发版时长的估计、或是自己YY拍脑袋，都无法精确判断一个产品的生命周期╮(￣▽￣)╭。

正确的姿势，应该是对产品本身做精细的运营监控分析，实时掌握各项产品生命力相关的指标如新增、活跃、留存率等；对用户来源、用户质量、渠道质量做明确的细分；对应用本身的质量如异常出现率，Crash率有合理的限制；同时还要及时获取到用户第一时间的反馈，并且从“用户想要（Want）”提炼出 “用户需要（Need）”的东西，不断更新迭代产品，延长产品生命周期，提高产品的价值（最终走向人生巅峰）~

因此，在移动互联网已经成熟发展的今天，借助第三方移动开发者服务就成了汪和喵们最常用的手段。目前比较火的服务如：游戏引擎（Cocos、unity3D）；APP测试（Wetest）；推送服务（信鸽）,还有就是我们今天要着重讲的移动应用统计分析（MTA）。

三、正确的统计应用数据，合理的分析总结规律，是一种怎样的体验？

正如前面所说，一款产品的生命是有周期的，那什么时候才需“运营分析”呢？答案是：每时每刻。也就是说，从一款产品诞生之前到这款产品寿终正寝，对数据的掌握和分析始终是必要的。下面举个栗子分享粗来：

1.QQ空间如何利用统计分析？——自定义事件功能

QQ空间作为公司级的明星APP，也肩负着重大的使命。前几天公司刚发了Q3的财报，我们看到QQ 空间智能终端月活跃账户数已经达到 5.77 亿，比去年同期增长 14%，受益于照片编辑等功能的增强，用户活跃度得以提升。那么QQ空间如何去了解用户的每一步行为，去正确的优化照片编辑功能呢？

①自定义事件：自定义事件统计与应用的基础统计不同，它可以自定义任意的事件如打开、点击、编辑、删除、收藏等各类型操作。不仅可以分析事件统计，还提供事件参数粒度统计、事件转化率统计、及自定义事件计算能力，从而满足大部分特性统计需求，提供预定义事件来满足固定场景统计需求。手空正是很好的利用了自定义事件，来统计如照片编辑这样的重点功能。

②漏斗模型：自定义事件漏斗模型也叫事件转化率。将一系列事件配置成一条路径，每个事件是路径中的一个步骤，自定义事件漏斗模型将统计每个步骤的达成情况。

对于电商类应用——统计网购流程，有多少用户选择了商品，选择了商品的用户中有多少生成了订单，生成了订单的用户中有多少成功支付。

对于移动游戏——主线或支线任务中每一步任务的完成情况，又或购买了某个装备，再学习了某项技能，然后进入某个副本杀了某个BOSS，最后领了某个任务奖励的玩家。

对于手空——如动感影集的发表状态，图片上传的步骤转化，均被埋点并统计了转化率。

2.各类型的APP，甚至延伸到手机厂商、智能硬件如何利用统计分析？——行业数据中心

正所谓“知己知彼，百战不殆”，不论对于一个10人的创业小团队，还是行业内的霸主级公司，都需要掌握整个大盘的数据来了解现在移动互联网的发展趋势，通过对行业数据的思考优化产品。而MTA也针对这一需求，将海量数据产品化、视觉化，并提供给需要了解行业数据的用户。在这里，你可以研究手机设备排行、市场品牌占比、应用大盘涨跌趋势、应用排行等各方面数据，通过洞察行业动态，帮助产品决策。

目前数据中心涵盖了移动互联网的大盘设备分布，用户画像，应用行情以及数据报告4个模块。设备分布包括活跃度，品牌指数，操作系统，设备分辨率以及联网方式的整体比例。

用户画像暂时只有性别，年龄，职业，地域4个维度。未来将会有更多种类更多细分的用户画像维度开放出来。

四、写在最后

看了这么多，相信汪和喵们已经对移动应用统计分析有所了解，现在脑中的idea有了，身边的攻城狮有了，就缺一款好用的统计分析工具了吧！

希望了解更多的童鞋，请移步：腾讯云分析——专业的移动应用运营分析平台：http://mta.qq.com/