一個産品從誕生到衰退稱為其生命周期，關注産品的生命周期有利于更好地調整發展策略，促進産品發展。本文将從三個方面對産品生命周期展開介紹，希望對你有幫助。

　　一、産品生命周期深入理解

　　1. 産品生命周期是什麼

　　萬事萬物都有生老病死的生命周期，即使是恒星、星系那樣宇宙中的大存在，也是有誕生有死亡這樣的生命過程。所以産品也是有生命周期的。

　　産品的生命周期描述的就是産品的生老病死，如下圖就是一個典型的包含了産品四個階段的生命周期劃分：

　　注意：這張圖我将Y軸改成了用戶量，其實用用戶增長速度來描述，這個曲線是不準确的。

　　這裡為什麼要使用用戶量呢？這裡需要使用到一個産品價值公式：

　　不同産品的用戶單體價值有高有低，不同行業産品的用戶價值标準也不盡相同。

　　但是有一點，由于網絡協同效應，一個産品中用戶數量越多，它的平均單體用戶價值可能也就越高（凡事都有例外，這裡隻談普遍情況）。

　　因此有效用戶總量就是衡量一個産品活力的最底層的指标，我們使用它來衡量産品生命價值也就水到渠成了。

　　産品生命周期包含四類階段：

　　冷啟動：也被成為探索期，尋找種子用戶；成長期：用戶量級的快速增長；成熟期：用戶量級趨向平穩增長，産品核心工作在活躍留存用戶上；衰退期：用戶量級停止增長，甚至出現負增長。 我們這裡主要搞明白的是：

　　第一點，一個産品的生命周期中的各個階段分為四類（至于到底怎麼判斷，我們後面會詳解），注意這裡是四類，而不是四個，就是說可能有很多階段，但是可以劃分為四類。

　　第二點，一個産品的生命周期中可能不止四個階段，可能會循環往複。

　　如下圖所示，bilibili在2018年重新定位産品、力求破圈，因此B站在這個階段停止衰退，重新進入啟動期（再啟動），從而在19年到20年重新進入爆發期。

　　bilibili的産品生命周期

　　2. 為什麼要了解産品生命周期

　　産品的生命周期最大的意義就在于确定當前的目标，讓産品和運營工作有的放矢。

　　因為公司資源是有限的，不可能同時幹所有的事，應該集中力量辦大事，所以每一階段都要有一個核心目标，所有的産品、運營工作都要圍繞各自的目标展開。

　　這裡需要注意一點，産品和運營工作緊密聯系，又是有區别的，所以我們分别從産品和運營兩個方面去看四類階段：

　　1）産品工作

　　冷啟動期：用戶需求的挖掘、功能的探索、産品的定位、商業模式的确定；爆發期：升級服務器或後台架構以滿足用戶爆發帶來的流量壓力，圍繞拉新進行産品叠代，繼續修正商業模式；成熟期：圍繞活躍和變現進行産品叠代，思考新的爆發點（朝行業上下遊擴展、朝相關行業擴展）；衰退期：重新審視渠道圈層、重新挖掘用戶需求、重新進行産品定位、重新思考商業模式，從渠道和用戶感知兩個層面打破産品的品牌邊界，把老産品當成新産品來做，才有可能置之死地而後生。 備注：其實商業模式在創業之初就應該有一個清晰的認識，就應該是基本确定的，我們在産品的各個過程中，隻是對它的不斷修正。當然也存在認知錯誤後面大改的情況，例如釘釘的前身往來，在定位出錯之後，重新梳理了用戶需求，從2C社交模式變成了2B社交 OA模式，順勢而為成就了釘釘。

　　2）運營工作

　　冷啟動期：種子用戶的拉取和運營，這個時期主要是探索和定位；爆發期：一切圍繞拉新展開，趁着大家認可你的産品，都進來玩時，你再添把火，把火燒得更旺，拉更多的用戶進來；成熟期：活躍和變現，想辦法變現，一切不賺錢的生意都是耍流氓，為了股東利益、為了公司同仁利益，也為了公司日後的發展，必須變現。積累資金，分紅也好、再投入也好，都少不了變現；衰退期：重新審視渠道圈層、重新挖掘用戶需求、重新進行産品定位、重新思考商業模式，從渠道和用戶感知兩個層面打破産品的品牌邊界，把老産品當成新産品來做，才有可能置之死地而後生。 備注：關于衰退期，我們反複提及“從渠道和用戶感知兩個層面打破現有産品的品牌邊界”。

　　渠道，即信息觸達到用戶的渠道。

　　實際上，渠道流量現在呈現出一種圈層化現象，這是因為現在所有的渠道平台，在做投放和面向用戶推薦的時候，都會基于用戶畫像和用戶興趣去做精準化推薦。在這樣的一種精準化推薦算法大行其道的情況下，基本上所有的信息都開始慢慢的形成一個又一個的孤島。

　　例如，大家肯定都有這樣一種體驗：你在你的朋友圈裡發現的刷屏事件，你老媽老爸在他們的朋友圈是看不到同樣的刷屏事件的，在你的另外一個朋友圈裡面，他們也完全沒有聽說這件事情。

　　因為渠道的圈層化現象，導緻我們的推廣會局限于某些特定的人群，而無法觸及到其他人群。

　　因此，通過打破渠道的圈層化，觸及到其他用戶群體，可以帶來直接的用戶增長，從而打破現有的衰退期，重新進入爆發期。

　　用戶感知層面，實際上就是産品和服務的定位。

　　用戶感知層面的品牌邊界，是指你對這個品牌沒有任何感覺，這個品牌不是你所需要的品牌。

　　我們可以設想一下，我們在自己常常逛的商場裡，會記住每一個品牌嗎？你常常去逛各種商場，你能夠記住的品牌可能也就是那些你常逛的品牌。那甚至在你經常光顧的商店旁邊的商店賣什麼牌子，你可能都記不起來。為什麼記不起來呢？是因為這個品牌跟你沒有任何關系，他提供的産品和服務不是你要的，無論是調性，還是設計，還是價格，都不是你要的，所以你就會對這個品牌完全沒有任何感覺。

　　這就是用戶感知層面的品牌邊界：雖然這個品牌不斷在你面前曝光，可是你對你卻對它毫無感覺。

　　用戶感知層面的品牌邊界根源在于産品和服務的定位。他不是渠道的圈層化造成的對某些用戶群體的無法觸及，而是在于你所提供的産品和服務，到底是不是用戶需要的。

　　二、如何判斷當前産品所處的位置 前面說了産品的生命周期可能有多個階段，一共可以分為四類。

　　他們出現的順序不太固定，一般是冷啟動期開始，到衰退期結束，也可能衰退期之後産品經過渠道和用戶感知層面的雙重破圈又重進進入爆發期–成熟期這樣的循環。也可能産品還沒來得及進入衰退期，公司團隊就已經提前破圈，讓産品重進進入爆發期——成熟期這樣的循環。

　　如下所示列出了可能的産品生命周期（包含但不限于）：

　　冷啟動期——爆發期——成熟期——衰退期……冷啟動期——爆發期——成熟期——爆發期——成熟期——衰退期……冷啟動期——爆發期——成熟期——衰退期——爆發期——成熟期………… 到這裡，我們已經知道了産品的生命周期模型主要作用是為了幫助我們确定當前階段的産品和運營目标，使得工作有的放矢。

　　那麼問題來了，我們如何判斷産品當前所處的階段，又如何判斷産品所經曆的各階段的時間節點呢？

　　我們在前面的定義中，可以看到我們使用産品的有效用戶量這個概念去衡量周期的各個階段，那麼這個有效用戶量到底是什麼指标呢？我們從哪裡可以獲取到這個指标數據呢？

　　1. 用活躍用戶指标來衡量

　　使用活躍用戶指标來衡量有效用戶量，要好于注冊用戶總量。

　　因為現在的大部分産品都是不提供賬号注銷服務的，流失的用戶也就無從注銷，甚至他們根本就想不到要注銷賬号，不用這個産品了就是直接走掉。所以注冊用戶數是不斷在增長的，但是這裡面包含了很多“死”用戶，并沒有什麼切實意義。

　　而活躍用戶指标能夠真實反映當前産品的實際用戶數，而且還能精确定位出不同層級用戶的數量。因此判斷産品生命周期最好的指标是：活躍用戶指标。

　　活躍用戶數量，一般是通過後台埋點，收集用戶行為數據，然後根據活躍用戶的定義來計算。

　　例如，我們一般埋點收集用戶的登錄頻次、登錄時長等數據，根據一定的标準（例如一天登錄1次，或者一周使用3個小時）來判斷當前用戶是否是活躍用戶，然後計算出日活躍用戶數、周活躍用戶數、月活躍用戶數等指标。具體的計算标準和方法，其實還是要根據産品特性來确定，這裡不展開講。

　　需要提醒的是，我們要明白這個數據給誰看的，給投資人看的可以标準定寬松點，給自己内部團隊看的，就要實事求是、以效果為準繩、通過統計測算來确定最優的計算标準。

　　有些同學就要問了，我在做練習時分析别人家的産品，拿不到後台埋點數據，怎麼辦呢？

　　這裡有個小竅門，就是用百度指數的關鍵詞搜索指數來替代活躍用戶數量，即我們以産品名稱作為關鍵詞，查看它的搜索指數。這個指數反應的是用戶在百度搜索引擎上搜索這個關鍵詞的熱度，一定程度上是和這個産品的活躍用戶數量是趨勢契合的。注意這裡是趨勢契合，即他們可能量級、數量都對不上，但是他們一般具有相同的走勢，因此可以用來代替活躍用戶數量進行産品生命周期判斷。

　　事實上，大家看完後面的判斷方法，也就知道這種替代并無不妥。因為産品生命周期的判斷本來就是一個判斷趨勢的過程，而不是一個需要精确量化的過程。

　　從證券投資的案例來看，精确量化本身可能就不是一個準确的事情，反而是拉大時間範圍看趨勢，這樣對整體市場的判斷才會更加清晰可靠。

　　2. 根據活躍用戶數量曲線來判斷

　　我們有了活躍用戶數量，可以做一個活躍用戶曲線，然後拉大時間跨度、過濾波動、隻看趨勢，得出活躍用戶數量的走勢箭頭。

　　如下圖的bilibili的數據（這裡使用百度搜索指數代替），我們可以清晰地看到冷啟動期是比較平緩的上升或平行箭頭，爆發期時明顯的上升箭頭，成熟期是爆發期之後的平緩上升或者平行箭頭，衰退期是明顯的下降箭頭：

　　因為我們這裡使用的數據是百度搜索指數，并不是準确的産品活躍用戶數量指标，因此還要根據企業的發展曆程進行驗證并修正。

　　例如上圖的bilibili，可以看出2017年到2018年它是經曆了一個衰退期的，事實上，這個時間段也正是B站競争對手A站倒閉的時間：

　　這說明整個二次元視頻業的發展都進入了瓶頸，這與趨勢圖是基本一緻的。

　　2018年開始，B站踅摸着破局，力求将B站從垂直的二次元文化視頻平台變成包容萬象的中國Youtube，進行了一系列的破局操作（渠道和用戶感知層面）。尤其是2019年底到2020年中，B站紀錄片、B站春晚、後浪、入海、B站科普衛星、大V和權威媒體入駐等一些列騷操作，給B站拉來了一大波流量，正好和趨勢圖上的走勢吻合，這說明我們這波分析基本沒毛病，不需要進行修正。

　　備注：這裡我們使用了目标企業的發展曆程事件進行了驗證修正，反之，如果我們正在做一家企業，進行了很多産品叠代和運營動作，我們也需要用指标數據來衡量我們的叠代和運營效果。尤其是活躍用戶指标，是可以直接影響企業價值的。

　　同理，再給出知乎的産品生命周期趨勢圖，如下所示，依舊是百度搜索指數替代活躍用戶數：

　　大家可以看到，從2019年到2020年現在，趨勢是走出了一個上漲的态勢，事實上，我們去梳理知乎的産品叠代路線時，發現這個時間段也是知乎在高頻叠代産品的時候，知乎大學、鹽選會員等等一些列新模塊誕生，才造成了這一波走勢。

　　大家可以看到在百度搜索指數走勢圖上，有很多突然下降的低谷，我們沒有考慮這些波動，直接過濾掉。因為百度搜索指數本身就不能精确代表活躍用戶數，隻是趨勢相近，所以我們沒必要把注意力集中在這些波動上，這就是我們前面紅字部分強調的：過濾波動。

　　而事實上即使你使用了精确的活躍用戶數據，也是需要過濾掉異常波動的。過濾波動、清洗數據這個是數據分析的基本功，無論我們是在做宏觀分析還是微觀分析時，異常波動數據都是一個十分影響結果的數據。過濾的方式也有很多，我們這裡不展開講。但是對于産品生命周期這樣的宏觀分析來說，直接濾掉是比較高效的操作，對結果沒什麼影響。

　　3. 總結

　　使用活躍用戶數據（或百度搜索指數代替）畫出活躍用戶數據變化曲線；在曲線圖上标注出走勢箭頭，根據走勢箭頭判斷周期階段；對于結論，要帶入企業發展曆程事件進行驗證，所有的走勢都是有迹可循的，不是突然發生的。這是一個宏觀分析過程，可以直接過濾掉數據中的異常波動，隻看趨勢。 關于宏觀和微觀：

　　很多初學者拿到數據之後會很迷茫，我們一定要搞清楚我們要分析的目的是什麼，像産品生命周期這樣的宏觀分析，一定要拉大時間跨度，從宏觀視角去看數據走勢，而不是具體某個數據的變化。

　　對于具體的月度KPI、季度KPI來說，我們才需要将數據拆開看微觀，看增長率，這個這裡不展開，因為挺複雜的，而且和主題無關，以我現在的水平也沒法系統的講解，隻能就事論事，看着案例分析。

　　三、産品生命周期和用戶生命周期的關系

　　1. 什麼是用戶生命周期

　　萬事萬物皆有生死，産品有生命周期，用戶也有生命周期。用戶的生命周期揭示了用戶從被拉新進入産品，逐步成長為老用戶、高價值用戶，到最後覺得産品沒意思，逐漸不玩卸載了這個過程。

　　如下圖所示，X周是時間，Y周是用戶價值：

　　同産品生命周期一樣，用戶生命周期的這幾個階段也是可以互相轉化的。

　　例如一個遊戲用戶到了衰退期準備不玩了，突然遊戲又發布了新版本新任務，他又開始玩又充值，那他可能又重新回到了成熟期。

　　用戶生命周期的作用在于：判斷用戶處于哪個階段，設定對應的運營策略。

　　外部引流：拉新策略新客戶期：引導用戶熟悉使用産品成長期：引導用戶持續活躍，進而付費成熟期：引導用戶持續活躍、持續付費衰退期：引導用戶使用新功能、參加新活動流失期：通過利益刺激引導用戶重新回到産品使用新功能、參加新活動 用戶生命周期的判斷在于用戶價值的判斷，這裡有2點需要注意：

　　用戶價值的定義公式，例如用戶登錄時長、用戶消費金額、用戶發帖數量等數據來組合衡量，這些數據一般通過後台埋點獲得；用戶價值的等級劃分，即确定哪些屬于成長期、哪些屬于成熟期等等。這裡不展開，因為用戶價值還涉及到用戶分層、用戶分群等，設計一套好用的用戶成長體系不是一個簡單的事情。但是對于初創企業而言，這個成長體系可以逐步建立、先易後難。

　　2. 産品生命周期和用戶生命周期的關系

　　産品的生命周期和用戶的生命周期之間沒有必然的一一對應關系，但是有重點運營關系：

　　任何一個産品階段，都可能存在各個周期的用戶，而且這些用戶是可以相互轉化的，即老用戶可能流失，流失用戶也可能重新回歸；每一個産品階段都有各自的重點運營用戶和運營策略，如下圖所示：

　　注意：這裡的用戶量級是一個平均的數值，具體的還需要根據市場規模來确定，畢竟小衆市場和大衆市場的用戶量級是不一樣的。

　　四、總結 這裡我們花了一點時間梳理了什麼是産品生命周期，産品生命周期怎麼判斷、怎麼用，以及它和用戶生命周期的關系。

　　寫這個話題主要是源自于很多新入門的同學的提問，我覺得有必要跟大家講清楚這些事情，讓大家不要把宏觀概念和微觀概念混淆，不要把目标和具體的技巧混淆，這是初學者經常容易犯的毛病：不見廬山真面目，隻緣身在此山中。

　　其實解決這個問題最好的辦法就是把大綱目錄提取出來，搞清楚一些概念、模型的定義和适用範圍，不要被裡面紛繁複雜的知識點搞暈了。

　　對于初學者，一定不要貪多，先抓框架，然後再一個知識點一個知識點地深入理解、知行合一，最後再回過頭梳理所有學過的知識，将其融會貫通。隻需要知道每一個概念和模型都有其作用域（适用範圍），就不會混淆混亂了。

　　可能我的認知和理解也有限，歡迎大家批評指正，共同進步。

　　本文由 @Jimmy 原創發布于人人都是産品經理。未經許可，禁止轉載

　　題圖來自Unsplash，基于CC0協議

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