当下，逢运营必谈数据分析，APP运营更是如此。数据分析的用意本不在于数据本身，而是要打造一个数据反馈闭环。收集数据，设计基础数据指标，多维度交叉分析不同指标，以数据甄别问题，再反向作用产品，最终形成数据驱动产品设计的闭环。从运营小白到产品经理，提到APP数据分析，必谈DAU、MAU、留存率、频率、时长…..那么，究竟如何将这些数据分析和日常运营结合起来呢？针对同一款产品的数据分析，一定要根据产品的生命周期（PLC, Product Lifetime Cycle）来做分析工作，不同时期数据分析的重心也有所区别，下面就从产品的几个重要时期——初创期、成长期、成熟期、衰退期，结合案例来聊聊。

一、初创期

这一阶段是检验产品定位和运营对用户与市场判断是否正确的时期，即验证产品或服务是否解决了某个群体的问题，也即常说的痛点；对运营来说，则是能否找到用户与产品的契合点，并根据用户的反馈快速迭代调整产品，以此获取第一批种子用户并扩大他们的影响力。

产品和运营阶段要有MVP思想，要用比较小的成本来验证产品和运营手段等。在产品同质化的互联网环境下，获取长尾用户的成本比抢占巨头的用户成本要小的多，因此，初创时期的产品一定要找准自己的定位，否则很容易陷入运营的困境。

举个例子：网易云音乐在音乐市场已经拥有几大巨头的时候，刚上线时将目光聚焦在“民谣”，独立音乐人等相对比较小众的类型上。在上线之初，网易云音乐用一个月时间跑遍成都丽江等地的知名live house,签下许多独立自由的民谣创作人，吸引了一批小众的群体用户，结果这个小众组织内部越积越大，用户越来越多，为网易云音乐用4年时间突破4亿用户打下坚实的基础。关键数据——目标人群画像任何产品在上线之前，都会有自己的目标人群画像设定，惟有这样，才能具有强针对性，强吸引力。初期需要分析的用户数据一般包括：性别，地域，年龄，客户端。有了一定数据后，再根据用户浏览界面等分析用户的喜好等，并以此来制作内容，在产品——用户——运营之间形成良性循环。同时通过这些数据对app的界面、流程、推送内容做优化，最终实现精准的用户个性推荐等。

关键数据——留存率

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，这里就产品和运营比较关注的留存率展开来讲。

留存率的分析，对运营和产品人员来说非常重要。在前期没有参考指标的情况下，可以通过了解行业数据，知道自己的APP在整个行业的水平，然后从新增用户、活跃用户、启动次数、使用时长等多个维度去对比自己产品与行业平均水平的差异以及自己产品的对应的指标在整个行业的排名，再考虑优化调整产品。

二、快速成长期

经过了产品打磨的初始阶段，产品有了一定累积用户，加以运营手段让产品进入快速成长期。这一时期，需要关注用户留存、用户时长、用户画像的变化等数据，但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、转化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