为什么你的产品停滞不前？你需要知道的驱动力、障碍和钩子

这个留存曲线，如果你不做什么工作的话是很难有改变的，用户会慢慢流失。我们从产品功能的角度出发，发现使用过 A 功能(上图红色留存曲线)的用户表现得更加活跃、留存度更高。从产品迭代的角度，我们在下一个版本规划中将 A 功能的入口放在首页，使其获得更多的流量;刺激更多的用户高频使用 A 功能，从而提高总体的留存度。

不同用户的留存度差异非常大，一般我们将用户分成 4 类：高留存、中留存、低留存以及流失用户。高留存的人一般来说它会贡献营收的 35% 到 60%，虽然他们人数非常少，但是粘度非常高。中度留存的用户一般来说是我们的核心用户群，这个群体占我们公司活跃用户比例的 20%-25%;剩下的是的是低活跃用户与流失用户。不难看出这些用户的价值和让用户比例是完全倒挂的。

产品经理应该仔细研究高留存用户的行为，看他们在使用哪些产品功能，是怎样使用的;低留存用户在使用哪些功能，是怎样用的。这样一对比，你就会发现产品很多核心功能点，找到这些核心功能点后，我们所有的产品、运营、业务都改朝这方面来打。

举几个简单的例子，LinkedIn 发现用户第一周增加 5 个社交好友、Facebook 发现用户第一周增加 10 个好友、Twitter 发现用户第一周有 30 个粉丝、Dropbox 发现用户在两个操作系统上使用的话，这些用户的留存度会非常高。每个产品都有它的魔法数字，产品经理如果能找到这些魔法数字，就可以有针对性地促进产品增长。

六、数据分析的三个层次和五个阶段

数据驱动产品增长，体现在三个层次上，也就是中国人讲究的「道」、「术」、「器」。

「道」是指价值理念，好的产品经理应该能认同数据的价值;如果不认可这个价值，那么你无论怎么推都推不动的。「术」是指产品经理要有正确的方法论，比如现在新兴的「Growth Hacker」(增长黑客)框架，从获取、激活、留存、变现与推荐五个环节驱动产品增长。「器」则是指好的工具，一个好的数据分析工具可以帮助产品经理加快产品迭代速度、缩短开发周期，从而增加用户的价值。

用数据来驱动产品增长，产品经理需要了解数据分析的 5 个阶段。一般情况下，数据分析的商业价值随着分析的复杂程度而增加。

最开始，人们靠拍脑子、拍大腿、拍胸脯做决策，完全靠直觉。当时当你的系统越来越复杂的时候，拍脑子决策就会产生很多错误，效率也会越来越低。

• 在数据分析的第一阶段，我们需要知道历史，以前发生过什么，这是基础。

• 第二个阶段你需要找到原因，人们为什么会用你的产品，凭什么给你的产品付费，为什么不同用户的粘度差异那么大。

• 第三个阶段，产品迭代和运营要快。以前人们三个月更新一个版本，现在很多产品经理通过数据每天做出一个决策，小步快跑，快速迭代。在这个过程中，特别需要重视实时的分析，新功能上线、产品运营活动都需要实时监测效果。

• 第四个阶段，通过数据进行预测。人的行为很难改变，用户以前的行为很可能延续下去。

• 最后，数据化的核心需要很好的执行，需要落地，我们需要对未来进行改变。我们可以通过市场营、内容传播、业务推广等等方式，实现产品、业务、用户的增长，创造源源不断的价值。

（编辑：源码网）

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