一款产品从出生到最后退出历史舞台会经历哪些阶段？作为数据分析师又应该在各个阶段关注哪些指标赋能业务？本文将就此做出一些介绍！
按照产品生命周期理论，产品可以分为以下阶段，即产品开发期、导入期、成长期、成熟期、衰退期。各阶段之间前后关联，而又不具有清晰的分割。
开发期
在正式进行开发之前，对于产品来说往往还会进行一些产品原型验证，验证通过后才开始立项，进入开发，投入研发资源。
PoC
PoC（Proof of Concept，概念验证），指用简单的方式证明某想法、概念、或理论的可行性。一般在产品还未出生之前，首先具有一个想法，但想法是否是否存在受众用户？是否具有可行性？技术上是否存在瓶颈？都需要首先进行验证。未进行概念验证就盲目开始产品开发，一方面可能会导致过高的投入成本；另一方面很多想法也许已经被前人验证过，如果能够多做一些调研，也许可以减少弯路，提升成功可能性。
PoC着重两个方面，其一是用简单的方式，其二是验证可行性。后者就不在这里赘述，前者很多创业者或产品经理在创始之初可能会忽略用简单的方式来进行验证。
- 如今我们生活在信息时代，很多资料都是可以在网络上找到相关答案；甚至包括市面上是否已经存在过类似的产品，通过了解竞品的逻辑和成长路径，来思考自身所具备的优势，能否进行规避？
- 与行业内的资深人士探讨，或可快速获取经验，成功避雷；
- 若行业资源积累不深，与专业咨询公司合作，也许时一个不错的选择。
MVP
MVP（Minimum Viable Product，最小可行性产品），指通过最小可用的产品，来了解和验证产品对用户问题的解决程度。
概念验证可行后，还需要通过实际存在的产品验证对用户问题的解决程度；这里所提及的产品并不是大家所见的app、小程序、网页等狭义形式的产品，而是任何可以用于解决用户问题的媒介或工具等广义上的产品。例如对于共享阅读来说，要搭建一个平台来满足阅读者和听众之间的需求，阅读者通过平台可以分享阅读经验、传播知识，而听众可以利用碎片化的时间来吸取知识。如何通过最小可用产品来实现该平台功能呢？有一个产品是这样做的，通过建立微信群，每日分享阅读书单，有兴趣的群成员可以参与到分享当中，而产品的提供方仅需一个人员负责维持微信群的日常和书单即可。就通过这样简单的产品，验证有多少人会愿意采用这种方式来获取知识。
产品原型及开发
由于互联网行业一直以来的小步快跑的开发模式，因此在完成PoC和MVP后，产品经理基于最小可用的产品设计产品原型。往往产品第一版仅需带有核心功能，非核心功能能省则省，尽量快速推入市场，利用先发优势抢占市场份额。例如微信上线之初仅有聊天功能；抖音第一版仅有浏览和上传短视频功能，后续才陆续上线分享、长视频、支付等功能。
数据分析
在整个产品开发期，数据分析人员应越早接入越好，以便了解产品的逻辑，为产品提供有效建议；
PoC阶段通过研究报告、竞品分析、行业调研报告等为概念验证提供有效支撑；
MVP阶段，使用线下统计的方式分析对用户问题的解决程度，产品受众定位等问题；
开发阶段设计数据采集方式，根据功能的优先级，采集重要数据，便于后期对功能进行优化；
导入期
导入期一般以产品上线为起点，该阶段主要是优化完善产品功能，优化ROI模型，为下一步成长期做准备。
例如产品刚上线，用户拉新效果怎么样，注册登录各环节是否符合预期，核心功能是否流转正常，付费流程是否足够简单明了？
该期间主要是一个反复沟通，优化的阶段，持续时间可能会很长，投入也会比较多，且收益还不太明显，但属于黎明前的黑暗时期，项目组成员团结一心才能取得最后的成果。
数据
作为数据人员在此阶段的任务还比较艰巨，需要建立完善的监控指标体系，做到每日看数，发现数据中存在的问题并及时与相关人员进行沟通，提出解决方案并推进落地。
在此阶段，因为用户体量不大，且研发投入资源较大，因此营收往往不是核心指标。用户从各个渠道获取后，注册转化率、留存率、付费转化率、使用时长等更应该被关注，只有这些指标处于一个比较良好的区间，未来成长阶段加大投入后，才有可能取得比较好的效果。
例如新用户注册转化率，通过漏斗模型，跟踪用户注册各流程节点的流失情况，分析是否存在注册流程过于繁杂、UI是否友好、用户人群是否够精准，并针对具体的问题进行解决优化。
成长期
经过导入期后，产品功能基本完善，产品各项指标趋于稳定或稳中向上，ROI在排除研发投入后能够打正或在投入资源后，可以引起ROI变正，此时可以考虑加大推广力度，产品随之进入成长期。
产品进入成长期并不意味着产品功能不再迭代，仅是指核心指标开始高速增长，这一阶段往往伴随着相关资源的大面积投入。很少有产品能在不做任何资源投入（人力、钱等）的情况下，实现短时间的高速增长。
数据
从上面的描述可以看到，产品是否要开始投入资源，与产品在导入期的数据表现是强相关联的。作为数据人员，一方面要保证数据源的真实、准确，另一方面在验证模型时，要严谨、客观。
进入此阶段后，核心指标变为增长性指标，例如活跃、拉新量、付费等；增值性指标的增速变高或减缓都应该重点分析，例如拉新量的极速升高，需要分析各渠道的来源，若渠道存在可复制性，需加大该渠道的力度，实现更高层面的增长；反之，要规避潜在风险，及时调整策略。
当然成本投入也是此阶段应该核心考虑的点，但对于未来仍具有潜在收益的产品，可不需要严格要求ROI在当前打正，应该允许用成本换市场的打法。例如共享出租车的补贴大战、外卖补贴大战等。
成熟期
在经历一段时间的高速增长后，产品增速开始变缓，市占率达到了行业天花板，此时主要目标在于维持住市场，投入开始逐渐降低，产品开始进入以运维为主的阶段。
作为数据人员，此时目标有两个：一方面做数据支持，保证各产品相关岗位（市场、运营、产品、开发）的基础数据需求；另一方面从数据中发现潜在需求，为产品第二曲线做准备。
产品在进入成熟期后，为持续获得价值，一般存在两种思路，即要么想办法延长用户生命周期，参考腾讯QQ在诞生20多年后，仍然受到Z时代追捧；另一种就是找到产品第二曲线，重新焕发新生，比较典型的就是抖音之于今日头条。
第二曲线并不是完全独立的产品，而是基于第一产品的积累发现产品发展方向，重新定位人群，从而焕发新机。今日头条以新闻内容推荐为主，在产品的发展过程中发现用户在视频的耗时比较长，且视频的使用人数呈现每年递增的趋势，因此内部开始专项视频类相关产品，最终抖音跑出来，并成长为今日之国际化产品。
衰退期
产品由于自身原因或竞品等因素，开始进入负增长时期，此时被认为为衰退期。一旦产品进入此阶段，且还未发展处第二曲线，那产品开始降本增效，即裁撤相关人员，开发、市场、运营会依次进入裁撤名单，仅保留基本的运维团队保证产品的正常运行。数据人员在此阶段也不可避免会受影响，数据需求会减少，所面向的方向也要以降低产品成本为主。
