1.什么是生命周期？
事物从开始到结束，从出生到死亡的过程就是生命周期。
从萌芽，到生长，到绽放，到枯萎，到零落成泥，是花朵的生命周期。
从相识，到相交，到深爱，到热情减退或升华为婚姻，是恋爱的生命周期。
产品也会经历不同的生命周期阶段：导入期、发展期、成熟期和衰退期。
确定生命周期对工作有什么帮助呢？如何判断产品的生命周期阶段？我们一同解读。
2.产品的生命周期的4个阶段
产品在引入、发展、成熟和衰退四个阶段有不同的特征。
引入期：产品刚进入市场，可能经历探索时期。虽然一直改版优化，但用户增长缓慢。
稳坐短视频应用头把交椅的抖音，2016年9月上线到2017年3月，也经历了相对缓慢的用户增长期。
（抖音2016.8-2021.8 ios端下载量 数据来源：七麦数据）
引入期，产品主要挖掘用户需求，寻找种子用户，平台的使用环境纯粹。此时市场前景还不是很明朗。
发展期：度过引入期，成长性较好的产品会迎来快速发展期。产品找到契合的定位和模式，用户量增长迅速。
成熟期：市场竞争加剧，潜在用户大部分被挖掘完，用户量级相对稳定。
衰退期：多数产品都会走向衰退，被新产品/替代品取代，此时用户增长下降甚至大量流失。
需要说明：并非所有衰退期都会使产品一蹶不振。衰退期可能只是产品高热度之后的冷却时间/暂时性下降，后续会经历新一轮发展/过渡到成熟期。此时，产品更适合延续前一时期的运营节奏。
产品处于不同阶段时，用户群体有明显差别，市场竞争格局发生改变，因此产品目标和运营重点需要调整。
是不是所有产品都按照引入-发展-成熟-衰退的周期变化呢？
不是，不同产品的发展路径存在区别。比如：部分产品在引入期/发展期就夭折；也存在部分产品，在成熟期/衰退期通过改变定位/突破，进入新一轮发展期。
因此四个阶段只是大致的划分，需根据产品具体分析。
3.为什么要判断产品所属阶段？我们需要知道这项工作的意义。为什么要分辨产品阶段？确定以后能给工作带来哪些帮助？
简单来说，确定生命周期阶段能让我们理清现阶段的产品特征，制定针对化的目标和策略。
举个例子：当产品方不清楚生命周期时，有可能在产品到达成熟期前就完全以利益为导向。
而根据阶段特点，引入期只有少量种子用户，此时应根据用户需求优化功能，产品才能更好成长；
而在发展期，用户数量还未趋于稳定，完全以利益为导向可能丧失新用户，使产品难以规模化。
因此，确定产品生命周期有助于集中力量解决各阶段的主要问题。
4.如何判断产品所属阶段？
判断产品的生命周期阶段，最直接方法是看用户数量/活跃用户量曲线的变化趋势。
当然纯粹看数据很难完全了解当前处境，需要结合产品和市场信息。
另外也可以借助类比判断、模型法等。
活跃用户曲线非常适用于判断产品生命周期。
活跃用户指近期（根据应用特性可设置3天/7天/当月等）登录过或有过操作行为的用户。剔除了了无效/沉默用户数据，能实际反映出产品的运营现状。
但活跃用户数需要产品方提前埋点才能获取，且多为内部数据。当分析其他公司产品生命周期时，很难获取数据。此时，用户增长/搜索指数曲线一定程度可以作为替代。
分析公司内部产品时，可直接获取后台的活跃用户数据，就不展开讲解。下面我们主要分析如何通过用户增长、搜索指数曲线大致判断产品生命周期。
用户增长 搜索指数曲线：
用户增长数据即应用每日的新增下载量，可通过第三方平台（如七麦数据）获取。搜索指数可以查看产品的百度指数。
前面在介绍生命周期阶段特点时，我们已经了解了各阶段的用户增长特点；搜索指数特征也类似：
下面通过几个案例分析。
案例：恋与制作人
一款2017年底发布的，面向年轻女性用户的恋爱主题角色扮演游戏。游戏红极一时，四个游戏人物都上过微博热搜。
用户增长曲线——
（用户下载量数据皆来自七麦数据，以ios端下载量为例。绿色曲线为用户增长曲线，红色小旗帜代表当日进行了版本更新，下同）
产品17年12月刚上线就经历飞速增长期，持续到18年1月份；
18年1月到5月新增用户数快速下降，但总体维持了1万以上/日。
18年5月至今，新增用户量稳定在1千以上/日，不比从前，但也维持了不错的用户体量。
由此我们可以根据用户增长曲线，绘制阶段趋势：
搜索指数曲线验证阶段趋势——
（搜索指数皆来自百度指数官网，下同）
恋与制作人的搜索指数曲线和用户增长曲线趋势相近，17年12月-18年5月快速完成了发展和衰退期，后续日搜索量大多保持在2千以上，可以判定为衰退后的成熟期。
案例2：聊天宝（原子弹短信）
来看一组相似但存在区别的曲线。
子弹短信（后更名聊天宝）是2018年8 月上线的一款熟人社交产品，致力于解决微信的痛点，更注重效率。子弹短信刚推出就上升到ios总榜第一位，出道即巅峰，如今已经销声匿迹。
用户增长曲线——
子弹短信的用户增长曲线和恋与制作人有些类似，经历了快速的发展和衰退期。
但衰退期之后并没有过渡到成熟期。对于社交产品，后续新增用户/日都不到500人，大致可以判定为没落。
（另外产品在19年1月疑似经历二次发展期，但无法通过用户曲线确认。需要结合后续判断方法）
搜索指数曲线——
子弹短信和聊天宝的搜索指数趋势可以佐证：二者在19年3月至今，搜索热度都非常低迷。
聊天宝在2019年3月的高搜索热度对应了用户增长图中的疑似二次发展期。
soul：
Soul的增长曲线与上面两个例子也有相似之处。
Soul app是2016年底上线的Z世代的社交平台，如今成为了新生代陌生人社交产品的领头羊。
用户增长曲线——
仅从用户增长来看，soul从16年底上线到17年9月经历了较长时间的引入期，虽然版本更新频繁，但用户增长速度较慢。
17年9月后，soul经历了快速发展期，直到18年8月左右，用户增量稳定，趋于成熟。
19年6月到8月，soul也经历了明显的衰退期，但19年9月后进入了二次发展期。
搜索指数曲线——
Soul的搜索指数曲线和用户增长曲线有所差别。
引入期一致，搜索体量也较小；但搜索指数的攀升经历了不同阶段的发展期，17年8月-19年6月是匀速发展期，19年6月到8月则是快速发展期。随后回归常态和成熟。
搜索趋势和用户增长趋势不一样的情况，如何确定产品生命周期阶段呢？此时需要配合其他方法（如产品和市场信息），确定产品阶段。
案例：金铲铲之战、凡人修仙录
最后看两款上线时间较短的应用。金铲铲之战和凡人修仙录都是今年7月上线的游戏，其中金铲铲之战是英雄联盟正版授权的自走棋手游，上线声势浩大。
用户增长曲线——
两款应用，金铲铲之战从正式面世开始就进入高速发展期，用户增长迅速且体量很大，单日下载量都在40万以上。从上线到8月31日，应用处于发展期。
凡人修仙录从7月上线起，用户上升缓慢，8月底虽然经历了几次增长，但单日最高增长数只有1200左右，因此判断产品处于导入期。
（金铲铲之战用户增长曲线，数据截止8月31日）
（凡人修仙录用户增长曲线）
搜索指数曲线——
金铲铲之战的搜索量虽然在巅峰（8月26日）后下滑，但日均搜索量保持在5万以上。
8月26日是产品正式上线的时间，因此出现搜索峰值合理。初步判定金铲铲之战从上线至今依然处于发展期，也可以结合其他信息进一步验证。
凡人修仙录从上线至今，搜索量一直在100左右波动，明显还是导入期。后续是否能顺利过渡到发展期，需仰赖产品质量和市场把控。
（金铲铲之战搜索指数曲线）
（凡人修仙录搜索指数曲线）
从上面的例子看出，不同产品会经历不同的生命周期阶段。
产品可能上线时间较短，尚处于导入期/发展期；可能经历了发展期后走向成熟；可能经历了快速发展和衰退后一蹶不振；也可能在衰退期后二次成长。
如何通过用户曲线判断产品目前的生命周期呢？总结一下方法：
前一部分我们通过用户曲线判断周期阶段，但过程中也运用了产品的上线情况等信息。
实际上，单纯靠数据曲线很难完全确定产品目前阶段，分析人员需要了解产品情况，并掌握市场及竞争信息。
举个例子：我们提到两个曲线相似的产品，恋与制作人和子弹短信，通过目前用户增长体量初步判定恋与制作人处于成熟期；子弹短信处于持续衰退期。
那实际情况是否如此呢？是否可能存在这种情况：恋与制作人虽然新增用户数比子弹短信大，但流失率高；子弹短信可能保留了大量忠诚用户。
因此我们需要结合产品运营状况进一步确定，目前处于成熟期/衰退期。
再举个例子：通过用户增长和搜索曲线没有完全确定soul的目前阶段，二者存在分歧。这也需要我们分析产品及市场信息。
案例：恋与制作人
如果是公司内部人员，很容易通过用户活跃数、流失数、以及产品利润和变现情况确定目前是成熟期/衰退期。
对于非内部人员，则需要通过第三方数据/报告获取产品的市场数据和表现。
常用资源包括：上市公司披露的财报；行业分析报告；第三方平台的数据记录。
财报：
恋与制作人和子弹短信的所属公司都未上市，非上市公司不强制要求披露财报，数据较难获取。
行业分析报告：
恋与制作人的类别是女性向游戏，因此重点考察女性向游戏市场报告，获取市场、消费者及收入信息。
如参考游戏日报发布的《女性向游戏周报》：
2021.0705-0711周报显示，近期恋与制作人的营收指数、用户讨论指数依然处于同类市场前10的位置。
（数据来源：游戏日报研究院等 下同）
往前追溯，考察恋与制作人的活动运营情况和效果。恋与制作人开展活动依然能实现营收翻倍/营收排名飙升，活动效率很高。
（女性向游戏五一活动开启前后营收对比）
（恋与制作人白色情节人期间营收提升明显，排名从百名开外直升到第34位）
行业分析报告的数据显示：女性向市场同类竞争者较多，市场趋于饱和。恋与制作人的热度虽不比巅峰时期，但在同类市场占据一席之地。且游戏活动吸引了较多活跃用户，实现了明显的营收增长。
以上都是产品成熟期的数据表现。因此结合用户曲线判断：恋与制作人目前处于成熟期。
第三方数据平台：
当然我们也可以通过第三方数据平台直接分析产品的数据表现。
如七麦数据可以查看产品的近期更新情况、下载量排名变化及收入预估。
数据显示，恋与制作人在游戏类app的下载排名稳定在800名之前，近一年平均日收入在3万美元以上，且产品保持相对稳定的更新频率（红色小旗帜）。
（恋与制作人近一年下载量排名 版本更新，数据来源：七麦数据，下同）
（恋与制作人近一年收入预估）
用同样方法获取恋爱剧情类竞品的数据，能粗略计算恋与制作人的市场份额。
从同类游戏下载份额来看，恋与制作人数据保持在类型前5，近3个月数据达到同类型第2。
与下载量对应是游戏收入。恋与制作人近一年收入排名同类型第1。说明游戏沉淀了足量的留存用户，且近一年变现情况良好。
这些都是产品成熟期的表现。
除此之外，还可以参考产品的自媒体数据、招聘数据判断产品属于成熟期/衰退期。
成熟期产品，自媒体运营平稳、保持更新，且项目保持正常的招聘需求；衰退期产品，自媒体多数处于放养状态，项目岗位急剧减少。
（恋与制作人公众号指数：排名体娱类379位，更新正常 数据来源：新榜指数）
（恋与制作人所属公司招聘情况-查看关联项目的招聘需求 数据来源：BOSS直聘）
综合以上行业报告 第三方平台数据 自媒体/招聘需求可以确定：恋与制作人目前处于成熟期。
运用同样方法也能确定子弹短信和soul的所属阶段，不详细展开说明。
需要注意，恋与制作人和子弹短信是区分成熟期/衰退期，因此重点关注的产品及市场信息是：市场份额情况、产品变现情况等。
对于soul而言，需要区分2020年至今属于发展期/成熟期，但重点需要关注soul的运营策略变化（如版本更新中，是否扩展多元化经营）、竞争格局（竞争者是否快速增加，市场是否饱和）等。
（3）类比判断法类比判断法：参照相似产品的生命周期曲线阶段，来确定或预测产品的生命周期。
类比判断法很适合预测产品的生命周期走势。举个例子：游戏《金铲铲之战》上线不久的时间内处于发展期。需要预测游戏后续生命周期，可以参考同类别的自走棋手游。
具体来说，类比判断法步骤包含：选择参照物、分析参照物、类比判断。
选择参照物：
类比判断法最重要的是选择合适的参照物：参照物和研究对象之间需要有强共性。
因此，给金铲铲之战寻找参照物，首先要确定参照物属于同类型手游：卡牌/策略类游戏，最好属于相同细分领域：自走棋手游。
确定类型后，参照物需要具备较高的起始高度（金铲铲之战由于是英雄联盟云顶之弈正版授权，起点较高），且最好参照物也快速进入发展期。
最后，参照物要有较强的背景资源和战略布局。金铲铲之战背靠腾讯，上线后空降 App Store 游戏免费榜首位，首月稳居游戏免费榜前5、畅销榜前8。作为《英雄联盟》IP生态的一部分，未来腾讯会保证持续投入。
另外产品对于自走棋模式进行了创新，双版本的设计和多元玩法提升了玩家的自由度。
总结而言：参照物需要是同类手游，上线后有明显的发展期，背靠强大的资源，拥有优质ip和创新能力。
最终相对合适的参照物包括：炉石传说（2019年11月上线了自走棋模式：酒馆战棋）、战歌竞技场（腾讯2020年4月上线的自走棋游戏）。
分析参照物：
通过用户曲线 产品及市场信息，确定炉石传说和战歌竞技场的生命周期曲线。
炉石传说：
由于炉石传说2014年上线，而七麦数据只采集了2016年以后的数据，因此主要通过百度指数，结合产品和市场信息确定生命周期。
炉石传说被很多媒体认为是近10年最成功的卡牌游戏。14年上线至今，保持了高热度和吸金能力，搜索指数低谷期也有6千以上。其中，14年-18年，产品保持旺盛的发展势头；19年开始，迈入成熟期。
（炉石传说生命周期，数据来源：百度指数）
战歌竞技场：
同样结合用户曲线 产品市场信息（不附加展示），可以获得战歌竞技场的生命周期趋势。
战歌竞技场起点很高，但快速成长的趋势持续不到一个月，随后出现冷却。经历了3-4个月相对稳定的成熟期后，产品衰退，版本更新成了奢望。
（战歌竞技场生命周期 数据来源：七麦数据）
产品自媒体更新情况也可以反应，产品目前处于衰退的半放弃状态。
（战歌竞技场自媒体数据 图片来源：新榜）
作为腾讯旗下的自走棋游戏，战歌竞技场的起点高，但衰弱也很快。
事实上，大多数自走棋产品都很难长时间维持热度，自走棋概念本身也从火爆回归平静。平静后更考验产品本身的质量和多元化、以及ip影响力。
（自走棋搜索热度变化 数据来源：百度指数）
类比判断：
分析完参照的生命周期变化，以及自走棋的热度后，就可以类比预测金铲铲之战后续的生命周期。
金铲铲之战相对于战歌竞技场而言，有更高的ip价值和更多的资源投入。这一点与炉石传说的ip背景相似，因此金铲铲之战会比战歌竞技场有更强的后劲。
对比炉石传说，自走棋“酒馆战棋”只是炉石传说19年11月上线的产品分支，炉石传说至今7年的生命力，更依赖产品本身的机制、运营和创新。
综合以上信息，保守预测“金铲铲之战”整体走势会经历自走棋的降温历程，但生命力更长（尚不能保证达到7年以上）。
以上三种途径都是从宏观层面判断产品生命周期。如果需要更微观的结论，需要用数学模型/现金流模型。
在日常分析中，模型法的运用更少。虽然模型法能得到精确的结论，但实用性偏低。因为模型法纯粹通过数字推导结论，一定程度上忽略了产品特殊性。
我们简单介绍以下两种模型：
龚帕兹模型：
龚帕兹模型适用于研究事物的生长周期和规律。
（龚帕兹模型图示）
模型表达式为：yt=K·abt
其中yt代表时间序列t的预测值（结果是产品销量/用户增长量等）。
a、b、K 是需求值的参数。
t是时间序列。
其中t 是已知时间，因此只需要通过非线性回归分析/特殊函数的最小二乘法分析参数a、b、K的值，就能确定预测值yt。趣的可以自行了解计算过程。
得出参数后就能预测产品所处的周期阶段：
现金流模型：
企业创造的价值来自于经营活动、投资活动和融资活动，三种活动的现金流与企业盈亏紧密相连，同时关系着企业的生命周期。
企业/产品内部人员可以直接获取经营、投融资现金流净值，判断生命周期阶段；而外部人员需要通过上市公司财报/券商报告获取相关数据。
结果的运用非常简便，只要明确三个现金流净值的正负，就可以对应表格，确定产品目前所属的生命周期阶段。
如：经营现金流为 ，投资现金流为-，筹资现金流为 ，则产品目前很可能属于发展期，（小概率属于淘汰期）。虽然淘汰期没有明确的正负区分，但淘汰期与引入、发展和成熟的界限比较明显，可以结合用户曲线、产品及市场信息确认。
5.总结以上内容，我们介绍了产品的生命周期、为何要判断生命周期阶段、以及重点分析了如何判断产品生命周期。
最常用的方法是查看活跃用户数曲线（可以通过用户增长指数/搜索指数部分替代），同时结合产品及市场信息，综合确定周期。
另外也可以通过类比相似产品，预测产品的周期走向；通过数学模型/现金流模型，确定产品周期阶段。这两种方法建议作为补充论证。
文中展示的案例只囊括了部分情况，实际的产品生命周期曲线可能更蜿蜒复杂，需要灵活运用以上方法分析解答。
推荐：人人都需要的数据分析思维
