想要数据增长，洞察用户生命力不可少。

洞察用户活力是制定产品数据增长策略的基本条件。也许你读过与数据增长相关的书，但仍然很难做好数据增长。这并不是说书中的内容很薄。真正的原因是我们缺乏洞察用户活力的能力，这使得我们无法正确地将这些方法付诸实践。这不是错误的方法，而是我们无法发挥方法的价值。一个完整的数据增长策略应该是在正确的时间做正确的事情，但知道“事情”远远不够，我们也应该有“时间”的概念，更需要知道联系时间和事情之间的“正确”是什么意思。当你有洞察用户生命力的能力时，数据增长策略就不再神秘和困难。如果我们能诱导用户在用户快乐的时候升级付费，诱导用户在用户迫切需要的地方分享转发，那么我们的付费率和分享率就会大大提高。困难不在于如何让用户快乐，也不在于如何让用户迫切需要，而在于如何洞察用户什么时候快乐，用户什么时候需要。这不是拍脑袋的直觉。我们需要更客观的数据来分析和支持它。洞察用户生命力的核心是通过更细的粒度数据呈现产品内部的化学反应。让我们进行分析，更准确地定位问题。在最后一节中，我们添加了几个数据信息，你会发现问题发生了很大的变化，你的策略可能会在进入市场之前被判定无效。经过一段时间的数据观察，我们发现新用户的保留数据非常好，第二天的保留率甚至远高于平均市场数据，达到了惊人的70%，7天的保留率也是60%，30天的保留率是50%。也就是说，每天新增1万用户，第30天至少有15万到20万用户会计入日常生活数据。但日常生活的数据仍然是100万，并没有得到改善。这意味着新用户的保留没有太大问题，他们确实保留在产品中，由于其他原因，日常生活数据没有得到改进。由于问题定位偏差，你准备的计划变得毫无意义。这样的事情每天都在我们的工作中上演。一旦问题定位偏差，你的任何解决方案都毫无意义。如果你已经进入了开发阶段，它必然会导致资源和时间的损失。更重要的是，你会一次又一次地透支团队对你的信任，你的压力会随着每一个实施结果而倍增。虽然我们可以通过良好的沟通能力和优秀的领导能力来调动每个人的热情，但我们不能长期坚持下去。任何措施都只能在表面上保持友好，任何伪装都不能掩盖你的信任面临余额不足的问题。正如我所描述的：这是一个困难，你深陷其中。在巨大压力的背景下，你很可能会继续做出错误的决定。也许你会把毒蛇当作帮助你摆脱困境的绳子。不可避免的是，你会越陷越深，最终的结果可能是产品下架，项目组解散，甚至公司解散。所有这些罪魁祸首，你做出错误决定的根本原因是我们对用户活力缺乏洞察。由于缺乏洞察力，我们无法准确定位问题，直接导致我们做出错误的决定。如果能准确定位问题，结果会大不相同。这仍然是同一个案例。经过更深入的数据分析，您已经发现日常生活数据不再增长的原因不是新用户保留。因此，您需要更详细的数据分析模型来帮助您找到真正的问题。通过对过去7天日常用户的详细分析，您可以得到日常用户的活力分布如下：数据显示，真正的问题不是新用户的保留，而是老用户的存在。在100万用户中，只有10万用户有100多天的注册时间。这意味着今天新增的1万用户将在100天内只剩下1万用户，而这部分新用户将在150天内流失。用户生命周期短，只能收集150天的用户，超过150天的用户会默默死亡。这个问题是每月增加30万用户，但日常生活数据没有改善的根源。相应的解决方案是延长老用户的寿命，让更多80天的用户持续100天，更多的用户持续120天甚至更长时间。在粒度较细的数据分析中，累计用户从来不是从头到尾的持续积累，而是在用户寿命范围内的积累。这就要求您准确定义产品中大多数用户的使用寿命，并以此作为区间值，计算该区间内新用户的数量作为有效的累计用户。在这种情况下，有效的累计用户是150天的累计新用户。根据每天新增1万用户的背景，即150万有效累计用户，而不是1000万用户或2000万用户。对于已经完全死亡的用户来说，除了让数据看起来更好之外，没有分析价值。不仅如此，事实上，这部分数据往往是我们分析过程中的障碍，往往让我们错误地估计形式，错误地定位问题，最终提出错误的解决方案。数据分析的粒度过大，导致定位问题难以准确，也影响了我们对用户生命力的洞察。在这种情况下，如果我们能够提高用户的活力，让更多的用户从80天的使用时间进入100天的使用时间，即提高老用户在日常用户中的比例，我们就能有效地提高日常生活数据。提高新用户的比例意义不大。在案例数据模型中，80天前的注册时间是一个持续积累的过程，日常生活的比例越来越高。注册时间80天后，用户开始大规模流失，日常生活的比例越来越低。提高80天前的用户保留率是事半功倍的策略。即使我们让更多的用户持续80天，80天后仍然会有大规模的损失。提高80天后的用户保留率，是事半功倍的做法，是延续用户生命力的策略。通过将更多用户从80天的生命周期延长到100天，最终的表现形式是增加100天以上的用户比例。即使我们没有额外的新用户，由于老用户的累积作用，我们也可以大大提高日常生活数据，甚至有些用户的活力也可以延长到150天以上。我想你已经发现，在日常生活数据中，老用户的比例越高，产品的日常生活用户越多，就越能呈现积极的发展趋势。相反，如果日常生活用户中新用户的比例越高，则表明产品已进入瓶颈期。在这个时候，我们需要花费更多的精力和成本来提高更多的新用户保留，但效果并不令人满意。延长老用户的生命周期是一种能带来根本改善的巧妙方法。洞察用户的活力是产品数据增长策略的基本条件。其核心是更深入地窥视产品内部的化学反应，需要更详细的数据分析方法。当你掌握了这种方法，你将不再依赖单一的想法或做法，不再依赖虚幻的运气，而是更科学地发展数据增长。您将知道产品中发生了什么问题。我们对问题的定位不再是广泛的保留，而是什么样的用户保留更详细的粒度，新用户或老用户的保留。您将知道，用户生命力的价值（存在天数）对产品迭代策略具有重要意义。你也会知道，一个成功的产品和一个伟大的产品不会离开两个命题，即延续用户的活力，防止用户死亡。就产品而言，我们将尽一切努力延长用户的寿命，并使用各种可能性来避免用户过早死亡。要做到这一点的前提是你能洞察到用户的活力，你能意识到问题的存在，否则，你就会束手无策。就像不知道症状的疾病，无法诊断的疾病，再好的医生也很难治疗。如果我们不能准确地找到用户的寿命，你就不能知道起点，你甚至不知道为什么用户需要提供什么样的服务。毕竟，将10天寿命延长到30天所需的策略与将100天寿命延长到150天完全不同。这不是一种独家的操作着陆方法，而是一种帮助我们做出产品决策，帮助产品经理进行深入问题定位的方法，是我们可以立即学习和使用的产品着陆方法。他的作用是让我们更准确地定位问题，从而制定最合适的产品解决方案和产品策略，最终依靠产品设计来改进一个或多个数据指标。即使不改变操作策略，不依赖外部资源，也能实现产品本身的数据增长。想想看：如果我们将注册时间为100天的用户比例提高到20%，会发生什么变化？此时你能计算出日常用户的数量吗？