共计 1762 个字符，预计需要花费 5 分钟才能阅读完成。
当下数据作为重要资产，曾经成为企业优化经营策略、降级产品体验、开掘增长后劲的重要驱动力。对于互联网企业来讲，数据在 APP 的整个生命周期中，都能施展出巨大作用。借助数据能力，APP 产品经营人员可能将人群、场景、流程做差异化细分，同时联合市场、渠道、用户行为等数据分析，更加高效地发展精细化经营。
探索期：数据驱动 APP 找准定位
比方在产品的探索期，数据是产品和经营人员用来开掘用户实在需要、验证产品功能定位及商业模式的重要依据。一款全新的 APP 到底是否击中用户痛点？它的功能设计和同类型产品相比竞争力如何？产品和经营人员正是通过收集、剖析种子用户的反馈数据，同时联合行业大盘数据，来领导新产品的功能设计和降级迭代。
成长期：数据驱动 APP 高效拉新
通过探索期的重复尝试和验证，APP 的市场定位、产品模式曾经根本成型，并正式打入市场，进入成长期。在这个阶段，如果产品不能疾速获取用户，就会被竞品超过，甚至被市场淘汰。而具备了数智化经营的能力，APP 更容易透过简单变幻的市场环境，疾速找到发力点，抢占市场先机，高效获客，博得增长。
以 APP 获客为例，数据的驱动作用次要体现在两方面，一是晋升获客的品质，二是晋升获客的效率。具体来看，首先 APP 可能通过丰盛的标签数据，剖析种子用户的画像，明确指标用户客群的多维度特色。这样一来在后续的投放过程中，APP 可能更加对症下药，把广告真正投给对的 TA。其次，通过对不同渠道起源的用户数量、画像等投放后效数据进行比照剖析，APP 还可能从中筛选出高性价比和高 TA 浓度的获客渠道，帮忙升高后续的获客老本。
值得一提的是，依靠智能的算法模型，APP 还能够将数据的力量进一步开释。尤其是对于美妆、母婴、金融、汽车等垂直行业的 APP 来讲，借助种子用户数据和类似人群扩量模型，这些细分行业的 APP 可能在程序化广告投放中，智能辨认并高效触达公域流量池里的潜在用户，实现爆发式增长。
成熟期：数据驱动 APP 高效促活
挪动 APP 畛域已进入竞争白热化状态。即使 APP 通过砸广告、铺渠道等形式，在短时间内获得了用户规模的增长，那么这些破费了昂扬老本而获取来的新用户是否真正留下来呢？所以当 APP 步入成熟期，产品经营人员必然要关注存量用户的经营维系，用户留存率和用户活跃度成为 APP 在该阶段的外围经营指标。
目前不少互联网企业曾经在用户留存和促活场景中使用相应的数智化经营策略。比方一些新闻资讯类 APP 基于标签和特色层数据训练举荐算法，为不同的用户群体主动举荐他们感兴趣的新闻资讯，借助高度智能化的内容散发，晋升用户粘性和活跃度。再比方一些金融理财类 APP 为了更好地留住用户，会借助第三方端外数据，洞察用户在静止健身、学习教育、游览出行等其余方面的需要，而后通过丰盛产品性能或联动相应行业的 APP 策动异业流动等形式，继续激发用户的好奇心，激励用户更加频繁地关上和应用 APP。
衰退期：数据驱动用户 LTV 晋升
而在衰退期，因为市场高度饱和、新产品 / 替代品涌现，所以 APP 不可避免地将面临更加严厉的用户缄默和散失问题。在存量时代，获取新客的老本要远高于留住老客，而老客一旦散失就很难回来。那么有没有可能在用户散失之前，就采纳干涉措施来缩小用户的散失呢？
目前一些 APP 通过构建用户散失预警体系来实现该指标。具体的实现形式个别有两种：第一种是进行用户分层。比方电商行业的 APP 基于 RFM（Recency Frenquency Monetary）等模型，对用户分层，挖掘出须要重点关注和挽留的高价值客户，针对性地进行防散失干涉，从而缩短用户 LTV（Life Time Value，生命周期总价值），放大流量价值。
第二种则是基于用户活跃度、用户缄默时长等数据指标构建用户散失预测模型，帮忙 APP 产品经营人员提前预判用户散失危险，做好经营干涉。
可见，用户散失预警体系的构建不仅须要数据，同时也要求 APP 具备肯定的数据治理和算法模型搭建能力。通过对端内外数据进行交融剖析，应用 AI 模型对用户的多维度特色进行机器学习，APP 方能构建出更加智能的预警体系，对用户散失偏向做到“成竹在胸”，从而制订出更加迷信无效的用户经营策略。
综上，具备了数智化经营思维和能力，APP 可能在探索期、成长期、成熟期、衰退期等各生命周期阶段，更加高效地发展精细化经营，继续晋升市场竞争力。
