洞察用户生命力，是数据增长的基础条件

洞察用户生命力是制定产品数据增长策略的基础条件，或许你已经阅读过数据增长相关的书籍，但仍然很难做好数据增长。

并不是书籍上的内容有所偏薄，真实的原因是因为我们缺少对用户生命力的洞察能力，这导致我们没办法正确的将这些方法付诸实践，并不是方法错误，而是我们没能发挥方法的价值。

完整的数据增长策略应该是合适的时间做了合适的事情，只是知道“事情”是远远不够的，我们还要有“时间”的概念，更需要知晓联系时间与事情之间的“合适”是何种含义。

当你具备对用户生命力的洞察能力时，数据增长策略就不再神秘和难以下手了。

如果我们能够在用户心情愉悦时，诱导他付费升级，在用户迫切需要的地方，诱导用户分享转发，那么我们的付费率，我们的分享率便会极大的提高。

困难的地方并不在于如何让用户愉悦，也不在于如何让用户迫切需要，而是我们如何去洞察，什么时候用户愉悦了，什么时候用户需要了。

这不是拍脑袋的直觉，我们需要更客观的数据进行分析佐证。

洞察用户生命力的核心在于通过颗粒度更细的数据，将产品内部的化学反应呈现出来。让我们能够进行分析，能够更精准的对问题进行定位。

有时候，我们补充几个数据信息，就会发现问题发生了极大的变化，你的策略或许在投入市场之前就被判定无效。

经过一段时间的数据观察，我们发现新用户的留存数据非常良好，次日留存率甚至远高于市场平均数据，达到了惊人的70%，

7日留存率也在60%，30日留存率则是50%

也就是说每天新增10000用户，在第30天时，至少有15万至20万用户是会计入日活数据。

的。但日活数据依然是100万，并没有因此提升。

这表示，新用户的留存并没有太大的问题，他们确实留存在产品里了。日活数据没有提升是有其他原因。

因为问题定位偏差，你准备的若干方案都变得没有了意义。

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没有了意义，如果已经投入到开发阶段，势必会耗损资源和时间。

更重要的是，你会一次一次的透支团队对你的信任度，你的压力将会伴随每一次的实施结果而倍增。

这是一个困境，而你深陷其中，在极大压力的背景下，极有可能继续作出错误的决策，也许你会将毒蛇视为能够助你脱离困境的绳索。

难以避免的，你会越陷越深，最后的结局也许是产品下架，项目组解散，甚至公司解散。

而这一切的罪魁祸首，导致你作出错误决策的根本原因在于缺少对用户生命力的洞察。

如果你能准确的对问题进行定位，结局将会截然不同。

依然是相同的案例，经过更深层次的数据分析，你已经发现日活数据不再增长的原因并不是新用户留存，为此，你需要颗粒度更细的数据分析模型，来帮助找出真正的问题所在。

通过对最近7天日活用户的详细分析，你得到了日活用户的生命力分布如下：

在每天登录的100万用户里，

0%的用户拥有150天以上的注册时间

5%的用户拥有120天的注册时间

10%的用户拥有100天的注册时间

35%的用户拥有80天的注册时间

25%的用户拥有60天的注册时间

15%的用户拥有30天的注册时间

数据表明，真正的问题并不是新用户的留存，而是老用户的存续。

在100万用户里，仅仅只有10万用户拥有100天以上的注册时间。

这表示今日新增的10000用户，在100天后将仅剩1000用户，而在150天的时间内，这部分新增用户将会流失殆尽。

用户生命周期短暂，只能聚集150天存续用户的合集，超过150天的用户则会静默死亡。

这个问题才是月新增30万用户，但日活数据没有提升的根源所在。

对应的解决方法是延长老用户的寿命，让更多的存续80天的用户，能够存续100天，更多的用户能够存续120天甚至更长的时间。

在颗粒度更细的数据分析里，累计用户从来不是由始至终的持续累积，而是用户寿命范围内的累计。

这需要你准确定义出在产品内大部分的用户寿命有多长，并以此为区间值，统计该区间范围内的新增用户数量作为有效累计用户。

在案例里，有效的累计用户，便是150天的累计新增用户，按照每天新增10000用户的背景计算，也就是150万的有效累计用户，而不是持续累积下来的1000万用户或者2000万用户。

对于已经彻底死亡的用户而言，除了能让数据看上去比较好看以外，不具备任何分析价值。

不仅如此，实际上这部分数据往往是我们在分析过程中的障碍，常常让我们错误的预估了形势，错误的定位了问题，最终提出了错误的解决方案。

数据分析的颗粒度过大，使我们难以准确的定位问题，同时也影响了我们对用户生命力的洞察。

在案例当中，如果我们可以提高用户的生命力，让更多的用户从80天的使用时长进入100天的使用时长，也就是在日活用户当中提高老用户的占比，便可有效提升日活数据。

而提升新用户的占比，则意义并不会太大。

在案例的数据模型当中，注册时间在80天以前是一个存续累积的过程，日活占比越来越高，而在注册时间80天以后，用户开始大规模流失，日活占比越来越低。

提升80天以前的用户留存，是一种事倍功半的策略，即使我们让更多的用户存续80天，但在80天以后依然会产生大规模流失。

提升80天以后的用户留存，则是一种事半功倍的做法，是一种延续用户生命力的策略。

通过将更多的用户从80天的生命周期延长至100天，最终表现形式是提升存续100天以上的用户占比。

即使我们没有额外的新增用户，因为老用户的存续累计作用，也能极大提升日活数据，甚至有部分用户的生命力能延长至150天以上。

我想你已经发现了，日活数据里，老用户占比越高，产品的日活用户越多，越能呈现一个正面发展的趋势，反之，如果日活用户当中，新用户占比越高，则表示产品进入了一个瓶颈期。

此时，我们去提升更多的新用户留存便是事倍功半，你要花费更多的精力和成本，但效果却并不如人意。而延长老用户的生命周期则是一种巧劲，能够带来根本上的改善。

洞察用户的生命力，是产品进行数据增长策略时的基础条件，其核心在于更深度的窥视产品内部的化学反应，需要借助颗粒度更细致的数据分析方法。

当你掌握这个方法以后，将不再单一的依赖想法或者做法，不再是依赖虚无缥缈的运气，而是更科学的展开数据增长。

对于产品而言，我们犹如医生一样，将会尽一切办法，延长用户的寿命，同时也会用各种可能性去避免用户的夭折。不知晓症状的疾病，没有办法诊断的疾病，再优秀的医生也难以进行治疗。

如果我们不能准确的发现用户的寿命，便无法知晓起点，你甚至无法知晓需要为什么样的用户提供什么样的服务，毕竟将10天寿命延长至30天所需要的策略，与将100天的寿命延续至150天是截然不同的。

这并不是专属于运营的落地方法，而是能够辅助我们进行产品决策，辅助产品经理进行深度问题定位的方法，是我们能够即学即用的产品落地方法。

即使不改变运营策略，不依赖外部资源，也可以实现产品自身的数据增长。

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