人類有史以來，從來沒有停止對宇宙的探索，從生命、陸地、海洋、宇宙、暗物質到黑洞，雖然我們依然對宇宙生命充滿了無知和迷茫，但是在這個過程中卻總結出了很多關于生命周期的理論。關于生命周期，簡單點說，就是人會生老病死，花會花開花落，宇宙中的萬事萬物都在進行有始有終的關于生死的周期性演繹。引用老子在《道德經》中說法，即道生一，一生二，二生三，三生萬物。萬物變幻，九九歸一。

到如今，生命周期的概念被廣泛應用在社會、政治、經濟、企業和技術領域，通俗理解就是從新生到消亡的過程。下面，我分享在數據分析領域常見的5中關于生命周期的理論，分別是企業生命周期、產品生命周期、用戶生命周期、技術生命周期和數據生命周期。

一 企業生命周期

根據相關數據顯示，發達國家中小企業平均壽命不到7年，而在中國，小企業的平均壽命僅2.5年。如果你是創業者或者求職者，你肯定非常關注這個問題，作為創業者，你更需要思考如何讓企業生存下去，如何做成一個偉大的百年企業；作為求職者，你更需要注意企業是否能夠繼續走遠，這決定了你是否加入這家企業，以為你未來的生存保障。

什么是企業生命周期？簡單來說就是企業創建與成長的動態軌跡，包括初創期、成長期、成熟期、衰退期和死亡期。

在伊查克·愛迪斯《企業生命周期》一書中，把企業生命周期分為10個階段，即：孕育期、嬰兒期、學步期、青春期、壯年期、穩定期、貴族期、官僚化早期、官僚期和死亡。他生動準確的總結出了企業不同發展階段的特征，并給出了相應的應對策略，詳細內容推薦大家閱讀本書。

企業生命周期與數據分析有什么關系呢？當然有重大的關系了，我們知道企業在不同的發展階段，從企業戰略規劃來看，短中期戰略是不一樣的，比如企業初期更看重快速占領市場份額和獲取更多的流量，而不太關注利潤；企業在成長期，可能既要注重市場發展，又要打磨產品，提升用戶體驗；等企業到了成熟期，由于市場份額相對固定，這個時候企業更看重收入和利潤，而在企業處于衰退期，伴隨著而來的可能是轉型或者二次創業。

因此，做數據分析的同學，對于業務的理解就要與企業的發展戰略吻合，在搭建業務指體系的時候，尤其是尋找每個階段的北極星指標的時候，可能是不一樣的，這個是我們開始進行分析和搭建指標體系的大前提，如果脫離了這個大前提，那后面的工作無異于天馬行空。

二?產品生命周期

作為企業老板或者產品經理，都會非常重視產品的發展和產品生命周期，沒有一款產品是經久不息的。

產品生命周期，簡稱PLC，由美國哈佛大學教授雷蒙德·弗農提出，他認為：產品生命是指市上的的營銷生命，產品和人的生命一樣，要經歷形成、成長、成熟、衰退這樣的周期。就產品而言，也就是要經歷一個開發、引進、成長、成熟、衰退的階段。

那么，到底什么是產品生命周期？在人人都是產品經理網站上，我看到過一個比較通俗的解釋：從產品誕生開始，在無外力使其腰斬或發生重大轉變的情況下，自然走向衰老的過程。

然而，產品發展過程中，外力的突然出現可能導致一些產品的腰斬or巨大轉變，比如快播。再比如現在的共享單車ofo，當產品發展到一定階段降低了某種出行質量，最簡單的，人行道上放滿了單車，在某些場景下降低了通行的流暢度，如果一開始國家就出臺政策干預的話，不可以無樁停車，可能現在不會有如雨后春筍般生長的共享單車市場了，也或者它會是另一種形態。我們現在所說的生命周期指的是正常的走向衰退。

典型的產品生命周期一般可以分成四個階段：

(1)第一階段：介紹(引入)期

　　指產品從設計投產直到投入市場進入測試階段。新產品投入市場，便進入了介紹期。此時產品品種少，顧客對產品還不了解，除少數追求新奇的顧客外，幾乎無人實際購買該產品。生產者為了擴大銷路，不得不投入大量的促銷費用，對產品進行宣傳推廣。該階段由于生產技術方面的限制，產品生產批量小，制造成本高，廣告費用大，產品銷售價格偏高，銷售量極為有限，企業通常不能獲利，反而可能虧損。

(2)第二階段：成長期

　　當產品進入引入期，銷售取得成功之后，便進入了成長期。成長期是指產品通過試銷效果良好，購買者逐漸接受該產品，產品在市場上站住腳并且打開了銷路。這是需求增長階段，需求量和銷售額迅速上升。生產成本大幅度下降，利潤迅速增長。與此同時，競爭者看到有利可圖，將紛紛進入市場參與競爭，使同類產品供給量增加，價格隨之下降，企業利潤增長速度逐步減慢，最后達到生命周期利潤的最高點。

(3)第三階段：成熟期

　　指產品走入大批量生產并穩定地進入市場銷售，經過成長期之后，隨著購買產品的人數增多，市場需求趨于飽和。此時，產品普及并日趨標準化，成本低而產量大。銷售增長速度緩慢直至轉而下降，由于競爭的加劇，導致同類產品生產企業之間不得不加大在產品質量、花色、規格、包裝服務等方面加大投入，在一定程度上增加了成本。

(4)第四階段：衰退期

　　是指產品進入了淘汰階段。隨著科技的發展以及消費習慣的改變等原因，產品的銷售量和利潤持續下降，產品在市場上已經老化，不能適應市場需求，市場上已經有其它性能更好、價格更低的新產品，足以滿足消費者的需求。此時成本較高的企業就會由于無利可圖而陸續停止生產，該類產品的生命周期也就陸續結束，以至最后完全撤出市場。

對于數據分析的同學，不僅要對數據敏感，還要對自己公司的產品敏感，比如產品冷啟動的活動分析提供更有價值的策略，比如產品流量分析、路徑分析，A/B測試等，都需要了解產品，對產品最好的了解，就是從產品生命周期進行產品定位，然后多去使用、多點點，脫離產品的數據分析都是無稽之談。

三 用戶生命周期

所謂的用戶生命周期指一個客戶對企業而言是有類似生命一樣的誕生、成長、成熟、衰老、死亡的過程。

用戶生命周期中的用戶，主要是使用產品的用戶，為什么要關注用戶生命周期，它很重要嗎？是的，可以很肯定的告訴你，現階段的企業除了注重產品本身，另一大塊就是用戶，也就是流量，這是將產品變現的關鍵，影響企業的整個利益。

比如：總收入=用戶數*轉化率*客單價

因此，想要讓產品價值最大化，就需要提高用戶數和轉化率，所以很多企業目前都非常重視用戶增長，用戶增長也是數據分析里面非常重要的一部分。

下面以一個APP的用戶運營為例，進行介紹：

我們來看一些實際的場景：

• 新產品進行推廣并獲取用戶的時候，需要在各種媒體曝光、通過渠道推廣和營銷拉來新用戶。

• 產品推廣一段時間需要從建設體系、運營體系指定好規則與權益，以及用戶的成長體系，產品的認知教育體系等等，站在C端體驗的角度做好用戶的培養。

• 業務增長很快時，可以圍繞從忠誠度以及背后的數據沉淀與提煉方面，進行再利用的思考，為帶來更多有價值的用戶來做更多的事情。

• 如果用戶因為某些原因卸載或離開后，需要對于離開的用戶進行老用戶關懷、郵件推送、好友召喚等，用這些手段進行喚回。

以上的這些業務場景，背后就是利用產品、用戶周期的不同階段，采用不同的策略。

對于數據分析來說，我們主要關注的有用戶價值提升、用戶行為分析、用戶畫像、四象限法分層、RFM模型，這些模型應用，在后期的用戶分析，我們會針對性進行介紹。

總之，對用戶生命周期進行管理，歸根結底就是為了讓用戶價值最大化。處于不同生命周期內的用戶，用戶價值是不同的，因此需要運營來針對處理，精細化運營。

四 技術生命周期

在技術領域，著名的摩爾定律在一定程度上揭示了信息技術進步的速度，其核心內容為：集成電路上可以容納的晶體管數目在大約每經過24個月便會增加一倍。換言之，處理器的性能每隔兩年翻一倍。

目前，關于摩爾定律，常見的三種說法分別是：

• 集成電路芯片上所集成的電路的數目，每隔18個月就翻一番。

• 微處理器的性能每隔18個月提高一倍，而價格下降一半。

• 用一美元所能買到的計算機性能，每隔18個月翻兩番 。

關于技術生命周期，在1962年由Everett Rogers出版《創新的擴散》一書后才得到學研界的重視。

技術采用生命周期為一鐘形曲線（Bell Curve），該曲線將消費者采用新技術的過程分成五個階段，分別包括創新者、早期采用者、早期大眾、晚期大眾與落后者。

上述五個階段的占整體使用人數比例分別為2.5%、13.5%、34%、34%與16% 。根據Roger的研究，上述五個不同階段的使用者具不同特色，包括：

• 創新者（innovators）2.5% - venturesome, educated, multiple info sources, greater propensity to take risk （冒險家）

• 早期采用者（early adopters）13.5% - social leaders, popular, educated （意見領袖）

• 早期大眾（early majority）34% - deliberate, many informal social contacts （深思熟慮者）

• 晚期大眾（late majority）34% - skeptical, traditional, lower socio-economic status （傳統百姓）

• 落后者（laggards）16% - neighbours and friends are main info sources, fear of debt（落伍者）

對于數據分析師來說，關于技術，我們主要關注企業目前整體的技術選型和數據分析相關工具選型和技能的掌握，包括數據采集、數據倉庫、數據分析、商業智能（BI），用安全性和先進性權衡之下，高效率完成數據分析的工作。。

五 數據生命周期

對于分析師來說，無數據，也就巧婦難為無米之炊了，數據是數據分析師的米呀。當然數據的含義很多，包含的信息和價值也很大，對于數據做好管理是非常重要的。

數據生命周期，就是一種按照策略對數據進行管理的方法，基于大數據環境下數據在組織機構業務中的流轉情況，定義了數據生命周期的6個階段，具體各階段的定義如下：

數據申請：也指數據采集，指新的數據產生或現有數據內容發生顯著改變或更新的階段。對于組織機構而言，數據的采集既包含在組織機構內部系統中生成的數據也包含組織機構從外部采集的數據。

數據傳輸：指數據在組織機構內部從一個實體通過網絡流動到另一個實體的過程。

數據存儲：指非動態數據以任何數字格式進行物理存儲的階段。

數據分析：指組織機構在內部針對動態數據進行的一系列操作活動的組合，如進行數據分析、挖掘建模等。

數據歸檔：指數據經由組織機構內部管理人員進行歸檔保存的階段。

數據銷毀：指通過對數據及數據的存儲介質通過相應的操作手段，使數據徹底丟失且無法通過任何手段恢復的過程。

特定的數據所經歷的生命周期由實際的業務場景所決定，并非所有的數據都會完整的經歷六個階段。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据分析中的参考系：5大生命周期理论的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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