初創產品會經歷哪些階段呢？如何去評估在各個階段的表現呢？

我現在在做一個內部創業產品，從立項到設計真的是一波三折，光是PPT就被打下來不下7次了。這不，這次又要補充產品上線后的詳細規劃，作為半吊子的數據產品，不得不臨危受命，專心致志地研究起產品上線初期的增長方案。

在查閱過被譽為增長教科書的《增長黑客》，被譽為產品教科書的《人人都是產品經理2.0》以及無數各種牛人的理論、經驗之后，我終于“練成神功”“有所小成”能忽悠住自己。

欲知詳細如何，就看我一一道來吧。

初創產品會經過哪些增長階段？

這張參考了前迅雷看看CEO郝志中先生一次分享里的素材，橫軸是時間，縱軸是用戶量，表達了一款產品從上線到退市期間用戶量的變化。

1. 下方曲線對應的90%的產品，這里的數字是虛指，意味著絕大多數產品從來沒紅過，用戶量始終沒起來。
2. 中間曲線對應的9%的產品。這類產品有它的過人之處，比如臉萌、足記等，但過把癮就死，只能成為現象級產品。它們的硬傷在于是好奇心驅動的，無法提供持續的用戶價值，用戶新鮮勁一過就難以為繼。
3. 上方曲線對應的1%的產品，作為極少數，它們可以拉出一根真正漂亮的S型曲線，成為大家眼中成功的產品，比如微信。

這張圖對前一張圖做了進一步地拆解，劃分出了1.0版本、2.0版本經歷的階段。這里，我們聚焦于1.0版本，也就是初創產品的生命階段。

在解釋這些階段前，首先要引入一個概念：PMF（Product Market Fit）。

PMF指的是產品與市場的完美契合，這個概念對于初創產品來說尤為重要，因為它聚焦的不是 “正確地做事” 而是 “做正確的事” 。

Insights通過分析101家科技創業公司的失敗案例，總結出了創業失敗的20大主要原因，其中“沒有市場需求” 以42%的絕對占比成為首要因素。所以，找到產品與市場的契合點是創業團隊早期的首要任務。盲目地大干快上，只能是曇花一現，最后一地雞毛。

這也解釋了，產品發展曲線中為什么要出現一個“驗證—留存”的階段。

這個階段的核心任務就是不斷修正主打功能，找到產品與市場的適配點，使其最終能夠匹配市場的需求。相應地，這階段的核心指標并不是日活多少、注冊量多少，而是用戶的留存表現以及產品自增長的能力。

經歷過痛苦的驗證階段后，產品已經能夠達到PMF，順利從”驗證—留存“階段過渡到“爆發—拉新”階段，這時我們便能順理成章地將產品推上市場的舞臺，通過廣告、地推等等運營手段使用戶量大規模爆發，而不用擔心因為產品的問題使得推廣受阻。此時我們核心關注點便是運營手段的有效性以及各個環節的轉化率。

拉新一段時間后，產品會進入平臺期。一旦容易搞定的用戶都搞定了，單用戶的獲取成本就開始越來越高，這時候要想繼續放大產品的整體價值，就只能依托于提升單用戶的價值。于是，產品功能開始擴展，升級2.0版逐漸提上日程，運營工作的主要目標是激活用戶，也常常說成“促活”，讓用戶使用產品的時間盡可能增加。此外，產品到了這個階段也要適時、適當地變現，當然，有爸爸的產品請隨意。

聊到這里，就要祭出我總結出來的指標模型了，黃底的是對應階段的關注重點，白底的是次關注點，其他指標需要監控，但不是重點，所以我這也就不列了。

PMF的數據驗證方法

前面介紹了產品1.0版本的生命曲線，但那不是重點，因為介紹這種曲線的文章多了去了，卻很少有人告訴我，怎么驗證這些階段，我怎么知道我現在到達哪個階段了呢？憑感覺？拍腦袋？顯然不是。數據為王的時代，當然要用數據裝個X作為依據。由于篇幅限制，我這里只分享一下PMF的數據驗證方法啦。

自增長驗證方法：

（1）Sean Ellis測試

這個測試方法由肖恩·埃利斯（Sean Ellis，增長黑客之父）創建，他說PMF可歸結為一個簡單的調查問題：“如果你不能繼續使用某種產品了，你會有什么感覺？”選擇“非常失望”的用戶代表了你的目標市場（選項有：非常失望、有點失望、不失望和不會再使用該產品）。

在調查了近100家初創公司的客戶發展調查后，Sean Ellis發現了一個40%這一比例：增長緩慢的企業總是會有不到40%的用戶在這一問題上表示“非常失望”，而發展勁頭強勢的企業在這一方面的比例總是會超過40%。

（2）病毒系數

病毒系數是運營指標的?？土?，這里采用病毒系數的最簡單的模型。假設我們一開始有5000的用戶，其中有五分之一的用戶會在這個月帶來新用戶，那么這里的病毒系數是1/5=0.2。

通常來說，對于互聯網產品，0.15至0.25的可持續病毒系數是不錯的，0.4是優秀的，大于0.7是卓越的。

病毒系數為0.2時的表現

病毒系數為0.4時的表現

病毒系數為1.2時的表現

留存驗證方法：

1. 每周使用天數超過3天；
2. 新增日活躍用戶DAU超過100；
3. 30%新用戶次日留存；
4. 達到10萬用戶量。

對于SaaS產品，還需要驗證以下數據：

1. 5%付費轉化率；
2. LTV/CAC>3，即用戶終生價值/用戶獲取成本>3；
3. 月流失率<2%；
4. 月銷售流水達到10萬；
5. 用戶獲取成本的回本時間<12月。

有了數據驗證方法后，這個邏輯圖又可以細化了：

除了上述的分析模型，AARRR也是運營分析的經典模型，結合AARRR分析，會給你不一樣的理解。當然，這里就不展開論述啦，附贈一張AARRR模型的指標體系，具體論述且聽下回分解~

本文由 @ZZ的筆記 原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載

題圖來自Unsplash，基于CC0協議