當下數據作爲重要資產，已經成爲企業優化運營策略、升級產品體驗、挖掘增長潛力的重要驅動力。對於互聯網企業來講，數據在APP的整個生命週期中，都能發揮出巨大作用。藉助數據能力，APP產品運營人員能夠將人羣、場景、流程做差異化細分，同時結合市場、渠道、用戶行爲等數據分析，更加高效地開展精細化運營。
探索期：數據驅動APP找準定位
比如在產品的探索期，數據是產品和運營人員用來挖掘用戶真實需求、驗證產品功能定位及商業模式的重要依據。一款全新的APP到底能否擊中用戶痛點？它的功能設計和同類型產品相比競爭力如何？產品和運營人員正是通過收集、分析種子用戶的反饋數據，同時結合行業大盤數據，來指導新產品的功能設計和升級迭代。
成長期：數據驅動APP高效拉新
經過探索期的反覆嘗試和驗證，APP的市場定位、產品模式已經基本成型，並正式打入市場，進入成長期。在這個階段，如果產品不能快速獲取用戶，就會被競品超越，甚至被市場淘汰。而具備了數智化運營的能力，APP更容易透過複雜變幻的市場環境，快速找到發力點，搶佔市場先機，高效獲客，贏得增長。
以APP獲客爲例，數據的驅動作用主要體現在兩方面，一是提升獲客的質量，二是提升獲客的效率。具體來看，首先APP能夠通過豐富的標籤數據，分析種子用戶的畫像，明確目標用戶客羣的多維度特徵。這樣一來在後續的投放過程中，APP能夠更加有的放矢，把廣告真正投給對的TA。其次，通過對不同渠道來源的用戶數量、畫像等投放後效數據進行對比分析，APP還能夠從中篩選出高性價比和高TA濃度的獲客渠道，幫助降低後續的獲客成本。
值得一提的是，依託智能的算法模型，APP還可以將數據的力量進一步釋放。尤其是對於美妝、母嬰、金融、汽車等垂直行業的APP來講，藉助種子用戶數據和相似人羣擴量模型，這些細分行業的APP能夠在程序化廣告投放中，智能識別並高效觸達公域流量池裏的潛在用戶，實現爆發式增長。
成熟期：數據驅動APP高效促活
移動APP領域已進入競爭白熱化狀態。即便APP通過砸廣告、鋪渠道等方式，在短時間內取得了用戶規模的增長，那麼這些花費了高昂成本而獲取來的新用戶能否真正留下來呢？所以當APP步入成熟期，產品運營人員必然要關注存量用戶的運營維繫，用戶留存率和用戶活躍度成爲APP在該階段的核心運營指標。
目前不少互聯網企業已經在用戶留存和促活場景中運用相應的數智化運營策略。比如一些新聞資訊類APP基於標籤和特徵層數據訓練推薦算法，爲不同的用戶羣體自動推薦他們感興趣的新聞資訊，藉助高度智能化的內容分發，提升用戶粘性和活躍度。再比如一些金融理財類APP爲了更好地留住用戶，會藉助第三方端外數據，洞察用戶在運動健身、學習教育、旅遊出行等其他方面的需求，然後通過豐富產品功能或聯動相應行業的APP策劃異業活動等方式，持續激發用戶的好奇心，激勵用戶更加頻繁地打開和使用APP。
衰退期：數據驅動用戶LTV提升
而在衰退期，由於市場高度飽和、新產品/替代品湧現，所以APP不可避免地將面臨更加嚴峻的用戶沉默和流失問題。在存量時代，獲取新客的成本要遠高於留住老客，而老客一旦流失就很難回來。那麼有沒有可能在用戶流失之前，就採用干預措施來減少用戶的流失呢？
目前一些APP通過構建用戶流失預警體系來實現該目標。具體的實現方式一般有兩種：第一種是進行用戶分層。比如電商行業的APP基於RFM（Recency Frenquency Monetary ）等模型，對用戶分層，挖掘出需要重點關注和挽留的高價值客戶，針對性地進行防流失干預，從而延長用戶LTV（Life Time Value，生命週期總價值），放大流量價值。
第二種則是基於用戶活躍度、用戶沉默時長等數據指標構建用戶流失預測模型，幫助APP產品運營人員提前預判用戶流失風險，做好運營幹預。
可見，用戶流失預警體系的構建不僅需要數據，同時也要求APP具備一定的數據治理和算法模型搭建能力。通過對端內外數據進行融合分析，使用AI模型對用戶的多維度特徵進行機器學習，APP方能構建出更加智能的預警體系，對用戶流失傾向做到“心中有數”，從而制定出更加科學有效的用戶運營策略。
綜上，具備了數智化運營思維和能力，APP能夠在探索期、成長期、成熟期、衰退期等各生命週期階段，更加高效地開展精細化運營，持續提升市場競爭力。