當下資料作為重要資產，已經成為企業最佳化運營策略、升級產品體驗、挖掘增長潛力的重要驅動力。對於網際網路企業來講，資料在APP的整個生命週期中，都能發揮出巨大作用。藉助資料能力，APP產品運營人員能夠將人群、場景、流程做差異化細分，同時結合市場、渠道、使用者行為等資料分析，更加高效地開展精細化運營。
探索期：資料驅動APP找準定位
比如在產品的探索期，資料是產品和運營人員用來挖掘使用者真實需求、驗證產品功能定位及商業模式的重要依據。一款全新的APP到底能否擊中使用者痛點？它的功能設計和同型別產品相比競爭力如何？產品和運營人員正是透過收集、分析種子使用者的反饋資料，同時結合行業大盤資料，來指導新產品的功能設計和升級迭代。
成長期：資料驅動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使用者，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獲客為例，資料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能夠透過豐富的標籤資料，分析種子使用者的畫像，明確目標使用者客群的多維度特徵。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，透過對不同渠道來源的使用者數量、畫像等投放後效資料進行對比分析，APP還能夠從中篩選出高價效比和高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，依託智慧的演算法模型，APP還可以將資料的力量進一步釋放。尤其是對於美妝、母嬰、金融、汽車等垂直行業的APP來講，藉助種子使用者資料和相似人群擴量模型，這些細分行業的APP能夠在程式化廣告投放中，智慧識別並高效觸達公域流量池裡的潛在使用者，實現爆發式增長。
成熟期：資料驅動APP高效促活
移動APP領域已進入競爭白熱化狀態。即便APP透過砸廣告、鋪渠道等方式，在短時間內取得了使用者規模的增長，那麼這些花費了高昂成本而獲取來的新使用者能否真正留下來呢？所以當APP步入成熟期，產品運營人員必然要關注存量使用者的運營維繫，使用者留存率和使用者活躍度成為APP在該階段的核心運營指標。
目前不少網際網路企業已經在使用者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基於標籤和特徵層資料訓練推薦演算法，為不同的使用者群體自動推薦他們感興趣的新聞資訊，藉助高度智慧化的內容分發，提升使用者粘性和活躍度。再比如一些金融理財類APP為了更好地留住使用者，會藉助第三方端外資料，洞察使用者在運動健身、學習教育、旅遊出行等其他方面的需求，然後透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，持續激發使用者的好奇心，激勵使用者更加頻繁地開啟和使用APP。
衰退期：資料驅動使用者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使用者沉默和流失問題。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。那麼有沒有可能在使用者流失之前，就採用干預措施來減少使用者的流失呢？
目前一些APP透過構建使用者流失預警體系來實現該目標。具體的實現方式一般有兩種：第一種是進行使用者分層。比如電商行業的APP基於RFM（Recency Frenquency Monetary ）等模型，對使用者分層，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，從而延長使用者LTV（Life Time Value，生命週期總價值），放大流量價值。
第二種則是基於使用者活躍度、使用者沉默時長等資料指標構建使用者流失預測模型，幫助APP產品運營人員提前預判使用者流失風險，做好運營幹預。
可見，使用者流失預警體系的構建不僅需要資料，同時也要求APP具備一定的資料治理和演算法模型搭建能力。透過對端內外資料進行融合分析，使用AI模型對使用者的多維度特徵進行機器學習，APP方能構建出更加智慧的預警體系，對使用者流失傾向做到“心中有數”，從而制定出更加科學有效的使用者運營策略。
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。