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产品的版本迭代机制是这样的
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一款互联网产品的版本迭代不是在最开始就规划好的，也不应该规划好，甚至不用做很长远的规划，因为你的长远规划真的只是停留在规划。
一款新产品推出市场，死了或者火了的处理方法比较简单，可如果是不愠不火呢？迭代，该怎么让产品火起来？
一、产品的迭代的唯一依据————目标用户产生的数据
新产品上线，无论获取用户的方式是什么，是烧钱还是烧钱还是烧钱，一定要获取第一批种子用户。烧钱也不是乱烧的，得烧对地方，瞄准目标用户，一个主打女性时尚用品的跨境电商APP如果到工地给农民工做推广，无论获得多少用户，都是没有意义的，什么屌丝思维，农村包围城市都是扯淡的，首批用户一定是目标用户，这才对未来的用户分析和版本迭代有意义，只有目标用户使用产品产生的数据才是可用来影响产品迭代的数据。
举个很简单的例子，如果你的产品目标用户是年收入20万以上的中高端人群，而获取的种子用户是年收入5万-10万的居多，那么问题来了，这部分种子用户产生的数据并不是你初始定的目标用户产生的，那么这些数据并不具有参考价值，如果拿这些数据作为依据的话，有两种调整的可能性：一是更改目标用户定位产品，二是重新获取既定目标用户。否则就会让你的产品进入一种相对混乱的状态，后果可想而知。
二、产品迭代的原则
1，从0.0到1.0
简单、简单、还是简单，一个产品从无到有，除了核心的不能或缺的功能之外，其他所有的功能都可以暂且搁置，去掉所有和核心功能无关的幻想，不要幻想用户会怎么样，而是要用最简单的方式获取首批目标用户，然后根据监测数据、使用时间、新用户增加量、增加的时间，老用户活跃的时间段、时长，使用最多的板块等等（对于数据分析有太多，这里说不完，暂且放下）进行分析才能规划2.0版本。
2，从1.0到2.0
有了第一批用户之后，一个月的时间就能看出产品的市场上的反应，这个时候真的就是看产品经理的和运营部门的市场敏锐度了，产品能不能继续走到2.0，关键的时候就是能不能从1到2，从无到有是简单，那么从1到2呢，答案还是简单，简单，再简单，继续扩大用户量，提高产品的活跃度、下载量、订单转化率等等符合对应类型产品应该达到的目标。
遵循以下2条：
尽量不改变老用户的习惯，尤其是功能的位置、图标的样式和交互流程，否则，你懂得。让新用户容易融入，从使用场景着手，一个刚注册的新用户使用你的产品就像是一个人和你相亲，好不好，外表很重要，容易不容易相处也很重要，新用户必须能简单上手，试想你的相亲对象第一次和你见面就和你各种不顺心，那还能一起欢乐的玩耍吗？
3，从2.0到3.0
如果你的产品版本不是乱做的话，升级到3.0的时候，这个时候的产品应该说已经相对成熟，各大板块和功能已经不会再有很大的改变，不管用户多少，至少此时的产品已经是一款用户认可的产品了，否则，及时版本名字叫3.0，其实产品还没有成熟到3.0，具体怎么样才能算作3.0呢，不同的产品有不同的标准，这里以垂直社区电商为例，当达到3.0的时候，产品应经已经实现造血功能，不用靠烧钱来获得用户，也不用靠低价来促成订单，日活月活有多少也不能算标准，可以按照百分比来计算，注册用户应该占据目标用户体量的10%左右，月活占注册用户的60%以上。
4，从3.0到4.0
雪球已经滚起来，这个时候就是时间和方向问题。对于产品来说，就是锦上添花，花的位置，添花的时间，都是要基于数据进行设计和规划，产品到了这个时候，更重要的是运营和技术了，要处理的是技术问题比较多，尤其是并发和服务器的稳定性，还有如何玩转这么多用户的确是运营的重头戏。
三，理想很丰满，现实很骨感
我们做的大部分产品都不会按照预想的去发展，都会做各种调整，可能是180度掉头的调整，这里我们需要明白一点，产品犹如武器，市场犹如战场，在调整之前首先明确以下几点：
是否已经获取足够多的产品既定目标用户？目标用户对产品的反应是爱理不理？还是根本就不理？明确是“武器”不合适还是使用“武器”的方法错了？
产品的迭代就和大家分享到这里了，其实也没什么，用数据说话，如果能够判定数据具有参考意义。
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一名优秀的产品经理，该如何做好数据分析？
来源：微信公众号GrowingIO
产品经理要想做好数据分析，应该有一套完整的思维体系，在价值观、方法论和工具三个层面上储备相关知识。同时立足于产品和用户，用数据来打磨产品，用数据来检验迭代，不断提升用户体验。
这两年，随着大数据、精益化运营、增长黑客等概念的传播，数据分析的思维越来越深入人心。处于互联网最前沿的产品经理们接触了大量的用户数据，但是却一直困扰于如何做好数据分析工作。
那么产品经理该如何搭建自己的数据分析知识体系?数据分析的价值又在哪里?产品经理做数据分析有哪些具体的方法?又如何学习数据分析?本文将和大家分享一下这些问题。
数据分析体系：道、术、器
“道”是指价值观。产品经理要想是做好数据分析，首先就要认同数据的意义和价值。一个不认同数据分析、对数据分析的意义缺乏理解的人是很难做好这个工作的。
“术”是指正确的方法论。现在新兴的“Growth Hacker”(增长黑客)概念，从AARRR框架 ( 获取、激活、留存、变现与推荐五个环节)入手进行产品分析，这是一个非常好的分析方法。
“器”则是指数据分析工具。一个好的数据分析工具应该能帮助产品经理进行数据采集、数据分析、数据可视化等工作，节省产品经理的时间和精力，帮助产品经理更好理解用户、更好优化产品。
数据分析的价值
产品经理不能为了数据分析而分析，而要将落脚点放到产品和用户上。数据分析应该帮助产品经理不断优化产品设计和迭代，驱动产品和用户增长。
当我们上线了一个新的产品(product)或者功能时，需要对其进行数据监控和衡量(measure)。然后从监控中采集到产品的用户行为数据(data)，并对这些数据进行分析和总结(learn)。最后从分析中得出结论和观点(idea)，如果数据证明我们的新产品/功能是优秀的，那么可以大力推广;如果数据说明我们的产品还存在问题，就需要对产品进行新一轮的优化(build)。
在“产品——数据——结论”的不断循环中，我们不断用数据来优化我们的产品，加快产品迭代的步伐、提升用户体验。
数据分析的方法
方法1：流量分析
分析不同获客渠道流量的数量和质量，进而优化投放渠道。常见的办法有UTM代码追踪，分析新用户的广告来源、广告内容、广告媒介、广告项目、广告名称和广告关键字。
实时监测产品的访问走势，尤其要关心流量异常值。举个例子，某互联网金融平台因为一个产品BUG导致用户疯狂抢购造成的流量峰值，产品经理发现实时数据异常后迅速下线该产品修复BUG，避免了损失扩大。
方法2：转化分析
广义上所有的商业网站都是电商网站;因为都需要用户转化、需要用户变现。在我们的产品里面有很多地方需要做转化分析：注册转化、购买转化、激活转化等等。一般我们借助漏斗来衡量用户的转化过程。
影响转化率的因素很多，我们总结了三个大的方面：渠道流量、用户营销、网站/APP体验。以渠道流量为例，通过优选渠道并且量化分配我们的投放资源，可以有效提升总体的转化率。
方法3：留存分析
留存，顾名思义是指用户首次访问你的网站/APP后多少天后回访。留存是产品增长的核心，用户只有留下来，你的产品才能不断增长。一条留存曲线，如果产品经理不做什么的话，那么影虎就慢慢流失了。
从产品设计的角度出发，找到触发留存的关键行为，帮助用户尽快找到产品留存的关键节点。之前我们发现我们产品里面，使用过“新建”功能用户的留存度非常高;于是我们做了产品改进，将“新建”按钮置于首页顶部刺激用户使用，效果非常好。
硅谷流行的Magic Number(魔法数字)也是留存分析的一部分，比如Facebook发现”在第一周里加10个好友“的新用户留存度非常高。作为产品经理，我们也需要通过数据分析来不断探索我们产品里面的魔法数字，不断提高用户留存度和活跃度。
方法4：可视化分析
用户体验，是一个非常抽象的概念，我们可以对其进行形象化。目前一个普遍的方法就是对用户的数据进行可视化，以热图的形式呈现。
借助热图，产品经理可以非常直观了解用户在产品上的点击偏好，检验我们的产品设计或者布局是否合理。
方法5：群组分析
千人千面，产品经理对用户精细化的分析必不可少。不同区域、不同来源、不同平台甚至不同手机型号的用户，他们对产品的使用和感知都可能存在巨大的差异。产品经理可以对不同属性的用户进行分群，观察不同群组用户的行为差异，进而优化产品。
之前我们做过一次分析，网站的总体注册转化率是6%;但是使用Chrome浏览器的新用户注册转化率高达12%，使用IE浏览器的新用户注册转化率才1%。这样一分的话，问题就很明显了，极有可能是浏览器兼容性的问题，产品经理应该关注一下这个问题。
数据分析的书籍
做好数据分析，不是一朝一日就可以的，需要在产品规划设计、产品升级迭代中不断实践。下面的这些书籍对于产品经理学习数据分析都有一定的帮助：
推荐1：范冰的《增长黑客》
这是国内对于增长黑客的第一本详细介绍，作者从AARRR的视角切入，描述了大量产品优化、产品增长的案例，对于产品经理非常有益。
推荐2：埃里克·莱斯的《精益数据分析》
在这本书里面，作者介绍数据分析的相关指标、不同行业的数据分析要点，并且有大量的数据分析案例和翔实数据。如果想要把数据分析落地，这本书对产品经理是非常有帮助的。
推荐3：GrowingIO的产品和分析师写的《互联网增长第一本数据分析手册》
这里面汇编了我们一年多来数据分析、产品优化的实战案例，里面不少文章被被大号转过，例如《如何成为一个优秀的数据产品经理》等等。
下载电子版的分析手册，请参考这里。
推荐4：埃里克·莱斯的《精益创业》
作者提出了最小可行性产品(MVP)、小步快跑，快速迭代等产品设计和优化的理念，影响深远。
数据分析是一门多学科、多领域的交叉学问，涉及到的东西非常多。产品经理要想做好数据分析，应该有一套完整的思维体系，在价值观、方法论和工具三个层面上储备相关知识。同时立足于产品和用户，用数据来打磨产品，用数据来检验迭代，不断提升用户体验
本文根据创始人&CEO张溪梦的演讲内容编辑整理，原文发于微信公众号GrowingIO 和。
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