之前給大家介紹了兩個部分，項目啟動前和項目執行中。項目上線后，作為產品需要關注的事情有幾個方面，一是APP數據，二是用戶反饋，三是需求提取。

一、APP數據

新增用戶：第一次啟動應用的用戶；

新增獨立用戶：全體應用的新增用戶的總和（去重）

活躍用戶：當天啟動一次的用戶即為活躍用戶，含新用戶和老用戶；

活躍獨立用戶：當天應用的活躍用戶總和（去重）

MAU：MAU（monthly active users）月活躍用戶人數。

DAU:DAU(Daily Active User)日活躍用戶數量。常用于反映網站、互聯網應用或網絡游戲的運營情況。

用戶留存率：在互聯網行業中，用戶在某段時間內開始使用應用，經過一段時間后，仍然繼續使用該應用的用戶，被認作是留存用戶。這部分用戶占當時新增用戶的比例即是留存率，會按照每隔1單位時間（例日、周、月）來進行統計。

用戶留存率中的40-20-10法則：如果你想讓游戲、應用的DAU超過100萬，那么日留存率應該大于40%，周留存率和月留存率分別大于20%和10%。

次日留存率：（當天新增的用戶中，在往后的第1天還活躍的用戶數）/第一天新增總用戶數；

第2日留存率：（第一天新增用戶中，在往后的第2天還有活躍的用戶數）/第一天新增總用戶數；

第7日留存率：（第一天新增的用戶中，在往后的第7天還有活躍的用戶數）/第一天新增總用戶數；

第30日留存率：（第一天新增的用戶中，在往后的第30天還有活躍的用戶數）/第一天新增總用戶數。

另外就是APP的埋點數據，這個功能的點擊率是多少？這個功能有多少人打開，又有多少人使用了？有多少人在頻繁使用這個功能？等等，這些埋點數據要時常關注。結合數據變化來反思功能設計的問題，從而優化產品。

二、用戶反饋和評論

產品上線后，用戶的反饋和評論對于產品人員來講是尤為珍貴的材料，一方面這是你的真實用戶的直觀感受，另一方面他們再表達直接的需求。那么，怎么樣處理用戶的意見就顯得格外重要。用戶反饋什么我們就做什么，這是肯定不行的。很多情況下用戶表達的只是一種表面現象，要學會去挖掘用戶背后的需求本質。多去研究世界上一些革命性的產品，多去了解人。

當看到四處飛來的意見時，我們要學會思考，而不是全盤接受、全盤照抄。

是不是我們的目標？想想我們的目標用戶是誰。

使用場景是否成立？還是這只是極個別人的場景需求。

用戶目標是否正確？我們的APP是不是用來滿足用戶這個需求的？

產品定位還正確嗎？如果做了這個功能，還符合我們產品的定位嗎？

如果要做這個功能，那么自身的項目資源是否能夠滿足？如果需要舉全部資源來做這件事情，那就要慎重再慎重。

三、需求提取

也許用戶的意見是個圓形，但經過分析之后，很有可能得到需求是個三角形。

“如果我最初問消費者他們想要什么，他們應該是會告訴我，‘要一匹更快的馬！’”

——這是亨利·福特的一句經典名言，如今我們在《喬布斯傳》里又見到了它。

100多年前，福特公司的創始人亨利·福特先生到處跑去問客戶：“您需要一個什么樣的更好的交通工具？”幾乎所有人的答案都是：“我要一匹更快的馬”。很多人聽到這個答案，于是立馬跑到馬場去選馬配種，以滿足客戶的需求。但是福特先生卻沒有立馬往馬場跑，而是接著往下問。

福特：“你為什么需要一匹更快的馬？”

客戶：“因為可以跑得更快！”

福特：“你為什么需要跑得更快？”

客戶：“因為這樣我就可以更早的到達目的地。”

福特：“所以，你要一匹更快的馬的真正用意是？”

客戶：“用更短的時間、更快地到達目的地！”

于是，福特并沒有往馬場跑去，而是選擇了制造汽車去滿足客戶的需求。

客戶需求有顯性需求和隱性需求兩大類。我們通過市場調查得知的往往都是一些諸如“我要一匹更快的馬”這類顯性需求。客戶的顯性需求并不是客戶真正的需求。企業需要根據所收集的顯性需求信息進行深度挖掘和捕獲，以了解客戶的隱性需求是什么，進而分析出客戶的真正需求是什么（例如：用更短的時間、更快地到達目的地）。這就是一個需求分析的過程。

喬布斯所言：“我們的任務是讀懂還沒落到紙面上的東西。”實際上就是用戶隱性需求的深度挖掘。