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  • 产品的生命周期

    千次阅读 2018-09-09 20:08:37
    管理学上弗农的产品生命周期理论将产品(商品的生命周期分为导入期、成长期、成熟期、饱和期、衰退期五个阶段。这是个经典的模型,足以概括大部分产品在进入市场直到退出市场的整个生命周期。 但从软件产品经理来...

    管理学上弗农的产品生命周期理论将产品(商品)的生命周期分为导入期、成长期、成熟期、饱和期、衰退期五个阶段。这是个经典的模型,足以概括大部分产品在进入市场直到退出市场的整个生命周期。

    但从软件产品经理来说,一个产品的生命周期从开始策划的那一天就开始了。当然前面还有一些准备阶段,比如最初始的需求收集阶段,为什么这个阶段不能算产品的生命周期呢?因为,在这个阶段并不能明确这些需求将会做成一个产品。

    我自己觉得,软件产品的生命周期包括:产品策划期、需求调研期、版本规划期、产品研发期、市场进入期、产品成长期、产品成熟期、产品衰退期、产品退市。

    产品策划期:在完成初始需求收集阶段时,判断这些需求有明确的目标客户具备形成一个新的产品的条件,便即进入策划阶段。策划阶段需要完成的事情包括:明确产品的目标客户、明确产品的发展路线、明确产品解决问题的边界、为下一步需求手收集制定方向,同时在整个生命周期中都将持续,随时根据市场和客户的变化进行策划。

    需求调研期:根据产品策划,接触目标客户进行目标明确的产品需求调研,需求调研是一个持续的过程,将贯穿整个产品生命周期,即便是在衰退期、退市期,这些调研的结果也将会成为替代产品的原始需求存在。

    版本规划期:根据需求调研的结果、客户在不同时期的需求痛点以及竞争产品的发展情况,制定相应的产品版本规划,尽量让每个版本都能在市场竞争中保持竞争力。

    产品研发期:这个也是一个持续的过程,在生命周期中只要有新的需求进入都将触发产品研发过程。

    市场进入期:从产品向市场投放第一个版本时便开始,在市场进入期尤其要注意收集客户反馈、新的需求、竟品资料。

    产品成长期:这将会是产品高速发展的阶段,在这个时期随着客户的增加,客户使用量的提升,客户活跃度的提高,将会有源源不断的新需求产生,同时也将面对竞争产品的快速发展,这个阶段对需求调研、版本规划、产品研发、产品策划都有非常高的要求,一个产品的成败往往在这个阶段就决定了。

    产品成熟期:这个阶段产品应该已经实现了产品策划目标,走到了产品发展路线的终点。此时产品功能已经齐全,客户群体也相对稳定,较少出现产品边界范围内的新需求,反而会开始出现边界外更高层次的需求,此时需要注意收集这些需求,为替代产品或者新产品做准备。

    产品衰退期:这个阶段基本从产品成熟期开始就开始了,也就是说一个产品成熟后便同步进入衰退期,这个阶段基本是维护阶段,除了维护好产品的日常工作状态,更要维护好客户关系,同样收集好新的更高层次的需求,发现客户的其它痛点,寻找新的产品机会。

    产品退市:对一个产品而言,会随时面临退市的风险,并不是说一定要到衰退期后才会退市,也就是说在生命周期的任何一个节点都有可能终结这个产品。比如:在策划期发现该产品不符合公司发展方向,那么就将终结该产品。在需求调研期发现根本无法接触目标客户,那么也将终结该产品。在后续阶段如果产品竞争力不行,被竟品打压甚至替代,那么也将终结该产品。还有诸如公司业务变更,产品团队解散等等各种原因都将导致产品的退市。

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  •  数据分析往往跟着业务需求走,但如果业务需求本身就有狭隘性,那么数据分析不可避免存在狭隘性,所以说数据分析师需要有超越一般业务人员业务整合和抽象能力。  例如我们要做精确营销时候,常需要分析客户...

    转载自:http://www.itongji.cn/article/0Z410052012.html


    ------数据分析避免思维局限------

        数据分析往往跟着业务需求走,但如果业务需求本身就有狭隘性,那么数据分析不可避免存在狭隘性,所以说数据分析师需要有超越一般业务人员的业务整合和抽象能力。

        例如我们要做精确营销的时候,常需要分析客户,如RFM分析方法,还有聚类分析,找出相似访问路径或相似商品爱好的客户特征。数据分析师思考问题,往往从业务需求就开始扎进技术实现上去了,对于需求本身的思考、创新极少,这就是我所说的数据分析思维局限性。而这些统计分析方法都忽略了人们需求本质特征,那就是人们需求的生命周期,它与客户生命周期、商品生命周期都有关系。

    突破思维局限,就的深入思考需求,这些客户分析目的是什么?客户关怀和精确营销!商品分析的目的是什么?商品优化提升利润和降低成本,并提升客户体验!用商品服务提升客户体验就是和客户关怀、精确营销的换一个角度的业务问题,这就是本文提到的业务数据分析创新突破的出发点。

    --------深入分析源于数据建模-------

        所有的分析都需要优秀的数据建模,数据建模也是业务理解的最直接的体现,优秀的数据建模可以让业务非常直接地展现在用户面前,让一般分析能力的业务用户也能进行分析。

        客户RFM属性可以在客户维表中直接统计,就是所谓的加数据标签,但这仅仅是客户数据模型的一小部分,更多的信息,还是在客户事实表中。

        客户生命周期中,我们常常是RF的描述;商品生命周期,常常有4个方面,一个是企划角度,商品在采购、在仓库、在销售等状态;一个是市场角度,新上市,热销,折扣、促销甩卖等;一个是生活角度,商品使用一般多久用完;最后一个是财务角度,根据财务利润目标,追求利润时期、追求利润和销售量时期、追求销售量时期、0利润清库存时期。两者的研究不透澈,后面的分析和应用也难以深入。

    如果是围绕需求的模型,则是描述某时刻,用户在某个生命周期状态下,购买、访问了某个生命周期状态的商品。这种数据描述,就可以进一步分析:

    1。用户需求状态;

    2。用户喜欢购买什么生命周期的商品;

    3。猜测用户常关注的商品应该有出手的心理了;

    4。将不同生命周期状态的商品预警分析,可能有的商品不能满足财务目标了,需要运营关注

    -------针对不同战略战术的应用------

       在运营中,有很多运营措施和一些战略性措施,例如在某个时期发动一个大规模促销活动;为迎合客户需求,新增商品品类;网站引流渠道拓宽和网站访问路径优化;新客户优惠和老客户优惠的设计与推广;需要优化关键字;价格变化可以是让用户不知情的情况变更,也可以大张旗鼓推广部分商品价格变更通知。

        在数据分析中,常见的是做出一些分析,然后让业务部门使用分析结论,或者等待业务部门提出需求,然后帮助其实现。而实战中,最需要的是理解业务行动,他们需要什么数据帮助,例如大规模促销活动,他们需要推广、老客户通知、商品供应链准备、商品定价、网站活动的产品设计、订单及时处理、客服及时处理咨询和投诉,如果你收到的需求仅仅是活动结束后促销效果,包括客户推广、老客户激活、商品毛利等,那说明不是业务部门没搞清楚数据分析怎么用,那就是数据分析没搞清楚业务真谛。

    就拿本文主题客户和商品生命周期来说,在大促利益最大化的战略目的前提下,可以发挥很重要的作用。

    1。商品生命周期结合库存成本分析可以提示业务,哪些商品可以作为促销主力,因为他们已经完成利润目标,可以追求销量了;

    2。客户生命周期提示,有多少客户,哪些客户适合大促前小规模活动而充分挖掘客户购物潜力;

    --------总结---------

        客户商品生命周期的分析应用是电商、零售的重要组成部分,但不是全部,依次来说明数据分析的创新有2条路中的其中一条是业务需求创新(另外一条统计分析技术和方法创新),它的必然之路就是要深入了解每一部分业务运作内容,包括上面的战略和业务执行,然后数据分析自然会有的放矢,不会做无用功。


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  • 尤其是页面的跳转传值问题,或多或少地会用到request和session,由于有些东西现在知道,过一段时间会忘,现将request和session的生命周期总结如下: 首先是session,比如我们在实现一个购物车功能时,在某一页面...

    最近在重温jsp,之前呢已经看过一遍,有些东西忘了。而在做java web开发时,request,session又是用的比较多的。尤其是页面的跳转传值问题,或多或少地会用到request和session,由于有些东西现在知道,过一段时间会忘,现将request和session的生命周期总结如下:

    首先是session,比如我们在实现一个购物车功能时,在某一页面(这里称为页面A)选择了一些购物的商品,添加到购物车。那么当我们选择完成后点击我的购物车时会跳转到一个购物车页面(这里称为页面B),这和页面A是两个不同的页面,那么怎么讲页面A选取的商品添加到页面B呢。这里一种解决方案就是session。直接上一个demo了:

    A.jsp页面:

       

    A界面

        <%         session.setAttribute("name","苹果");//这是jsp文件,如果是Servlet的话,先得获得Session,HttpSession hs=request.getSession(true);      %>

    B.jsp页面:

       

    B界面

        <%     String name1=(String)session.getAttribute("name");      %>      

    Session的值为:<%=name1 %>

     

    上面就达到了一个传值得目的,当然,我们谈的是session的生命周期,Tomcat里,默认的session生命周期是30min,也就是你不操作界面的时间,你一刷新界面的话,session会重新计时的,那么session的默认时间可以改么,答案是肯定的。可以在Tomcat目录下的conf文件下的web.xml进行修改,如下图所示,默认是30min,修改的话改个数值就行了:

    恩 默认的可以设置,那么我们每个应用程序的session可以自己设置生命周期呢,答案是可以的。比如在A.jsp界面加句话就行了。

    A.jsp页面:

       

    A界面

        <%         session.setAttribute("name","苹果");//这是jsp文件,如果是Servlet的话,先得获得Session,HttpSession hs=request.getSession(true);

    session.setMaxInactiveInterval(5);
         %>
     

    这里session.setMaxInactiveInterval(5);设置的是有效时间5秒,这里是以秒为单位的。

    那么比如我从A界面跳转到B界面,B界面会显示Asession传过来的session内容,但是如果我5秒内没有动过B界面,那么再次刷新A界面时, 将不会再获得session内的值了,因为这个session失效了。好了session生命周期相关先介绍到这里。

    下面介绍request,request有两个方法:getParameter()和getAttribute(),详情请见博客:http://blog.csdn.net/jcy1009015337/article/details/53768512。

    现在有两个界面test1.jsp,test2.jsp,当我们在浏览器中输入http://127.0.0.1:8080/UserManageSys/test2.jsp时,一个request就产生了,也就是生命周期的开始。test1.jsp的request中,我们可以设置一些值,比如我在test1.jsp是这样设置的:

       

    test1界面

        <%         request.setAttribute("name", "jingchenyong");      %>        

    上面setAttribue是在request中设置值的。那么问题来了,就像购物一样,我们需要从test1.jsp界面跳转访问test2.jsp界面,是否test2.jsp界面中的request也保存test1.jsp中的request值呢,那么下面我们接着讨论。一般来说有两种处理方式实现跳转,一种是response.sendRedirect,另一种是request.getRequestDispatcher(“xxx.jsp”).forward(request,response);

    用第一种方法,那么test1.jsp中的request不会传递到test2.jsp。

    用第二种方法,request的生命周期将延续下去,当采用forward如果到达JSP页面,那么之前从第一个JSP页面中发送出来的request的消息将仍然存在,新的页面同样能够取得该request里所包含的一些信息,比如之前的JSP发送request中所包含的参数信息.事实上,它们是同一个request。

    这里注意一下:第二种方法中,如果在页面中通过setAttribute()设置一个Object值到request中,那么再另一个页面中可以通过getAttribute()来获得值,这里值是Object类型的。

    下面是test1.jsp和test2.jsp页面的代码:

    test1.jsp

       

    test1界面

        <%         request.setAttribute("name", "jingchenyong");         request.getRequestDispatcher("test2.jsp").forward(request,response);      %>      

    test2.jsp

       
    test2界面     <%     String name=(String)request.getAttribute("name");      %>      

    值为:<%=name %>

    ———————————————— 版权声明:本文为CSDN博主「Henry_Jing」的原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接:https://blog.csdn.net/JCY1009015337/article/details/53786183
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  • 数据湖中数据生命周期可分为四个阶段: 1. 数据获取:数据可能以不同形式存在,可能需要不同机制来获取;它们尽量获取最原始数据,数据在获取过程中成为数据湖一部分 2. 数据处理:获取到数据需要进一步进行...

    写在前面

    本文隶属于专栏《100个问题搞定大数据理论体系》,该专栏为笔者原创,引用请注明来源,不足和错误之处请在评论区帮忙指出,谢谢!

    本专栏目录结构和文献引用请见100个问题搞定大数据理论体系

    解答

    数据湖中数据生命周期可分为四个阶段:
    1. 数据获取:数据可能以不同形式存在,可能需要不同的机制来获取;它们尽量获取最原始的数据,数据在获取过程中成为数据湖的一部分
    2. 数据处理:获取到的数据需要进一步进行处理,从而得到有用的信息,如商品推荐、业务洞察力等,此时可能会用到机器学习技术;数据可能会被转化为等价的模型,但同时会保留原始数据
    3. 数据分析:数据会进一步被分析,以便按需访问数据分析需求受信息访问模式驱动
    4. 数据存储:数据分析结果需要存储在合适的数据存储系统中;数据湖中的数据存储系统的选择依赖具体的数据服务需求
    
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