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  • 1.项目生命周期的阶段之间可能相互交叉,而产品生命周期的阶段通常不相互交叉; 项目生命周期:项目初始->项目计划->项目执行控制->项目结束; 产品生命周期:投入期->成长期->饱和期->衰退期; ....

    软件生存周期一般包括以下各阶段:

    1软件计划与可行性研究(问题定义、可行性研究)
    2需求分析
    3软件设计(概要设计和详细设计)
    4程序编码
    5软件测试
    6运行与维护

    1.项目生命周期的阶段之间可能相互交叉,而产品生命周期的阶段通常不相互交叉;

    项目生命周期:项目初始->项目计划->项目执行控制->项目结束;
    产品生命周期:投入期->成长期->饱和期->衰退期;

    2.项目生命周期的终点与产品生命周期的终点不同;

    项目结束的最后一个过程是项目总结;
    产品结束的最后是产品死亡;

    3.项目生命周期可以包括在多个产品生命周期中;

    一个产品生命周期中可包括多个项目生命周期,产品生命周期长于项目生命周期。

    典型的产品生命周期一般可分为四个阶段,即投入期、成长期、饱和期和衰退期

    1.投入期。**新产品投入市场,便进入投入期。**此时,顾客对产品还不了解,只有少数追求新奇的顾客可能购买,销售量很低。为了扩展销路,需要大量的促销费用,对产品进行宣传。在这一阶段,由于技术方面的原因,产品不能大批量生产,因而成本高,销售额增长缓慢,企业不但得不到利润,反而可能亏损。产品也有待进一步完善。

    2.成长期。这时顾客对产品已经熟悉,大量的新顾客开始购买,市场逐步扩大。产品大批量生产,生产成本相对降低,企业的销售额迅速上升,利润也迅速增长。竞争者看到有利可图,将纷纷进入市场参与竞争,使同类产品供给量增加,价格随之下降,企业利润增长速度逐步减慢,最后达到生命周期利润的最高点。

    3.饱和期。市场需求趋向饱和,潜在的顾客已经很少,销售额增长缓慢直至转而下降,标志着产品进入了成熟期。在这一阶段,竞争逐渐加剧,产品售价降低,促销费用增加,企业利润下降。

    4.衰退期。随着科学技术的发展,新产品或新的代用品出现,将使顾客的消费习惯发生改变,转向其他产品,从而使原来产品的销售额和利润额迅速下降。于是,产品又进入了衰退期。

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  • 产品生命周期战略

    千次阅读 2019-07-16 17:21:02
    因为一种产品在市场上的销售情况和获利能力并不是一成不变的,而是随着时间的推移发生变化,这种变化经历了产品的诞生、成长、成熟和衰退的过程,就象生物的生命历程一样,所以称之为产品生命周期产品生命周期...
    企业不能期望他的产品永远地畅销,因为一种产品在市场上的销售情况和获利能力并不是一成不变的,而是随着时间的推移发生变化,这种变化经历了产品的诞生、成长、成熟和衰退的过程,就象生物的生命历程一样,所以称之为产品生命周期。产品生命周期就是产品从进入市场到退出市场所经历的市场生命循环过程,进人和退出市场标志着周期的开始和结束。
      典型的产品生命周期一般可以分成四个阶段:引入期、成长期、成熟期和衰退期。

      一、产品生命周期的各个阶段
      1.第一阶段:引入期
      新产品投入市场,便进入了引入期。此时顾客对产品还不了解,除了少数追求新奇的顾客外,几乎没有人实际购买该产品。在此阶段产品生产批量小,制造成本高,广告费用大,产品销售价格偏高,销售量极为有限,企业通常不能获利。
      2.第二阶段:成长期
      当产品进入引入期,销售取得成功之后,便进入了成长期。这是需求增长阶段,需求量和销售额迅速上升,生产成本大幅度下降,利润迅速增长。
      3.第三阶段:成熟期 、
      经过成长期之后,随着购买产品的人数增多,市场需求趋于饱和,产品便进入了成熟期阶段。此时,销售增长速度缓慢直至转而下降,由于竞争的加剧,导致广告费用再度提高,利润下降。
      4.第四阶段:衰退期
      随着科技的发展、新产品和替代晶的出现以及消费习惯的改变等原因,产品的销售量和利润持续下降,产品从而进人了衰退期。产品的需求量和销售量迅速下降,同时市场上出现替代品和新产品,使顾客的消费习惯发生改变。此时成本较高的企业就会由于无利可图而陆续停止生产,该类产品的生命周期也就陆续结束,以至最后完全撤出市场。

      二、如何测定产品所处生命周期的阶段
      能否正确判断产品处在生命周期的哪个阶段,对企业制定相应的营销策略非常重要。企业最常用的判断产品生命周期阶段有下面两种方法:
      1.类比法
      该方法是根据以往市场类似产品生命周期变化的资料来判断企业产品所处市场生命周期的何阶段。如要对彩电市场进行判断,可以借助类似产品如黑白电视机的资料为依据,作对比分析,进行判别。
      2.增长率法
      该方法就是以某一时期的销售增长率与时间的增长率的比值来判断产品所处市场生命周期阶段的方法。

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      三、如何运用产品生命周期理论帮助企业决策
      1.引入期的营销策略--瞄准市场,先声夺人
      引人期是产品成功的开始,但是,往往很多新产品在向市场投放以后,还没有进入成长期就被淘汰了。因此,企业要针对成长期的特点,制定和选择不同的营销策略。可供企业选择的营销策略,主要有以下几种类型:
      ①迅速夺取策略。指以高价格和高促销水平推出新产品的策略,采用此策略必须具备如下条件:产品鲜为人知;了解产品的人急于购买,并愿意以卖主的定价支付;企业面临潜在的竞争,必须尽快培养对本产品"品牌偏好"的忠实顾客。
      ②缓慢夺取策略。指以高价格和低促销水平推出新产品的策略。它适用于这样一些情况:市场规模有限;顾客已经了解该产品;顾客愿意支付高价;没有剧烈的潜在竞争。
      ③迅速渗透策略。指用低价格和高水平促销费用推出新产品的策略。所必须具备的条件如下:市场规模大;顾客并不了解该新产品;市场对价格比较敏感;有强大的潜在竞争对手存在。
      ④缓慢渗透策略。指以低价和低促销水平推出新产品的策略。所必须具备的条件如下:市场规模大;产品有较高的知名度;市场对价格敏感;存在潜在的竞争对手。
      2.成长期的营销策略--顺应增长,质量过硬
    企业在成长期的主要目的是尽可能维持高速的市场增长率。为此,可以采取以下市场推广策略:
      ①改进产品质量,增加花色品种,改进款式、包装,以适应市场的需要。
      ②进行新的市场细分,从而更好地适应增长趋势。
      ③开辟新的销售渠道,扩大商业网点。
      ④改变广告宣传目标,由以建立和提高知名度为中心转变为以说服消费者接受和购买产品为中心。
      ⑤适当的降低价格以提高竞争能力和吸引新的顾客。
      3.成熟期的营销策略--改革创新,巩固市场
      成熟产品是企业理想的产品,是企业利润的主要来源。因此,延长产品的成熟期是该阶段的主要任务。延长产品成熟期的策略可以从以下三个方面考虑:
      ①发展产品的新用途,使产品转入新的成长期。
      ②开辟新的市场,提高产品的销售量和利润率。
      ③改良产品的特性、质量和形态、以满足日新月异的消费需求。
      4.衰退期的营销策略--面对现实,见好就收
      处于衰退期的产品常采取立刻放弃策略、逐步放弃策略和自然淘汰策略,但有的企业也常常运用一些方法延长其衰退期。如唐山自行车总厂,其生产的"燕山牌"加重自行车在各城市滞销后,该厂采取撤出城市、转战农村的策略,为该厂产品重新找到了出路。
      产品生命周期是一个很重要的概念,它和企业制定产品策略以及营销策略有着直接的联系。管理者要想使他的产品有一个较长的销售周期,以便赚到足够的利润来补偿在推出该产品时所做出的一切努力和经受的一切风险,就必须认真研究和运用产品的生命周期理论,此外,产品生命周期也是营销人员用来描述产品和市场运作方法的有力工具。但是,在开发市场营销战略的过程中,产品生命周期却显得有点力不从心,因为战略既是产品生命周期的原因又是其结果,产品现状可以使人想到最好的营销战略,此外,在预测产品性能时产品生命周期的运用也受到限制。

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  • 关于用户生命周期分析的总结

    千次阅读 2020-04-21 11:36:02
    用户生命周期指的是用户从第一次接触该产品到离开该产品的过程。 对于用户生命周期的分类,该如何进行? 通常情况下,我们将用户的生命周期划分为以下五个阶段:引入期、成长期、成熟期、休眠期、流失期。我们在进行...

    1.必须要清楚的几个知识

    什么是用户生命周期?
    用户生命周期指的是用户从第一次接触该产品到离开该产品的过程。
    对于用户生命周期的分类,该如何进行?
    通常情况下,我们将用户的生命周期划分为以下五个阶段:引入期、成长期、成熟期、休眠期、流失期。我们在进行生命周期的划分时候要根据自己所在的行业情况来进行划分,依据不同的行业情况来划分相应的阶段。

    2.在用户生命周期的分类过程中,通常会有哪些误区?

    划分生命周期方法错误;所有用户都进行全生命周期划分;全部产品都进行用户生命周期管理。

    划分生命周期时候方法错误通常分为两类:
    a.选取数据有误。我们通常不会去统计互动次数(交易次数)等于1的用户,在进行分析时,要去选取互动(交易)次数大于等于2的用户。
    b.划分方法不对。划分的方法不对,往往会影响结果,后面我会重点讲述。

    并不是每个用户都会走过生命全周期的,部分用户可能在成长期,或者成熟期,直接流失了。如果这样的用户非常多,我们可能就要进行专题分析了,看看具体的原因是为何。

    同样,并不是所有的产品都要做用户生命周期管理的。举个例子,某个刚刚入市的产品,某些垄断型的行业,某个已经淘汰的产品等等。

    3.一些常用的生命周期划分方法

    a.全生命周期分析法;
    b.全样本统计法;
    c.逆推法;

    全生命周期法,是在假设用户处于完整的生命周期内,按照用户的互动(交易)的时间间隔(第一次与最后一次)取平均值然后计算出来的。
    首先,我们假设大于某个天数(如365天)的就记为流失,然后统计所有处于生命周期内用户的互动(交易)平均天数,再根据该天数进行正向的划分,即从开始到结束。

    全样本统计法,按照所有用户的互动(交易)的时间间隔(第一次与最后一次)取平均值然后计算出来的。然后根据天数进行正向的生命周期划分。

    逆推法,按照所有用户的互动(交易)的时间间隔(第一次到今天)取平均值然后计算出来的。然后根据天数进行反向的生命周期划分,即从结束到开始。

    4. 如何进行有效的提升用户体验

    1.进行用户分层
    针对用户进行分层,如RFM模型、金字塔模型、四象限法、流失预警模型等

    2.用户体验流程优化
    当用户在互动(交易)时,某个流程往往会降低用户的体验感,从而造成用户流失,这个时候,我们就要针对用户的轨迹来进行优化(可以通过绘制桑基图)相应的流程。
    除此以外,某些复杂的操作也会造成用户的流失,要以用户的角度来模拟进行体验,对一些不必要的流程进行去除。

    展开全文
  • 产品生命周期中质量信息的管理与优化研究开发为背景,对产品生命周期内的质量信息进行分析,将产品物料清单的概念和组件技术的分布式体系结构技术相结合,将企业的质量信息按照产品的配置结构进行组织,以质量BOM为...
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  • 数据分析 -- 电商用户生命周期分析

    千次阅读 2020-05-25 12:12:57
    本文来源于叶同学投稿,是最近他关于用户生命周期这一块的学习整理,也欢迎大家给我投稿分享~CRMCustomer RelationShip Management 客户关系管理:要求企业站...

    本文来源于叶同学投稿,是最近他关于用户生命周期这一块的学习整理,也欢迎大家给我投稿分享~

    CRM Customer RelationShip Management 客户关系管理:要求企业站在客户的角度,利用企业信息技术对获取的客户数据进行分析,快速识别客户需求变化,为客户提供更专业、更具个性化的产品或服务、从而提升客户对企业的忠诚度,最大化忠诚客户的支付溢价,进而提高企业核心竞争力。

    因为一般而言,企业吸引一个新客户所消耗的成本远高于维护老客户的成本,并且忠诚客户能带来额外附加价值付物的交叉购买。而对客户终身价值CLV Customer Lifetime Value的关注是客户关系管理的重要内容。

    简单的讲述一下客户生命周期:它是一种动态关系,是一个连续性,分阶段发展的过程。且各阶段相互关联的。其阶段分别为考察、形成、稳定和退化。

    在这个过程中我们主要思考的也是如何拉新,提升留存,通过分析流失的原因将其减少等等。

    而CLV 研究的目的是在现有客户购买行为模式的基础上预测客户未来可能为企业创造的价值。毕竟企业总体资源有限,而CLV分析会帮助企业将有限的资源放在未来能为企业带来高价值的客户上面,使收益最优。

    提一个有趣的定律’80/20/30‘:企业80%的收益是由价值最高的20%客户所创造的,而价值最低的30%客户不仅不会创造价值,还会消耗企业的50%利润。

    用客户的现金贴现直接衡量一个客户的终身价值,其结果往往有较大偏差。于是我们便从客户的购买行为视角对CLV做了进一步研究,而依据客户交易行为的模型有(RFM,SMC,BG/NBD)。

    而以上三者都是紧紧围绕客户而展开的一系列活动。它们是一个相互依存、相互支撑的有机整体。CLV是CRM的核心内容。而客户生命周期直接影响CLV。比较客户在不同阶段所表现出的对企业的忠诚度、满意度、消费行为模式、流失率都有其阶段性的特征。

    频繁被应用的算法常有关联规则、K-means聚类、朴素贝叶斯分类、回归预测等。

    1. RFM价值模型:是以在三个维度上的得分进行组合构成不同客户的行为模式以及价值形式。是一种有效的客户细分方法。但是它不能直接算出客户未来购买行为的各个量的值,比如客户活跃、客户未来购买次数等,只是对客户历史购买行为进行简单分析,使得企业对客户以后要发生得行为有个比较概括得了解,对客户得大致分类。但对于客户以后将要发生的购买行为并不能较为直观的说明,并没有有效利用客户行为数据为未来购买行为进行很好的预测。

    • R=Recency 代表该用户最近一次交易时间;

    • F=Frequency 代表用户交易频率;

    • M=Monetary 代表用户平均单次交易金额。与python.lifetimes模块意义有所出入。

    2. 简单讲一下SMC模型:其是能够依据客户购买历史购买行为进行预测的模型之一。这个模型是真正意义上的客户购买行为预测模型之一。通过这个模型,可以很好的计算出客户的活跃度,客户在未来一段时间的期望购买次数,以及在这段时间实现一定次数的购买的可能性。它是GB/NGD的前身模型基于以下五条假设:

    1. 在活跃时期,一个顾客在长度为t的一段时间内的交易量服从交易率为  的泊松分布。

    2. 顾客中交易率的非均匀性服从形状参数r,比例参数  的gamma分布。

    3. 每个顾客的无法观察的生命周期的长度为  ,在这一定顾客边得不活跃,他服从退出比率为u的指数分布。

    4. 顾客中推出比率的非均匀性服从形状参数s和比例参数  的gamma分布。

    5. 交易率和退出比率u独立变化。

    泊松分布:离散概率分布,当二项分布的n很大而p很小时,泊松分布可作为二项分布的近似,其中λ(均值和方差)为np。 

     

    而泊松分布适用于描述单位时间(或空间)内随机事件发生的次数。

    gamma分布:连续概率函数。假设随机变量X为等到第α件事发生所需之等候时间,密度函数为:

      ,

    其中  为形状参数,  比例参数。则称随机变量X服从参数 ,  的gamma分布。

    SMC模型所需信息:最后一次交易时间以及这段时间的交易频率。这条信息的表达式是 。  为(0,T)时间段内的历史购买次数。  为最后一次交易的时间。

    只不过是基于五个假设条件给出的,因而有它的局限性。对于客户数据符合这个条件的,可以据此计算。其参数估计比较复杂,而且直接影响到后面的计算。在实际应用中不方便。

    3. BG/NBD模型:基于SMC模型的改进。大部分内容都是照搬SMC,唯一的不同就是SMC假定退出随时可能发生,与实际购买行为无关。如果我们假定客户在发生某次购买后立即推出,那么就是用BG/NBD模型。其基于下列五个假设:假设同上面没有区别不是很大,在这里不做重复。

    根据概率密度函数搭建:

    具体可参考其它论文。在这里只是给出相关概念。最后根据极大似然估计求出4个参数值(r,  ,a,b)。楼下将会使用lifetimes模块。

    利用python模块lifetimes

    frequency:代表客户重复购买多少次。即用户只购买一次的话,F值为0。

    T :用户首次购买到现在所产生的时间。

    recency :第一次购买到最后一次购买之间的时间间隔。

    Monetary_value :该客户的购买平均金额。

    #数据集df
    df = data[['买家昵称','付款日期']]
    df.head()
    

    #利用summary_data_from_transaction_data函数处理数据使其称为标准格式
    from lifetimes.utils import summary_data_from_transaction_data
    summary = summary_data_from_transaction_data(df, '买家昵称', '付款日期',observation_period_end='2019-6-30')
    summary.head()
    

    在这里的F值是忽略了第一次购买,也即是如果只有一次购买,那么F为0

    导入BG/NBD模型,通过模型拟合,得到4个参数(r,  ,a,b)。

    from lifetimes import BetaGeoFitter
    bgf = BetaGeoFitter(penalizer_coef=0.0)#L2正则项
    bgf.fit(summary['frequency'], summary['recency'], summary['T'])
    print(bgf)
    bgf.summary
    

    继而预测测客户的购买行为,在未来这个周期内购买的可能性

    t = 1 #周期,预测t个周期内的购买
    summary['predicted_purchases'] = bgf.conditional_expected_number_of_purchases_up_to_time/可以调用perdict(t, summary['frequency'], summary['recency'], summary['T'])
    summary.sort_values(by='predicted_purchases').tail(5)
    #summary.sort_values(by='predicted_purchases').head(5)
    

    tail

    head

    生命周期价值预测,在预测价值时,需要用到第四个参数:用户交易的次均金额。但是该模型有个重要前提:购买频次的recency和money无相关性。

    from lifetimes.utils import summary_data_from_transaction_data
    df = data[['买家昵称','付款日期','实付金额']]
    summary = summary_data_from_transaction_data(df, '买家昵称', '付款日期','实付金额',observation_period_end='2019-6-30')
    summary = summary[summary['frequency']>0]
    summary[['frequency','monetary_value']].corr()
    

    确定无关后,预测客户预期的lifetime value.

    from lifetimes import GammaGammaFitter
    ggf = GammaGammaFitter(penalizer_coef = 0)
    ggf.fit(summary['frequency'],
            summary['monetary_value'])
    print(ggf)
    求得参数
    
    print(ggf.conditional_expected_average_profit(
            summary['frequency'],
            summary['monetary_value']
        ).head())
    

    print(ggf.customer_lifetime_value(
        bgf, #the model to use to predict the number of future transactions
        summary_with_money_value['frequency'],
        summary_with_money_value['recency'],
        summary_with_money_value['T'],
        summary_with_money_value['monetary_value'],
        time=12, # months
        discount_rate=0.01 # monthly discount rate ~ 12.7% annually
    ).head()
    

    相关概念

    CLP Customer Lifetime Profit 顾客全生命周期利润

    CCV Customer Current Value 客户当前生命价值

    CPV Customer Potential Value 客户增值潜力

    张春莲. 客户购买行为的BG/NBD预测模型及其应用研究[D].哈尔滨工业大学,2006.

    数据集地址:

    https://github.com/seizeeveryday/DA-cases/tree/master/RFM

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