迭代产品是指产品快速地适应不断变化的需求，不断推出新的版本满足或引领需求，永远快于对手一步。产品迭代的内容包括：1、迭代原则；2、迭代频率。所有的迭代一定是用户需求驱动的，迭代原则要结合用户类型和产品阶段思考
迭代产品是指产品快速地适应不断变化的需求，不断推出新的版本满足或引领需求，永远快于对手一步。产品迭代是产品生命中非常重要的一环，好的产品迭代，能够让产品结合市场、用户需求等因素达成进一步优化，达到延长产品生命周期，甚至成为一款优秀产品。
1、 迭代原则
所有的迭代一定是用户需求驱动的，这也决定了我们思考所有的问题，都应该从用户的角度出发。
产品迭代，可以从用户本身和用户需求两个方面来分析。
我们需要结合产品所处的阶段，来思考这个问题。如果产品刚刚上线，还处于成长阶段，产品目标是不断获取新的用户。在此目标下，种子用户的价值是最大的，因此种子用户的需求是要优先满足的，具体表现可能会是产品不断推出新功能；如果产品已经具有了一定的用户规模，产品目标是提升用户留存率和活跃度。在此目标下，主流用户的需求是需要优先满足的，具体表现可能会是着力提升功能和用户体验优化。
2、迭代频率
正如迭代原则要结合用户类型和产品阶段思考一样，迭代频率也是同样的思考角度。
产品诞生及成长阶段，最重要的核心用户是种子用户，他们最大的特征是忠诚度不高，有很强的好奇心，因此这个阶段的迭代频率适合小步快跑，一两周就推出一个版本，不断开发新功能，优化体验；
产品发展到稳定阶段，产品功能和用户规模逐渐成型，这个阶段最重要的用户是主流用户，他们更加注重产品的体验和稳定性，因此这个阶段的迭代频率适合大小结合，即以小步快跑的节奏做小需求（功能、bug优化等），以定期的节奏做大需求（新模块、UI改版等），大需求的时间周期可以保持在一年两到三次；
产品由盛转衰，逐渐发展到衰退阶段，这个阶段最重要的用户是相对“固执”的主流用户（固执是说这类用户轻易不会更换使用习惯的产品），可以说只要产品还能满足他们的需求，并且确保使用体验，他们轻易不会放弃产品的。因此这个阶段的迭代更新，会是相对慢节奏的小需求迭代，迭代频率可以保持在一个月左右。
3、透过产品迭代看竞品
在AppStore中，每个产品都有详细的产品迭代历史说明，其中我们能清晰地看到，产品更新的时间和内容。
假设我们全面获得了这些资料，那我们可以通过分析了解到以下几方面的信息。
首先，可以了解对方的产品方向和节奏。关于方向，我们需要看它大的迭代，增加的功能是什么。这样我们基本上能描绘出竞品所强调的核心流程及亮点，进而判断出其发展方向。
其次，可以了解竞品强化的点。例如，在最近五次的产品迭代中，竞品都不同程度地优化了某一项功能，基本上是可以肯定竞品是非常关注这方面的功能的，也许这个功能就会成为它日后的亮点。反过来，我们可以再分析自己的产品，是否有相应的功能，或者是否有相应的应对策略。
再次，可以从侧面了解到竞品公司的运营情况。这里所说的公司运营情况基本上分三类，第一类是资源情况，如果一个产品几个月才更新一次，那公司资源很有可能存在不足；不过这里还有可能出现第二类情况，那就是公司重视程度不高，对产品投入不足，导致更新缓慢；第三类是公司创新能力，如果产品迭代都是围绕现有功能的小迭代，没有突破性的大迭代，也可以判断出，这家公司的创新能力存在一定问题。
延伸阅读：
产品迭代的阶段
产品迭代一般经过两个阶段：快速试错，数据反馈。
1、快速试错
快速试错即用基础款产品快速测试市场。产品力更重要的是单点极致，最忌全面开花。特别是第一代产品，需要快速反应，只要满足用户的基本需求，在一个点上超越对手，就可以测试市场反应，以免错过风口期。有两种测试方式：灰度（或称小流量）试验，A/B试验灰度试验是选定一部分特殊目标用户，或者随机选定一部分用户，先行试验。这其实也是从可控性方面成本最低的方法。A/B试验其实是灰度试验的进阶，即同时投放到市场中两套拿不准的方案，看哪个方案效果更好。确定试验方法的同时，一定要有明确的预期和判断标准。
2、数据反馈
数据反馈指的是产品经过市场测试后，需要观察的结果大致有两种：用户反馈和行为数据。在判断结果时的原则是，如果有明确的行为数据，首要考虑的还是行为数据，毕竟数据是相对客观的呈现，且能够量化。不过数据也并非是万能的，采集数据、分析数据的过程是由人来完成的，这就会存在前文提到的认知偏误，哪怕同样的数据，不同人的认知也会有一些差别，有不少的观察结果是很难用数据
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