AARRR模型

什么是AARRR

AARRR分别代表产品的五个阶段都该做什么

获取用户(Acquisition)

用户怎么找到你（怎么吸引用户）：打广告（推送）、病毒式的营销

得清楚我们的目标用户是谁，目标用户在哪。

投送的广告渠道得找好，是通过什么方式投送到什么样的人群里

案例分析：

2001年ipod问世时，用一句“将1000首歌放在你的口袋里”表现便携式播放器的魅力。一简单顺口的广告语能起到很好的效果。

用户需要刺激，和产品匹配的各方面的刺激，想要让人看见就需要亮眼的外表

获取用户需要关注的指标

• 渠道曝光量：有多少人看到产品推广的线索

• 渠道转换率：有多少用户因为曝光转化成用户

• 日新增用户数：每天新增用户数

• 日应用下载量：每天有多少用户下载该应用

• 获客成本(CAC):获取一个用户所消耗的成本

激活用户(Activation)

很多用户注册了但是使用率不高，要让用户发现你的产品的亮点。

案例分析

淘宝搜索式的购物流程有6个环节，浏览式的购物流程有7个环节，拼多多为了去掉中间反复的页面跳转，提高转化率，从首页进入支付界面的设置只有4个环节，拼多多是如何做到的呢？

• 拼多多首页直接推荐产品，不放无效信息，不需要点击多次才能到达产品页面

• 没有设置购物车，一键直接支付

• 所有产品都包邮，减少与客服沟通时间

• 先付款后拼团，让消费者提前用团购价完成支付之后再找人拼团，拼团成功之后发货，不成功就退款，将支付环节提前，尽快锁定消费者

• 很好利用消费者厌恶损失的这种心理，激发消费者拼团

很多的用户使用产品往往是因为麻烦和不会使用，导致了用户无法激活，所有使用步骤越傻瓜越好，相应的改进产品的性能，提高客户留存

激活用户需要关注的指标

• 日活跃用户数（简称日活）：一天之内，登录或使用某个产品的用户数。类似的还有周活跃用户数，月活跃用户数
• 活跃率（活跃用户占比）：某一时间段内活跃用户在总用户的占比。根据时间可分为日活跃率（DAU）、周活跃率（WAU）、月活跃率（MAU）等

产品使用每个节点用户的流失率，用户流失率和留存率恰好相反，如果某产品新用户的次日留存为20%，那么反过来说明有80%的用户流失了

如果是网页端的产品，还有两个指标衡量网页端的活跃：PV(PageView)是页面浏览量，用户每打开一个网页可以看作一个PV，用户看了十个网页PV为十。

UV（Unique Visitor,独立访客数）是一定时间内访问网页的人数，不管用户访问多少网页，他都只算一个独立访客，怎么确认用户是不是同一个人呢？技术上通过网页缓存cookie或者IP判断，如果这两者改变了，则用户算作全新的访客

留存用户(Retention)

留存的核心目的是让用户养成使用习惯，如何让用户变成回头客。

案例分析：

1、亚马逊会员服务

亚马逊的会员服务在刚推出时，许多分析人士都说这个计划必定失败，因为美国的配送费用很高，而99美金的会员服务会给会员免费配送一年，亚马逊肯定会亏，但亚马逊的真正目标是改变人们的习惯，让他们在购物中习惯会员优惠价格，习惯免运费，从而不再去其他家买东西，提高用户留存。

2、蚂蚁森林游戏

用户激活蚂蚁森林的账户后，他的一部分日常行为：“乘地铁”、“走路”、“在线购买电影票”都会被视为减排行为，然后换算成一定的能量，这种养成性的游戏很好的增加了用户的粘性，提高留存。

有一定的用户之后要懂得回馈用户，让用户养成使用习惯，培养用户忠诚度

产品某个吸引用户的地方要放大，例如一些小功能，得到数据后可以分析出来是哪个点吸引了用户，后期要加强它

留存用户需要关注的指标：

次日留存率：（当天新增的用户中，在第二天使用过产品的用户数）/第一天新增的总用户数

第3日留存率：(第一天新增的用户中，在第3天使用过产品的用户数)/第一天新增的总用户数

第7留存率：（第一天新增的用户中，在第7天使用过产品的用户数）/第一天新增的总用户数

第30天留存率：（第一天新增的用户中，在第30天使用过产品的用户数）/第一天新增的总用户数

Facebook著名的40-20-10法则：新用户次日的留存率为40%，7日之后的留存率20%，30天后留存率10%，这个表现的产品属于数据较好的产品。

变现(Revenue)

如何把实打实的用户变现，让用户付费。

需要注意的是变现夹点，在加购和付费之间仅有一步，但是很多人会放弃，这是很危险的，需要分析用户心理或通过用户的数据分析用户需求，从而着手去解决。

案例分析

在淘宝中，当你加够一款商品，过一段时间如果没有购买，商家会主动联系你询问还有什么问题，或通过今天马上发货了来催促你购买，手段很多，不同的商品需要不同的手段。

加收入需要关注的指标

我们要注意“用户”和“付费用户”的区分，这也将影响收入的计算

**客单价：**每位用户平均购买商品的金额，客单价=销售总额/顾客总数

PUR：（pay user rate） 付费用户占比

**复购率：**一定时间内，消费两次以上的用户/总购买用户数，如果10个客户购买了商品，5个用户产生了重复购买，则复购率为50%

推荐(Recommend)

最后一个环节推荐，也叫病毒式营销，《引爆点》中用流行病类比流行，提出了这样的观点，流行病爆发需要的三个条件：

1、传染物本身

2、传染物发挥所需要的环境

3、人们传播传染物的行为

传染物本身

试着问一下自己：我的产品是否真正解决了用户的痛点？如果你是写文章，思考我的文章能为用户带来哪些真正的价值，如果做餐饮，思考菜品是否真的为用户所喜欢

传染物发挥所需要的环境

用户在哪里？对应AARRR中用户经常在哪些环境中出现。我认为需要用户信息，判断哪类用户喜欢推送，从而分析原因。

热吗传播污染物的行为

考虑人们会因为什么去分享你的产品。例如听音乐，通常晚上半夜的时候听歌会有感触会想分享；购物的时候给了优惠的时候会想分享，或者通过分享发能优惠吸引用户去分享；给用户分享任务可以获得些好处。

案例分析

• 1、滴滴通过红包这样的超级营销工具，实现产品的自传播

• 2、民宿平台Airbnb有一个“旅行基金”，当你每推荐一个好友注册Airbnb，你和好友都可以获得礼券金

• 3、鼓励用户将运动轨迹分享到微信朋友圈来打卡，从而实现用户的自主传播

如果没有这种自传播，你的信息流就会中断，从而无法实现自增长，比如有人在“水滴筹”发起筹款时，有十个朋友看到，但是都没有转到自己的朋友圈去分享，那么信息流就此中断，不会进行第二次传播。

需要注意的是，坚持把每一次的营销当做一次产品体验的理念，热点一定不能是噱头，而是希望兼顾一些普惠型的营销活动，真正能为消费者带来好处。

关注的指标

转发率：转发的用户数/看到该功能的用户数

转化率：比如淘宝转化率=某段时间产生购买行为的用户数/所有到达店铺的访客人数，比如双十一，看到店铺某个产品的客户有100个，最后下单的人数有10个，则转化率为10%。

K因子：用来衡量推荐的效果。K因子=（每个用户向他的朋友发出请求的数量）*接收到邀请的人转化为新用户的转化率K>1 用户像滚雪球一样的增大；K<1 用户群到某个规模时就会停止通过自传播的增长。

---

AARRR能做什么

，看到店铺某个产品的客户有100个，最后下单的人数有10个，则转化率为10%。

K因子：用来衡量推荐的效果。K因子=（每个用户向他的朋友发出请求的数量）*接收到邀请的人转化为新用户的转化率K>1 用户像滚雪球一样的增大；K<1 用户群到某个规模时就会停止通过自传播的增长。

---

AARRR能做什么

完成一个产品的生命周期；通过模型了解分析用户心理；完成用户画像

标签：--,分析方法,用户,留存,转化率,产品,AARRR,用户数
来源： https://blog.csdn.net/YJK_SG/article/details/118712521