标签：-- 分析方法 用户 留存 转化率 产品 AARRR 用户数
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
本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享； 2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除； 5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。