重要的产品分析模型：AARRR模型

什么是AARRR模型？

Acquisition：获取用户

Activation：提高活跃度

Retention：提高留存率

Revenue：获取收入

Refer：自传播

确切的说AARRR并不算是一种数据分析模型，而是一整套数据分析的思路，逻辑框架。AARRR模型是所有产品经理都要了解的一个数据模型。著名的《增长黑客》里面的数据分析基础，也是以这个模型为基础的。

Acquisition：获取用户

运营一款产品的第一步，毫无疑问是获取用户，也就是大家通常所说的推广。此时推广人员经验很就显得重要：首先要分析自己产品的特性以及目标人群，与渠道用户进行定位和匹配，要摸清楚每个渠道量级与用户质量，不同产品时期选择不同渠道，是前期铺量还是稳定期保质量。

渠道量级指标：曝光量、点击、下载、安装、激活（注册激活，主动激活、推送激活、交易激活）、累计新增。

渠道质量指标：CTR，激活率，安装率，CPA等每用户成本、用户LTV、1次/1日用户量，用户使用时长、留存率、付费率、ARPU

看了这张图，深表市场推广并不好做，即要保障有量又要经受住质疑，保证用户质量，还要深谙各大推广平台的玩法，最后还得如柯南一般排查各个渠道刷假量作弊问题（假量排查下期专题分析）。我就是市场推广时期锻炼的数据分析能力，有质疑时拿数据说话。

Activation：提高活跃度

如何将新增转化为活跃用户，是运营者面临的第一个问题。
首先我们要理解下什么是活跃？ DAU = 当日新增 + 累计历史日留存

即今日活跃的用户中，一部分是新增，另外绝大部分都是以往的留存用户，产品运营周期越长，新用户占比越少。所以影响活跃最主要因素就是产品的留存表现，另外一点就是产品粘度。

分析活跃可以从两个角度出发：1.活跃用户构成 2.产品粘度

1)活跃用户构成：新老用户占比、新老用户活跃率、忠诚用户数、回流用户数、1次/1日登录用户占比等指标，根据不同产品运营时期，不同的参考数值。

2)产品粘度：

产品黏度很关键的指标，它说明了用户对产品的喜欢接纳程度，我们通常用MAU/DAU 来定义产品的黏度指标，比值代表用户回访的天数（几天会用一次产品），当MAU/DAU=1的话说明这款产品用户每天都用；

DAU/MAU * 30 代表用户一个月会用几次产品。

7日回访率、日均使用时长、日均登录次数等都是产品粘度的重要指标，分不同类型产品，依次分析。

Retention：提高留存率

通常维护一个老用户的成本要远远低于获取一个新用户的成本，所以熊瞎子掰玉米的情况是产品运营的大忌。分析出用户在哪里流失，为什么流失，才能有的放矢的解决问题。

留存率跟产品的类型有很大关系。通常工具类应用的首月留存率可能普遍比游戏类的首月流存率要高，有些产品不是需要每日启动的，看周留存率、月留存率等指标，会更有意义。分析留存必须清楚用户是在哪些环节流失，所以每款产品，都必须有自己的流失漏斗，越细致越好，前期数据埋点要尽可能详细。另外，分析人员必须明白，你分析的是流失率还是流失占比，还是流失概率，这之间差距很大。

产品的活跃与留存息息相关，必须放在一起去分析，提升活跃与留存4种方式：

1. 有效触达，唤醒用户：指的是通过手机PUSH、短信和微信公众号等能够触达到用户，唤醒沉睡用户启动APP的方式，是提升留存的非常有效的方法之一。如游戏老用户短信召回，电商老用户召回，召回肯定是有成本的，所以要根据用户以往行为，进行分析定为，找到召回率最高的那部分用户，（如RFM模型定为核心用户）

2. 搭建激励体系，留存用户：好的激励体系，可以让平台健康持续发展，让用户对平台产生粘性，对提升留存非常有效。通常使用的激励方式有成长值会员体系、签到体系、积分任务体系。

3.丰富内容，增加用户在线时长：这点游戏产品做的非常好，各种玩法活动本身就吸引用户投入时间成本，游戏又不断强化社交属性，更增加用户粘度与成本投入。

4.数据反推，找到你的关键点：比如知乎，评论超过3次，用户就会留存下来，很难流失。比如有些游戏产品，一旦玩家跨过某个等级就就很难流失。这些都是你需要通过数据分析才能找到的关键节点。

另外，只有留下来的才是你的用户，降低流失很重要，但也不必过分纠结于用户的流失，要清楚谁才是你的目标用户。

Revenue：获取收入

获取收入其实是产品运营最核心的一块。极少有人开发一款应用只是纯粹出于兴趣，绝大多数开发者最关心的就是收入。