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  • AARRR:互联网创业者一定要掌握的指标

      创业公司如何做数据分析?网站分析工具里的指标千百种,到底要从哪些数据入手呢?除了流量跟转换率,还有哪些数据跟公司成长有关呢?或许可以从了解AARRR Metrics开始。AARRR Metrics是由硅谷知名创业孵化中心500Startups的创办人Dave McClure所提出的一组指标,这些指标描述了不同阶段的使用者行为,我们则可以借此了解目前事业发展的状况。

      AARRR是什么?

      AARRR是从使用者生命周期的角度来看的一组指标,定义如下:

      Acquisition(获得使用者):使用者从各式各样的管道来访。

      Activation(成为有效的客户):使用者在初次到访后,使用了我们所提供的部分主要功能,而不是看几眼就走了。

      Retention(用户留存、回访):用户再次造访。

      Referral(用户推荐他人):用户喜欢我们提供的产品或服务,而且推荐其他人使用。

      Revenue(用户付费):用户决定付费购买我们的产品或服务。

      aarrr_metrics

      Acquisition:一切的起点

      当我们的服务开始营运,行销活动开始运作,使用者就开始从各式各样的管道涌入了。这是一切的起点:没有人来,就没有人有机会深入认识我们的产品跟服务,也就更不用谈什么获利了。现今推广的管道十分多元,所以特别要注意设定好追踪程序,识别来自不同管道的流量,以便进一步优化。导流量通常是由营销人员负责,必须试着找到不同的管道,包括:

      (1)CP值最高的;

      (2)能冲量的;

      (3)同样成本下转换率最高的。

      这边讲的转换率,不只是指购买,而是包括进到AARRR的各个阶段的比例,都是可以拿来衡量的目标。

      Activation:顾客上门了,然后呢?

      顾客上门啰!有没有稍微逛一下?有没有尝试认识一下我们的服务?有没有用了一些主要的功能?光是来拜访是不够的,访客必须完成一些事情,才算是比较了解我们提供了什么产品或服务,他们会在心中盘算东西划不划算、自己有没有需求…等等问题。如果引起了顾客的兴趣,他们可能就会想让这个关系更进一步:也许是注册、也许是下载我们提供的试用软件、也许是连续看了三则新闻…或者是其他我们觉得重要的行为。

      针对不同的产业特性,应该去订定比较合适的Activation衡量指标。举例来说,如果是Dropbox,就会去追踪有下载客户端软件的客户、有看完网页介绍文字的客户、有完成注册的客户…等等行为。如果某些管道带进来的访客Activation太低,那就可能要回头检讨一下这些是不是对的管道、对的族群。Activation可以再细分成更多的步骤或指标,针对各个步骤去做追踪改善,或是利用易用性测试、A/B Testing去不断地优化。

      Retention:让顾客爱上

      如果顾客满意第一次造访的经验,那么未来他们有同样需求的时候,很可能就会再来找我们。然而拜访频率也是跟产业特性、跟购买周期有关的,例如:人们拜访新闻网站的频率跟拜访租车网站的频率想必是不同的,所以在规划Retention时,必须考察产业特性去设计,并且考察不同时间长度的留存率。像是在游戏App产业,常常会去观察30天留存率、7天留存率、次日留存率等等。

      即使顾客满意第一次的体验,然而却可能因为各种因素,却没有再来拜访(也许只是忘了)。这个时候就可以设计一些自动化的电子邮件,来提醒顾客我们的存在。自动化邮件有几种规划方向:

      根据顾客在服务中的生命周期:刚注册的客户可以寄发教学文章,比较上手的客户可以鼓励他们探索新的功能…等等。

      提供每周、每月的状态报告:定期跟使用者报告目前的最新状况,像是SlideShare会定期寄出你的投影片的浏览量、下载量,鼓励大家更积极分享投影片。

      根据不同事件来触发:加入了购物车却没购买?追踪了某个好友却再也没登入?快回来吧~(招手)

      Referral:好东西要跟好朋友分享

      推荐是我们必须重视的部分,除了因为社群网站很流行、很多人会在上面分享之外,朋友的推荐常常比广告来得有说服力。如果客户满意这次使用体验,何不鼓励他们分享出去呢?程序员客栈www.proginn.com就是一个利用朋友推荐来快速成长的例子:当推荐朋友加入时,自己可以获得容量奖励,所以会有动机去积极推广;受邀请的朋友也能得到奖励,就比较不会觉得只是单纯被利用了。来自推荐的流量,可以再细分下去:每位使用者平均推荐给多少人?成功推荐的比例?推荐而来的转换率如何?哪种类型的使用者比较喜欢推荐?比较有影响力?怎么样设计推荐奖励机制?有很多优化的方向可以尝试。

      Revenue:企业存在目的在于获利

      我们的获利模式是什么?有许多的企业是透过贩卖商品跟服务来获利,那么就必须去确认在浏览商品、加入购物车、付费等流程中,每个阶段都是顺利的,并监控每个步骤的完成比例、跳出率等等。如果是Freemium模式,除了要注意付费用户的比例、每个付费用户的贡献之外,也要确保从免费转为付费的流程是顺畅的、是让消费者没有疑虑的。如果是透过广告营利,那么可能就不是专注在Revenue这个指标,而是尽量去提升流量跟粘性,以便提升广告的曝光量。

      以上针对AARRR的各个元素进行了简单介绍,也稍微提到了可以优化的方向,最后有几件事情要提醒:必须确保所有数据都有人负责,数据只是结果,无法告诉你背后原因;想找出原因应考虑进行一些质化研究,应思考这几个数据的优先级。举例来说,大部分Startup应该要先专注在Activation跟Retention上,确认自己的产品真的解决某些人的痛点。

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