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  • 数据分析框架之AARRR漏斗模型

      AARRR模型是运营里面一个非常有名的用户分析模型,也是一个典型的漏斗模型,前段时间工作上写的分析材料里面也提到了这个模型,这个模型也可以作为数据分析的框架,这里结合了网上的一些参考资料,总结了模型中可能涉及到各项分析指标和分析方法。

    AARRR模型

    AARRR模型将数据分析分为了5个部分,而AARRR模型在用户生命周期的管理中,运用的极为显著。

    获取用户(Acquisition) 通过不同的渠道让用户下载APP,获取用户

    激活用户(Activation) 通过提醒通知等功能,激活用户

    提高留存(Retention) 培养用户习惯与粘性,提高用户的留存率

    获取收入(Revenue) 为优质用户提供针对性的服务,获取收入

    自传播(Refer) 达到用户忠诚,实现用户传播,达到用户裂变效果

    AARRR数据指标

    1.获取用户(acquisition)  

      运营一件产品首先就需要获取用户,也就是推广。要清楚目标人群,在对目标人群进行定位和匹配。在这一阶段需要关注推广各渠道的流量、质量、获客成本等因素。

    核心指标:
    曝光量、点击量、下载量、安装量、激活量、CTR、激活率、安装率、总用户数
    分析方法:
    趋势洞察、渠道归因、链接标记、漏斗分析、热图分析、分群分析、A/B测试、留存分析
    解决问题:
    —— 渠道贡献的用户份额。
    —— 是否存在大量垃圾用户。
    —— 注册转化率分析。

    2.激活用户(Activation)  

      已经获取到新用户后需要考虑怎样留住这些新增用户,怎样增加用户停留时间,增加增加用户使用频次,可能是优化内容,丰富产品种类,活动促活等等手段,让新增用户活跃起来。
    核心指标:
    PV(页面浏览量)、UV(独立访客数)、DAU/WAU/MAU(日活跃数)、DAOT(日均使用时长)
    分析方法:
    针对某个细节点,进行多维度组合分析,留存分析、转化分析、活跃分析
    解决问题:
    —— 核心用户规模(日活)、周期性用户规模(周活)、用户规模稳定性(月活)。
    —— 产品活跃用户流失分析的依据,分解活跃用户。
    —— 用户活跃率,活跃用户计用户量。
    —— 分析产品的质量问题。
    —— 观察不同时间维度的平均使用时长,了解不同用户群的习惯。
    —— 渠道质量衡量标准之一。

    3.提高留存(Retention)  

      通常维护一个老用户的成本要远低于获取一个新用户的成本,所以用户留存非常重要,避免用户流逝,就必须了解用户的习惯、喜好,并以此对产品做出更改。
    核心指标
    次日留存率、三日留存率、七日留存率(日新增用户在+7日登录的用户数占新增用户的比例)、30日留存率。
    每日流失率(统计日登录APP,但随后7日未登录APP的用户占统计日活跃用户的比例)、每日回流、使用间隔、回访率。
    分析方法:
    用户场景分析
    留存率解决问题:
    —— APP质量评估。
    —— 用户质量评估。
    —— 用户规模衡量。
    流失率解决问题:
    —— 活跃用户生命周期分析。
    —— 渠道的变化情况。
    —— 拉动收入的运营手段,版本更新对于用户的流失影响评估。
    —— 什么时期的流失率较高。

    4.获取收入(Revenue)

      收入的来源有很多种,主要包括:应用付费、应用内功能付费、广告收入、流量变现等。
    核心指标:
    ARPU、ARPPU、付费率、付费频率、回购率、高额、中额、低额用户分布
    分析方法:
    用户体验分析、产品问题分析、销量增长分析

    付费率(PR或者PUR):付费用户数占活跃用户的比例。
    解决问题:
    —— 产品的收益转化能力标准。
    —— 用户付费关键点和转化周期。
    —— 付费转化效果评估。
    活跃付费用户数(APA):在统计时间区间内,成功付费的用户数。
      活跃付费用户数的计算公式:APA=MAU×MPR(月付费率)
    解决问题:
    —— 产品的付费用户规模。
    —— APA的构成情况,鲸鱼用户、海豚用户、小鱼用户的比例以及收益能力。
    —— 付费群体的价值即整体稳定性分析。
    ARPU:平均每个用户收入,ARPU=Revenue/User
    解决问题:
    —— 不同渠道用户质量的判断。
    —— 产品收益贡献分析。
    —— 活跃用户人均收入与投放成本的关系。
    平均每付费用户收入(ARPPU):在统计时间内,付费用户产生的平均收入。一般以月计,ARPPU=Revenue/Payment User
    解决问题:
      ARPPU与APA、MPR的结合可以分析付费用户的留存情况,对特定付费群体的流失进行深度分析,保证付费质量和规模。
    —— 付费用户的付费能力和梯度变化。
    —— 付费用户的整体付费趋势和不同付费阶层差异。
    —— 对鲸鱼用户的价值挖掘。

    5.自传播(Refer)

      自传播也叫口碑传播或者病毒式传播,常见的邀请好友得好礼、朋友圈传播,都属于这里传播方式。其中有一个重要的指标K因子
      k=(每个用户传播给他的朋友数量)*(接受邀请的人转化为新用户的概率)
      假设平均每个用户会向20个朋友发出邀请,而平均的转化率为10%,则K=20×10%=2。
      若大于1,说明用户在增长,这个方式的成本低,效果好,唯一的前提是产品自身要足够好,有很好的口碑,从自传播到再次获取新用户,应用运营形成一个螺旋式的上升的轨道。
    分析方法:
    流失预警分析、用户激活分析、付费决策分析

    总结

      通过AARRR模型,可以看到产品运营等等每个环节的重要性,获取用户关系到产品多大程度进入市场,活跃与留存关系到产品生命周期,收入的重要自是必不可少,自传播则是尽可能争取的资源,降低成本扩大影响的环节,每个环节都需要大量的数据分析和迭代,从而不断改进产品。
      最后再总结了不同侧重点分析策略:

    1、以用户行为为中心的分析

      用户行为事件、渠道、产品功能点击、事件分析、用户场景分析、用户轨迹分析、用户行为轨迹、页面流、路径分析、活跃用户分析、用户分群、用户分层、用户细查、用户决策模型

    2、以流量访问为中心的分析

      PV、UV、跳出率、访问深度、停留时长、热点图、页面升降榜、页面频道流转、用户访问地域、访问终端、访问来源、新老访客、活跃度

    3、以用户生命周期为中心的分析

      新用户、激活用户、活跃用户、衰退用户、流失用户、分析各个人群的数量、分析对应的关于产品、用户行为、转换、留存、注册相关

    4、以用户分群分层为中心的分析

      按照新用户、使用用户、活跃用户、付费用户、高价值贡献付费用户分层、按照年龄、地域、消费能力、习惯、进行分群,分析各人群的数量,分析对应的关于产品,用户行为,转换、留存、注册相关

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    原作者:CSDN博主「紫雪凝香」
    原文链接:https://blog.csdn.net/WANG_hl/article/details/105599276

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/wuzc/p/12805857.html
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