用户增长模型(用户增长模型的步骤有哪些)

AARRR模型

AARRR模型简单来说是用户生命周期的概括

AARRR是Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer,这个五个单词的缩写,分别对应用户生命周期中的5个重要环节。

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获取用户(Acquisition)

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激发活跃(Activation)

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提高留存(Retention)

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增加收入(Revenue)

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传播推荐(Refer)

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AARRR模型各环节常见的业务指标

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AARRR流量漏斗增长动作

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全链漏斗型

全链漏斗型可以找到北极星指标的影响因子,也可以确定指标的数值,并用简化的公式进行表达;

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全链漏斗型(举例)

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全链漏斗型:

优点:吧影响北极星指标的主要细分指标都显示出来,并标注转化率,找到机会点,容易搭建;

缺点:不能直接计算北极星指标

因子分级型

因子分级型可以找到北极型指标的影响因子,也可以确定直播的数值,可以用简化的公式进行表达。

因子分级型公式:

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因子分级型(举例):

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因子分级型优缺点:

优点:不光可以揭示所有细分指标,找到机会点,还可以计算细分指标对北极星指标的影响;

缺点:搭建起来较为复杂,需要收集的数据多

全定量模型

全定量模型被称为最精细的增长模型,他分解出了影响增长的因素以及对应的细分指标,并把所有的指标组合在Excel中计算北极星指标。

全定量模型的优缺点:

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全定量模型(案例:某APP):

我们通过一定的案例来了解全定量增长模型,假设某APP的北极星指标为月活跃用户数,计算北极星目标使用的数据为月新增用户数、月留存率两个指标。

具体计算过程:

1)、月新增用户数

主要变量为:不同获客渠道数、K因子、激活率三个指标

时间维度为:基于历史情况对未来进行估计

K因子即为每个老用户能带来多少新用户,是用户推荐渠道的相关参数

月推荐数=月初活跃用户数×K因子

2)留存率:

基于历史平均数,计算出每个月的留存情况,视为第二个数据输入表。

通过上面的公式,我们可以计算出如下的表,并对未来月份新增,活跃做出预测

北极星指标=MAU的计算工作表

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