京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
我们在上一篇文章中给大家讲了数据分析的步骤,同时提到了经典的AARRR模型和漏斗模型,这两个模型都是大家需要掌握的,想要做好数据分析这份工作真的要循序渐进且步步为营,不能跳跃忽略,更不能急于求成。今天小编就来给大家好好讲一讲数据分析中的AARRR模型。
什么是AARRR模型?AARRR模型的内容是什么呢?也就是获取、活跃、留存、收益、传播。[就是这些Acquisition(获取)、Activation(活跃)、Retention(留存)、Revenue(收益)、Refer(传播)].下面给大家详细介绍一下每一个内容。
首先说说获取用户。很多人都不是很清楚如何获取用户?一般来说,线上通过网站通过SEO,SEM,app通过市场首发、ASO等方式获取。还有运营活动的H5页面,自媒体等方式。线下通过推广和传单进行获取用户。由此看来获取用户是比较麻烦的。
其次说说提高活跃度。当我们获取了用户以后,就需要通过运营价格优惠、编辑内容等方式进行提高活跃度。把内容做好且多,商品做好且多,价格做到优惠,但需要控制在成本至上的有生长空间。这样的用户是最有价值进行活跃。产品策略上,除了提供运营模块和内容深化。进行产品会员激励机制成长体制进行活跃用户,这样才能够做好提高活跃度这个工作。
然后说说提高留存率。当我们在提高活跃度以后,我们就会积累了一批忠实的用户,这些用户就开始慢慢沉淀下来了。不管是在运营上,还是在采用内容上,需要相互留言等社区用户从而获得反馈,这样电商通过商品质量,通过优质服务提高留存。这些都是业务层面的提高留存。产品模式上,通过会员机制的签到和奖励的机制去提高留存。通过日留存率、周留存率、月留存率等指标监控应用的用户流失情况,并采取相应的手段在用户流失之前,激励这些用户继续使用应用。
接着说说获取收入。我们可以看出获取收入其实是应用运营最核心的一块。不管是免费应用,也应该有其盈利的模式。收入来源主要有三种:付费应用、应用内付费、以及广告。但是在国内的情况来说,很多人不能够接受付费应用。在国内,广告是大部分开发者的收入来源,前面所提的提高活跃度、提高留存率,对获取收入来说,是必需的基础。用户基数大了,收入才有可能上量。
最后就是自传播。以前的运营模型到第四个层次就结束了,但是社交网络的兴起,使得运营增加了一个方面,自传播这已经成为获取用户的一个新途径。这个方式的成本很低,而且效果有可能非常好。所以现在广受重视。
由此可见,AARRR模型确实是一个经典的数据分析模型,大家在学习数据分析的时候一定要多多积累知识,这样才能够做好数据分析的工作,希望这篇文章能能够给大家带来帮助,最后感谢大家的阅读。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20