京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
提到漏斗模型,大家肯定都不陌生,像漏斗一样的模型嘛。我们在商业分析过程中,肯定会遇到各种个样的模型,其中AARRR漏斗模型就是最常见的模型之一。接下来,就跟小编一起来了解一下AARRR漏斗模型的具体内容吧。
AARRR是增长黑客的经典模型,也可以称为用户增长模型,或者海盗法则,本质上是一个流量漏斗模型。AARRR即Acquisition(获取)、Activation(活跃)、Retention(留存)、Revenue(收益)、Refer(传播),分别对应的是产品用户生命周期中的5个重要环节,每个环节的转化都会带来用户流失,但相应的用户价值也会提高。AARRR模型的提出者认为;所有创新型、成长型的企业都应该按照这个模型来做增长。
下面具体来解释以下AARRR5个重要环节:
1.Acquisition获取用户
获取用户一般需要评估的维度有:渠道的获客数量、获客质量等。渠道数量和质量的指标包括:每日新增、累积新增、启动次数、首次交易户、首绑交易户、一次性用户数、平均使用时长等。具体的获取用户的方式,线上方面主要是:网站SEO,SEM,app市场首发、ASO等方式,另外还包括运营活动的H5页面,以及自媒体推广等方式。线下方面主要通过地推形式以及传单形式进行获取。
2.Activation提高活跃度
获取用户之后,利用价格优惠、内容编辑等方法来提高用户的活跃度,让用户使用产品的核心功能,体验到产品的价值。内容多,商品好,价格优惠,但也必须要注意成本。
通过活跃度指标数据,我们可以更清晰的了解到用户的体验,有利于提高用户粘性。
3.Retention提高留存率
留存率指标一般包括:次日、3日、7日、30日留存。通常来说,次日留存>3日留存>7日留存>次月留存。用户的留存量刚开始会下降的比较严重,到了后期会逐渐稳定在一个数量级上。稳定下来的这些用户,基本上就是产品的目标用户了。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。运营上,采用内容,相互留言等社区用户共建UCG,摆脱初期的PCG模式。电商通过商品质量,O2O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。包括app推送和短信激活方式都是激活用户,提高留存的产品方式。
4.Revenue获取收入
获取收入是应用运营最核心的一块。收入来源主要包括三种:付费应用、应用内付费、以及广告。在国内目前付费应用的接受程度很低,包括Google Play Store在中国也只推免费应用。开发者的收入来源主要是广告,而应用内付费目前在游戏行业应用比较多。
无论是哪种付费方式,收入都直接或间接来自用户。这也就意味着,我们前面的提高活跃度、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。
5.Refer自传播
以之前的运营模型来说,通常到第四个层次:获取收入就结束了。但是随着社交网络的兴起,运营又增加了一个层次,这就是基于社交网络的病毒式传播,目前已经成为获取用户的一个新途径。而且这种方式的成本很低,效果好,但前提是产品自身要有足够好的质量和口碑。
从自传播到再次获取新用户,应用运营形成了一个螺旋式上升的轨道。一般优秀的应用会很好地地利用了这个轨道,以此不断扩大自己的用户群体。
以上就是小编今天跟大家分享的关于AARRR漏斗模型的一些基本理论,大家需要结合自己业务中的实际去灵活运用。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13