5分鐘建立超詳細的AARRR模型數(shù)據(jù)指標體系

1、5分鐘建立超詳細的AARRR模型數(shù)據(jù)指標體系AARRR模型是我們做用戶分析的經(jīng)典模型，是一個典型的漏斗結(jié)構(gòu)。它從生命周期的角度，描述了用戶進入平臺需經(jīng)歷的五個環(huán)節(jié)，最終獲 取商業(yè)價值。價值不僅直接源于用戶購買行為（獲取營收），還來自用 戶作為推薦者（自傳播）和內(nèi)容產(chǎn)生者（留存率）所帶來的營收。01什么是AARRR模型AARRR分別代表了五個單詞，又分別對應了產(chǎn)品生命周期中的五個階 段：獲?。ˋcquisition ）:用戶如何發(fā)現(xiàn)（并來到）你的產(chǎn)品？激活（Activation ）:用戶的第一次使用體驗如何？留存（Retention ）:用戶是否還會回到產(chǎn)品（重復使用）？收入（Revenue ）

2、:產(chǎn)品怎樣（通過用戶）賺錢？傳播（Refer）:用戶是否愿意告訴其他用戶？AARRR模型指出了兩個核心點：以用戶為中心，以完整的用戶生命周期為線索；把控產(chǎn)品整體的成本/收入關系，用戶生命周期價值(LTV)遠大于用戶獲 取成本(CAC)與用戶經(jīng)營成本(COC)之和就意味著產(chǎn)品的成功。02AARRR 的數(shù)據(jù)指標1、獲取用戶(acquisition )獲取階段即產(chǎn)品的推廣階段，也是產(chǎn)品運營的第一步。運營者通過各種推廣渠道，以各種方式獲取目標用戶，并對各種營銷渠道的效果進行評估，從而更加合理的確定投入策略，最小化用戶獲取成 本(CAC)。這時需關注的指標主要為：(1)日新登用戶數(shù)(DNU )定義：每日

3、注冊并登錄游戲的用戶數(shù)。此處注冊為廣義概念，對于一些 APP而言，則是首次啟動進入 APP的 用戶，所以對于DNU的定義也可以是，首次登錄或啟動 APP的用戶。 需要說明的是，在移動統(tǒng)計中，有時候用戶也特指設備。解決問題：渠道貢獻的用戶份額。宏觀走勢，確定投放策略。是否存在大量垃圾用戶。注冊轉(zhuǎn)化率分析。2、提高活躍度(activation ) 新增用戶經(jīng)過沉淀轉(zhuǎn)化為活躍(Activation )用戶。這時我們需要關注 活動用戶的數(shù)量以及用戶使用頻次、停留時間的數(shù)據(jù)。(1)日活躍用戶數(shù)(DAU )定義：每日登錄過游戲的用戶數(shù)。對于某些APP而言，啟動就是一個活躍用戶，而另一些則要通過賬號 注冊，

4、形成一個網(wǎng)絡賬號，才算作一個活躍用戶?；钴S用戶的計算是排 重的。解決問題：核心用戶規(guī)模。產(chǎn)品生命周期分析。產(chǎn)品活躍用戶流失，分解活躍用戶。用戶活躍率，活躍用戶計用戶量。(2)周活躍用戶數(shù)(WAU )定義：最近7日(含當日)登錄過 APP的用戶數(shù)，一般按照自然周計 算。解決問題:周期性用戶規(guī)模。周期性變化趨勢，主要是推廣期和非推廣期的比較。(3)月活躍用戶數(shù)(MAU)定義：最近一個月即30日(含當日)登錄過APP的用戶數(shù)，一般按照 自然月計算。MAU變化幅度較小，產(chǎn)品用戶規(guī)模穩(wěn)定性來說， MAU是風向標。但 在推廣時期，版本更新、運營活動的調(diào)整，對于 MAU的沖擊則更加明 顯。此外，產(chǎn)品的生命周

5、期階段不同，MAU的趨勢變化也不同。解決問題：用戶規(guī)模穩(wěn)定性。推廣效果評估?？傮w用戶規(guī)模變化。(4)日均使用時長(DAOT)定義：每日總計在線時長/日活躍用戶數(shù)。關于使用時長，可以分為單次使用時長、日使用時長和周使用時長等指標，通過對這些指標做區(qū)間分布和平均計算，了解參與黏性。解決問題：分析產(chǎn)品的質(zhì)量問題。觀察不同時間維度的平均使用時長，了解不同用戶群的習慣。渠道質(zhì)量衡量標準之一。留存即流失分析的依據(jù)。(5) DAU/MAU通過DAU/MAU 可以看出用戶每月訪問 App的平均天數(shù)是多少，比如: 某個App擁有50萬DAU ,100萬MAU，其DAU/MAU 比值就是0.5, 即，用戶每月平均

6、訪問的時間是 30*0.5=15 天。這也是評估用戶粘性 的一個比較重要的指標。DAU/MAU 介于3.33%到100%之間，但顯然這兩種情況現(xiàn)實中基本 不可能出現(xiàn)。在不同領域的 App會有不同的基準值可參考，例如移動 游戲會以20%為基線，王者榮耀在2017年6月和9月的值基本都在 31%左右。而工具類 App會以40%為基線。DAU/MAU 的值越高，那么毫無疑問， App的粘性越強，表示有更多 的用戶愿意使用App ;反之如果DAU/MAU 的值很低，但并不能直接說這個App是失敗的。我們還需要結(jié)合產(chǎn)品屬性(比如定期理財/求職/買房/租房的App ,可能天然屬性DAU會相對低)、時間考量

7、(工作日/假期等)、版本更新、運營活動、用戶維度的 ARPU值等多個條件 進行多維分析，才能得出結(jié)論。所以，正確理解 DAU/MAU 的意義很 重要。3、留存(retention )解決了活躍度的問題，又發(fā)現(xiàn)了另一個問題：“用戶來得快、走得也快”。 有時候我們也說是游戲沒有用戶粘性或者留存。我們需要可以用于衡量用戶粘性和質(zhì)量的指標，這是一種評判APP初期能否留下用戶和活躍用戶規(guī)模增長的手段，留存率( Retention )是 手段之一。留存率：某段時間的新增用戶數(shù)，記為 A,經(jīng)過一段時間后，仍然使用 的用戶占新增用戶A的比例即為留存率。(1)次日留存率(Day IRetention Ratio

8、)定義：日新增用戶在+1日登錄的用戶數(shù)占新增用戶的比例。(2)三日留存率(Day 3Retention Ratio)定義：日新增用戶在+3日登錄的用戶數(shù)占新增用戶的比例。(3)七日留存率(Day /Retention Ratio)定義：日新增用戶在+7日登錄的用戶數(shù)占新增用戶的比例。留存率逐漸演變?yōu)樵u判產(chǎn)品質(zhì)量的重要標準。在關注留存率的同時，也要關心流失率的分析。留存率更加關心的是從用戶獲取的角度綜合分析獲取用戶的渠道方式是否合理，產(chǎn)品用戶規(guī)模是否能夠增長。而流失率則關心為什么有些用戶離開 APP,這可能是在 用戶獲取階段就存在的問題，但是當 APP存在穩(wěn)定用戶規(guī)模后，一個 付費用戶的流失，卻

9、可能讓 APP收入大幅下滑。留存率的計算可以按照統(tǒng)計的時間區(qū)間來劃定，例如在計算周留存時， 計算新增用戶周留存則是一周總計的新增量在隨后每周的留存情況。上面提到的+3日或者+7日，意在著重強調(diào)，第3日和第7日的概念。注意，計算留存率時，新增當日是不被計入天數(shù)的，也就是說我們提到 的留存用戶，指的是新增用戶新增后的第1天留存、第3天留存和第7 天留存。解決問題：APP質(zhì)量評估。用戶質(zhì)量評估。用戶規(guī)模衡量。流失：統(tǒng)計時間區(qū)間內(nèi)，用戶在不同的時期離開 APP的情況。(4)日流失率(Day IChurn Ratio)定義：統(tǒng)計日登錄 APP,但隨后7日未登錄APP的用戶占統(tǒng)計日活躍 用戶的比例。(5)

10、周流失率(Week Churn Ratio)定義：上周登錄過 APP,但是本周未登錄過 APP的用戶占上周周活躍 用戶的比例。(6)月流失率(Month Churn Ratio)定義：上月登錄過APP,但是本月未登錄過 APP的用戶占上月月活躍 用戶的比例。流失率是在APP進入穩(wěn)定期需要重點關注的指標，如果說關注留存是 關注APP用戶前期進入APP的情況，那么關注流失率則是在產(chǎn)品中期 和后期關心產(chǎn)品的用戶穩(wěn)定性，收益能力轉(zhuǎn)化。穩(wěn)定期的收益和活躍都 很穩(wěn)定，如果存在較大的流失率，則需要通過該指標起到警示作用，并 逐步查找哪部分用戶離開了 APP,問題出在哪里。尤其是對付費用戶流 失的分析，更需要

11、重點關心。解決問題：活躍用戶生命周期分析。渠道的變化情況。拉動收入的運營手段，版本更新對于用戶的流失影響評估。什么時期的流失率較高。行業(yè)比較和產(chǎn)品中期評估。4、收入（revenue ）收入的來源有很多種，主要包括：應用付費、應用內(nèi)功能付費、廣告收 入、流量變現(xiàn)等，主要考核的指標比如ARPU （客單價）。主要關注：（1）付費率（PR或者PUR）定義：付費用戶數(shù)占活躍用戶的比例。通俗地說，付費率也稱作付費滲透率，在移動 APP市場，多數(shù)只關心 日付費率，即 Daily Payment Ratio 。付費率的高低不代表產(chǎn)品的付費用戶增加或減少付費率在不同APP類型的產(chǎn)品中表現(xiàn)也是不同的。解決問題:產(chǎn)

12、品的收益轉(zhuǎn)化能力標準用戶付費關鍵點和轉(zhuǎn)化周期。付費轉(zhuǎn)化效果評估。(2)活躍付費用戶數(shù)(APA)定義：在統(tǒng)計時間區(qū)間內(nèi)，成功付費的用戶數(shù)。一般按照月計，在國際市場也稱作 MPU (Monthly Paying Users )。在數(shù)據(jù)分析中，更加切實地關注日付費用戶和周付費用戶，主要原因是用戶的生命周期短暫，短期付費成為關注焦點?；钴S付費用戶數(shù)的計算公式如下：APA = MAU XMPR解決問題：產(chǎn)品的付費用戶規(guī)模。APA的構(gòu)成情況，鯨魚用戶、海豚用戶、小魚用戶的比例以及收益能力。付費群體的價值即整體穩(wěn)定性分析。(3)平均每用戶收入(ARPU) 定義：在統(tǒng)計時間內(nèi)，活躍用戶產(chǎn)生的平均收入。一般以月

13、計。平均每個用戶收入的計算公式如下：ARPU = Revenue/UserMonthly ARPU = Revenue/MAU即總收入除以總活躍用戶數(shù)，一般按照月計。嚴格定義的ARPU不同于國內(nèi)所認識的 ARPU,國內(nèi)的ARPU=總收入 /付費用戶數(shù)。所以，很多時候會強調(diào)付費ARPU,此處有專門的術語叫作ARPPU。ARPU用于產(chǎn)品定位初期的不同規(guī)模下的收入估計， 也是LTV的重要參 考依據(jù)。解決問題：不同渠道用戶質(zhì)量的判斷。產(chǎn)品收益貢獻分析?；钴S用戶人均收入與投放成本的關系。(4)平均每付費用戶收入(ARPPU)定義：在統(tǒng)計時間內(nèi)，付費用戶產(chǎn)生的平均收入。一般以月計。平均每付費用戶收入的計算

14、公式如下。ARPPU = Revenue/Payment UserMonthly ARPPU = Revenue/APA即總收入除以總付費用戶數(shù)，一般以月計。ARPPU容易受到鯨魚用戶和小魚用戶的影響，分析時需謹慎。ARPPU與APA、MPR的結(jié)合可以分析付費用戶的留存情況，對特定 付費群體的流失進行深度分析，保證付費質(zhì)量和規(guī)模。解決問題：付費用戶的付費能力和梯度變化。付費用戶的整體付費趨勢和不同付費階層差異。對鯨魚用戶的價值挖掘。（5）生命周期價值（LTV）定義：用戶在生命周期內(nèi)為創(chuàng)造的收入總和?？梢钥闯墒且粋€長期累積的 ARPU。對每個用戶的平均LTV計算如下。LTV = ARPU XLT

15、 （按月或天計算平均生命周期） 其中，LT為Life Time （生命周期），即一個用戶從第一次啟動 APP, 到最后一次的時間，一般計算平均值， LT以月計，就是留存在 APP的 平均月的數(shù)量。例如，一款APP的ARPU = 2, LT=5,那么LTV = 2 X5 = 10。以上的計算方式在理論上是可行的， 在實際中我們采取以下的LTV計算 方法。跟蹤某日或者某周的新增用戶，計算該批用戶在隨后的7日、14日、30日的累積收入貢獻，然后除以該批新增用戶數(shù)，即累積收入/新增用戶=累積ARPU （LTV）。此種方式可計算該批新增用戶在不同生命周 期階段的粗略生命周期價值。解決問題：用戶收益貢獻周期。用戶群與渠道的利潤貢獻，LTV與CPA的衡量。LTV不區(qū)分付費與非付費用戶，看待整體的價值。5、傳播（refer ）自傳播也叫作口碑傳播或者病毒式傳播。其中有一個重要的指標K因子。K因子的計算公式不算復雜，過程如下:K=（每個用戶向他的朋友們發(fā)出的邀請的數(shù)量）X （接收到邀請的人 轉(zhuǎn)化