資料分析框架之AARRR漏斗模型

2022-08-30 23:48:31 字數 3008 閱讀 5144

aarrr模型是運營裡面乙個非常有名的使用者分析模型,也是乙個典型的漏斗模型,前段時間工作上寫的分析材料裡面也提到了這個模型,這個模型也可以作為資料分析的框架,這裡結合了網上的一些參考資料,總結了模型中可能涉及到各項分析指標和分析方法。

aarrr模型將資料分析分為了5個部分,而aarrr模型在使用者生命週期的管理中,運用的極為顯著。

啟用使用者(activation)通過提醒通知等功能,啟用使用者

提高留存(retention)培養使用者習慣與粘性,提高使用者的留存率

獲取收入(revenue)為優質使用者提供針對性的服務,獲取收入

自傳播(refer)達到使用者忠誠,實現使用者傳播,達到使用者裂變效果

運營一件產品首先就需要獲取使用者,也就是推廣。要清楚目標人群,在對目標人群進行定位和匹配。在這一階段需要關注推廣各渠道的流量、質量、獲客成本等因素。

核心指標:

—— 渠道貢獻的使用者份額。

—— 是否存在大量垃圾使用者。

—— 註冊轉化率分析。

已經獲取到新使用者後需要考慮怎樣留住這些新增使用者,怎樣增加使用者停留時間,增加增加使用者使用頻次,可能是優化內容,豐富產品種類,活動促活等等手段,讓新增使用者活躍起來。

核心指標:

pv(頁面瀏覽量)、uv(獨立訪客數)、dau/wau/mau(日活躍數)、daot(日均使用時長)

分析方法:

針對某個細節點,進行多維度組合分析,留存分析、轉化分析、活躍分析

解決問題:

—— 核心使用者規模(日活)、週期性使用者規模(周活)、使用者規模穩定性(月活)。

—— 產品活躍使用者流失分析的依據,分解活躍使用者。

—— 使用者活躍率,活躍使用者計使用者量。

—— 分析產品的質量問題。

—— 觀察不同時間維度的平均使用時長,了解不同使用者群的習慣。

—— 渠道質量衡量標準之一。

使用者場景分析

留存率解決問題:

—— 活躍使用者生命週期分析。

—— 渠道的變化情況。

—— 拉動收入的運營手段,版本更新對於使用者的流失影響評估。

—— 什麼時期的流失率較高。

arpu、arppu、付費率、付費頻率、回購率、高額、中額、低額使用者分布

分析方法:

使用者體驗分析、產品問題分析、銷量增長分析

付費率(pr或者pur):付費使用者數佔活躍使用者的比例。

解決問題:

—— 產品的收益轉化能力標準。

—— 使用者付費關鍵點和轉化週期。

—— 付費轉化效果評估。

活躍付費使用者數(apa):在統計時間區間內,成功付費的使用者數。

活躍付費使用者數的計算公式:apa=mau×mpr(月付費率)

解決問題:

—— 產品的付費使用者規模。

—— apa的構成情況,鯨魚使用者、海豚使用者、小魚使用者的比例以及收益能力。

—— 付費群體的價值即整體穩定性分析。

arpu:平均每個使用者收入,arpu=revenue/user

解決問題:

—— 不同渠道使用者質量的判斷。

—— 產品收益貢獻分析。

—— 活躍使用者人均收入與投放成本的關係。

平均每付費使用者收入(arppu):在統計時間內,付費使用者產生的平均收入。一般以月計,arppu=revenue/payment user

解決問題:

arppu與apa、mpr的結合可以分析付費使用者的留存情況,對特定付費群體的流失進行深度分析,保證付費質量和規模。

—— 付費使用者的付費能力和梯度變化。

—— 付費使用者的整體付費趨勢和不同付費階層差異。

—— 對鯨魚使用者的價值挖掘。

自傳播也叫口碑傳播或者病毒式傳播,常見的邀請好友得好禮、朋友圈傳播,都屬於這裡傳播方式。其中有乙個重要的指標k因子

k=(每個使用者傳播給他的朋友數量)*(接受邀請的人轉化為新使用者的概率)

假設平均每個使用者會向20個朋友發出邀請,而平均的轉化率為10%,則k=20×10%=2。

若大於1,說明使用者在增長,這個方式的成本低,效果好,唯一的前提是產品自身要足夠好,有很好的口碑,從自傳播到再次獲取新使用者,應用運營形成乙個螺旋式的上公升的軌道。

分析方法:

流失預警分析、使用者啟用分析、付費決策分析

通過aarrr模型,可以看到產品運營等等每個環節的重要性,獲取使用者關係到產品多大程度進入市場,活躍與留存關係到產品生命週期,收入的重要自是必不可少,自傳播則是盡可能爭取的資源,降低成本擴大影響的環節,每個環節都需要大量的資料分析和迭代,從而不斷改進產品。

最後再總結了不同側重點分析策略:

使用者行為事件、渠道、產品功能點選、事件分析、使用者場景分析、使用者軌跡分析、使用者行為軌跡、頁面流、路徑分析、活躍使用者分析、使用者分群、使用者分層、使用者細查、使用者決策模型

pv、uv、跳出率、訪問深度、停留時長、熱點圖、頁面公升降榜、頁面頻道流轉、使用者訪問地域、訪問終端、訪問**、新老訪客、活躍度

新使用者、啟用使用者、活躍使用者、衰退使用者、流失使用者、分析各個人群的數量、分析對應的關於產品、使用者行為、轉換、留存、註冊相關

按照新使用者、使用使用者、活躍使用者、付費使用者、**值貢獻付費使用者分層、按照年齡、地域、消費能力、習慣、進行分群,分析各人群的數量,分析對應的關於產品,使用者行為,轉換、留存、註冊相關

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