用戶增長模型有哪些?解析用戶生命周期模型有哪些類型

一 AARRR模型 AARRR模型簡單來說是用戶生命周期的概括 AARRR是Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer,這個五個單詞的縮寫,分別對應用戶生命周期中的5個重要環節。
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獲取用戶(Acquisition)
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激發活躍(Activation)
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提高留存(Retention)
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增加收入(Revenue)
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傳播推薦(Refer)
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AARRR模型各環節常見的業務指標
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AARRR流量漏斗增長動作
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全鏈漏斗型 全鏈漏斗型可以找到北極星指標的影響因子,也可以確定指標的數值,并用簡化的公式進行表達;
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全鏈漏斗型(舉例)
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全鏈漏斗型: 優點:吧影響北極星指標的主要細分指標都顯示出來,并標注轉化率,找到機會點,容易搭建; 缺點:不能直接計算北極星指標 因子分級型 因子分級型可以找到北極型指標的影響因子,也可以確定直播的數值,可以用簡化的公式進行表達。 因子分級型公式:
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因子分級型(舉例):
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因子分級型優缺點: 優點:不光可以揭示所有細分指標,找到機會點,還可以計算細分指標對北極星指標的影響; 缺點:搭建起來較為復雜,需要收集的數據多 全定量模型 全定量模型被稱為最精細的增長模型,他分解出了影響增長的因素以及對應的細分指標,并把所有的指標組合在Excel中計算北極星指標。 全定量模型的優缺點:
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全定量模型(案例:某APP): 我們通過一定的案例來了解全定量增長模型,假設某APP的北極星指標為月活躍用戶數,計算北極星目標使用的數據為月新增用戶數、月留存率兩個指標。 具體計算過程: 1)、月新增用戶數 主要變量為:不同獲客渠道數、K因子、激活率三個指標 時間維度為:基于歷史情況對未來進行估計 K因子即為每個老用戶能帶來多少新用戶,是用戶推薦渠道的相關參數 月推薦數=月初活躍用戶數×K因子 2)留存率: 基于歷史平均數,計算出每個月的留存情況,視為第二個數據輸入表。 通過上面的公式,我們可以計算出如下的表,并對未來月份新增,活躍做出預測 北極星指標=MAU的計算工作表

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