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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。

獲取用戶（Acquisition）

激發活躍（Activation）

提高留存（Retention）

增加收入（Revenue）

傳播推薦（Refer）

AARRR模型各環節常見的業務指標

AARRR流量漏斗增長動作

二 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；

全鏈漏斗型（舉例）

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三 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：

因子分級型（舉例）：

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，需要收集的數據多四 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：

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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