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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