AARRR 模型
AARRR 模型只是用户生命周期的概括
AARRR是,,,,,Refer,这五个词的缩写,分别对应用户生命周期中的五个重要环节 。
()
刺激 ()
提高留存率()
增加收入()
传播建议(参考)
AARRR模型各环节的常见业务指标
【必知这4种模型用户增长模型有哪些】AARRR 流量漏斗增长行动
第二
全链漏斗
全链漏斗型可以求出北极星指标的影响因子,也可以确定指标的值并用简化公式表示;
全链漏斗(示例)
文章插图
全链漏斗:
优点:显示影响北极星指标的主要细分指标,标注转化率,寻找机会,易于搭建;
缺点:不能直接计算北极星指标
三个
因子分级类型
因子分类类型可以找到北极指数的影响因子,也可以确定直播的价值,可以用一个简化的公式来表示 。
因子分级公式:
因子分级类型(示例):
因子分类的优缺点:
优点:不仅可以揭示所有细分指标,找到机会点,还可以计算细分指标对北极星指标的影响;
缺点:设置比较复杂,需要收集大量数据
四个
全量化模型
完整的量化模型被称为最精细的增长模型 。分解影响增长的因素和相应的细分指标,并结合Excel中的所有指标计算北极星指标 。
全量化模型的优缺点:
全量化模型(案例:APP):
我们通过一个特定的案例来理解完整的量化增长模型 。假设一个APP的北极星指标是月活跃用户数,计算北极星目标的数据是两个指标:月新用户数和月留存率 。
具体计算过程:
1)、每月新增用户数
主要变量有:不同获客渠道的数量、K因子、激活率 。
时间维度是:根据历史条件估计未来
K因子是每个老用户能带来多少新用户,是用户推荐渠道的相关参数
月推荐数=月初活跃用户数×K因子
2)保留:
根据历史平均值计算每月留存率并将其视为第二个数据输入表单 。
通过上面的公式,我们可以计算出下表,对未来几个月的新增和活动进行预测
指标 = MAU 计算工作表
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