一
AARRR模型
AARRR模型简单来说是用户生命周期的概括
AARRR是Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer,这个五个单词的缩写,分别对应用户生命周期中的5个重要环节。
获取用户(Acquisition)
激发活跃(Activation)
提高留存(Retention)
增加收入(Revenue)
传播推荐(Refer)
AARRR模型各环节常见的业务指标
AARRR流量漏斗增长动作
二
全链漏斗型
全链漏斗型可以找到北极星指标的影响因子,也可以确定指标的数值,并用简化的公式进行表达;
全链漏斗型(举例)
全链漏斗型:
优点:吧影响北极星指标的主要细分指标都显示出来,并标注转化率,找到机会点,容易搭建;
缺点:不能直接计算北极星指标
三
因子分级型
因子分级型可以找到北极型指标的影响因子,也可以确定直播的数值,可以用简化的公式进行表达。
因子分级型公式:
因子分级型(举例):
因子分级型优缺点:
优点:不光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:搭建起来较为复杂,需要收集的数据多
四
全定量模型
全定量模型被称为最精细的增长模型,他分解出了影响增长的因素以及对应的细分指标,并把所有的指标组合在Excel中计算北极星指标。
全定量模型的优缺点:
全定量模型(案例:某APP):
我们通过一定的案例来了解全定量增长模型,假设某APP的北极星指标为月活跃用户数,计算北极星目标使用的数据为月新增用户数、月留存率两个指标。
具体计算过程:
1)、月新增用户数
主要变量为:不同获客渠道数、K因子、激活率三个指标
时间维度为:基于历史情况对未来进行估计
K因子即为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)留存率:
基于历史平均数,计算出每个月的留存情况,视为第二个数据输入表。
通过上面的公式,我们可以计算出如下的表,并对未来月份新增,活跃做出预测
北极星指标=MAU的计算工作表
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