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用户分析 | 如何建立超详细的AARRR模型数据指标体系?

作者/整理:全讯网 来源:互联网 2019-06-12

AARRR模型是我们做用户分析的经典模型,是一个典型的漏斗结构。它从生命周期的角度,描述了用户进入平台需经历的五个环节,最终获取商业价值。价值不仅直接源于用户购买行为(获取营收),还来自用户作为推荐者(自传播)和内容产生者(留存率)所带来的营收。

WechatIMG2074 用户分析 | 如何建立超详细的AARRR模型数据指标体系?

 

 

01 什么是AARRR模型?

AARRR分别代表了五个单词,又分别对应了产品生命周期中的五个阶段:

AARRR模型指出了两个核心点:

  • 以用户为中心,以完整的用户生命周期为线索。
  • 把控产品整体的成本/收入关系,用户生命周期价值(LTV)远大于用户获取成本(CAC)与用户经营成本(COC)之和,就意味着产品的成功。
  • 02 AARRR的数据指标

    1. 获取用户(acquisition)

    获取阶段即产品的推广阶段,也是产品运营的第一步。

    运营者通过各种推广渠道,以各种方式获取目标用户,并对各种营销渠道的效果进行评估,从而更加合理的确定投入策略,最小化用户获取成本(CAC)。

    这时需关注的指标主要为:

    1)日新登用户数(DNU)

    定义:每日注册并登录游戏的用户数。

    此处注册为广义概念,对于一些APP而言,则是首次启动进入APP的用户。所以对于DNU的定义也可以是:首次登录或启动APP的用户。

    需要说明的是:在移动统计中,有时候用户也特指设备。

    解决问题:

    2. 提高活跃度(activation)

    新增用户经过沉淀转化为活跃(Activation)用户。这时我们需要关注活动用户的数量以及用户使用频次、停留时间的数据。

    1)日活跃用户数(DAU)

    定义:每日登录过游戏的用户数。

    对于某些APP而言,启动就是一个活跃用户,而另一些则要通过账号注册,形成一个网络账号,才算作一个活跃用户。活跃用户的计算是排重的。

    解决问题:

    2)周活跃用户数(WAU)

    定义:最近7日(含当日)登录过APP的用户数,一般按照自然周计算。

    解决问题:

  • 周期性用户规模。
  • 周期性变化趋势,主要是推广期和非推广期的比较。
  • 3)月活跃用户数(MAU)

    定义:最近一个月即30日(含当日)登录过APP的用户数,一般按照自然月计算。

    MAU变化幅度较小,产品用户规模稳定性来说,MAU是风向标。但在推广时期,版本更新、运营活动的调整,对于MAU的冲击则更加明显。

    此外,产品的生命周期阶段不同,MAU的趋势变化也不同。

    解决问题:

    4)日均使用时长(DAOT)

    定义:每日总计在线时长/日活跃用户数。

    关于使用时长,可以分为单次使用时长、日使用时长和周使用时长等指标,通过对这些指标做区间分布和平均计算,了解参与黏性。

    解决问题:

    5)DAU/MAU

    通过DAU/MAU可以看出用户每月访问App的平均天数是多少,比如:某个App拥有50万DAU,100万MAU,其DAU/MAU比值就是0.5——即用户每月平均访问的时间是30*0.5=15天。这也是评估用户粘性的一个比较重要的指标。

    DAU/MAU介于3.33%到100%之间,但显然这两种情况现实中基本不可能出现。在不同领域的App会有不同的基准值可参考,例如:移动游戏会以20%为基线,王者荣耀在2017年6月和9月的值基本都在31%左右,而工具类App会以40%为基线。

    DAU/MAU的值越高,那么毫无疑问,App的粘性越强,表示有更多的用户愿意使用App。

    反之如果DAU/MAU的值很低,但并不能直接说这个App是失败的。

    我们还需要结合产品属性(比如定期理财/求职/买房/租房的App,可能天然属性DAU会相对低)、时间考量(工作日/假期等)、版本更新、运营活动、用户维度的ARPU值等多个条件进行多维分析,才能得出结论。

    所以,正确理解DAU/MAU的意义很重要。

    3. 留存(retention)

    解决了活跃度的问题,又发现了另一个问题:“用户来得快、走得也快”。有时候我们也说是游戏没有用户粘性或者留存。

    我们需要可以用于衡量用户粘性和质量的指标,这是一种评判APP初期能否留下用户和活跃用户规模增长的手段,留存率(Retention)是手段之一。

    留存率:某段时间的新增用户数,记为A,经过一段时间后,仍然使用的用户占新增用户A的比例即为留存率。

    1)次日留存率(Day 1Retention Ratio)

    定义:日新增用户在+1日登录的用户数占新增用户的比例。

    2)三日留存率(Day 3Retention Ratio)

    定义:日新增用户在+3日登录的用户数占新增用户的比例。

    3)七日留存率(Day 7Retention Ratio)

    定义:日新增用户在+7日登录的用户数占新增用户的比例。

    留存率逐渐演变为评判产品质量的重要标准。