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数据分析框架:AARRR模型

作者:发布时间:2018-11-22分类:数据分析阅读:234765 ℃评论:0 评论

数据分析框架:AARRR模型

AARRR模型是所有产品经理都要了解的一个数据模型。著名的《增长黑客》里面的数据分析基础,也是以这个模型为基础的。

数据分析框架:AARRR模型

  • 获取(Acquisition):用户如何发现(并来到)你的产品?

  • 激活(Activation):用户的第一次使用体验如何?

  • 留存(Retention):用户是否还会回到产品(重复使用)?

  • 收入(Retention):产品怎样(通过用户)赚钱?

  • 传播(Retention):用户是否愿意告诉其他用户?

这个模型将数据分析分成了五个大的模块,我们依据这个模型,把每一个模块划分出更细分的维度,罗列出影响每一个维度的变变量,整理出一些表格,这些表格就成了我们做数据分析的基础。

下面以APP为例详细分析下这个AARRR模型:

1. 获取部分:

获取部分一般需要评估的维度有:渠道的获客数量、获客质量等。

获客数量示例:

获客数量

从上边的表格中看出,360应用市场的获客数量要明显好于其他的安卓应用市场渠道。而且线上活动的获客数量比线下活动的获客数量多,说明这款产品可能更适合在线上做一些推广。当然也有可能是活动本身的质量影响了获客量。

除了渠道获客数量之外,一定要分析渠道获客质量。结合数量和质量两个维度,才能更好的筛选出适合企业自己的优质渠道,更客观的评估公司做的推广活动的效果。

获客质量示例:

获客质量

通过渠道数量和质量这两个指标的分析,我们发现线上活动带来的用户数量、质量都比较高,所以这可能是更适合这个APP的获客渠道。我们筛选出优质的渠道后,就可以在这个渠道上投放更多的资源,从而为公司带来源源不断的新用户。

渠道数量和质量的指标还有很多,要依据产品及公司业务模块区分制定,一般有:每日新增、累积新增、启动次数、首次交易户、首绑交易户、一次性用户数、平均使用时长等。

2. 激活部分:

激活一般指注册激活、主动活跃、推送活跃、交易活跃等。

很多用户下载一个APP后,只是浏览了几个页面,就把应用卸载了。那这个用户数量可以记录在APP新增下载量里面,注册激活就不会记录。

激活示例:

激活

上边的数据显示这个APP的交易活跃明显大于主动活跃,那么可以推断这个APP是交易驱动,可能是一个电商或者理财类的APP。对于一些新闻、娱乐、社交类的APP,它们的主动活跃一般会高于交易活跃。

这里要特别说明的是注册激活部分。注册激活部分需要进行详细的页面埋点,列出影响注册激活的因素,对这些元素不断优化,最后提高产品的注册激活数量。

具体的埋点部分在文章后面有介绍。

3. 留存部分:

用户只有留存下来,才有可能与APP发生更多接触,才有可能最终促成付费。

留存示例:

留存

一般来说,次日留存>3日留存>7日留存>次月留存。用户的留存量刚开始会下降的比较严重,到了后期会逐渐稳定在一个数量级上。稳定下来的这些用户,基本上就是产品的目标用户了。

留存还有很多指标,如:次日留存、3日留存、每日流失、每日回流、用户声明周期、平均生命周期贡献、7日回访用户、使用间隔、页面访问量、回访率等等。具体选定哪个维度进行统计要依据自己的产品和业务重新定制。

4. 收入部分:

收入部分主要是公司的业务层面的数据,用户使用APP后,浏览了什么样的商品和服务,选了了什么商品和服务,最后支付了多少。关于固体交易金额的数据,第三方工具一般统计不了,公司也不可能把这部分数据接口开放给第三方,所以这块是需要我们在产品后台单独做埋点的。

整个支付环节的埋点一般有两个主要因素要考虑,一是看用户的支付支付体验是否顺畅,是否有一些页面卡主了用户,让用户无法进行交易。二是看在哪一个页面流失最高,用控制变量的方法调整流失率高的页面的栏位、交互等。

5. 传播部分:

传播部分一般可以分成两个维度,舆情监控维度(包括用户的主动传播分享)和产品的引导分享维度。

大一点的公司一般都有专业的部门来负责舆情监控,会收集和处理一些负面的评论,积极传播产品的正面价值。

产品内部的引导分享可以参照上面的表格制定一些监控因素,最后统计数据,指导下一步工作。

有了数据分析的框架后,该用什么工具进行数据分析呢?


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