AARRR模型

什么是AARRR

AARRR分别代表产品的五个阶段都该做什么

获取用户(Acquisition)

用户怎么找到你(怎么吸引用户):打广告(推送)、病毒式的营销

得清楚我们的目标用户是谁,目标用户在哪。

投送的广告渠道得找好,是通过什么方式投送到什么样的人群里

案例分析:

2001年ipod问世时,用一句“将1000首歌放在你的口袋里”表现便携式播放器的魅力。一简单顺口的广告语能起到很好的效果。

用户需要刺激,和产品匹配的各方面的刺激,想要让人看见就需要亮眼的外表

获取用户需要关注的指标

  • 渠道曝光量:有多少人看到产品推广的线索

  • 渠道转换率:有多少用户因为曝光转化成用户

  • 日新增用户数:每天新增用户数

  • 日应用下载量:每天有多少用户下载该应用

  • 获客成本(CAC):获取一个用户所消耗的成本

激活用户(Activation)

很多用户注册了但是使用率不高,要让用户发现你的产品的亮点。

案例分析

淘宝搜索式的购物流程有6个环节,浏览式的购物流程有7个环节,拼多多为了去掉中间反复的页面跳转,提高转化率,从首页进入支付界面的设置只有4个环节,拼多多是如何做到的呢?

  • 拼多多首页直接推荐产品,不放无效信息,不需要点击多次才能到达产品页面

  • 没有设置购物车,一键直接支付

  • 所有产品都包邮,减少与客服沟通时间

  • 先付款后拼团,让消费者提前用团购价完成支付之后再找人拼团,拼团成功之后发货,不成功就退款,将支付环节提前,尽快锁定消费者

  • 很好利用消费者厌恶损失的这种心理,激发消费者拼团

很多的用户使用产品往往是因为麻烦和不会使用,导致了用户无法激活,所有使用步骤越傻瓜越好,相应的改进产品的性能,提高客户留存

激活用户需要关注的指标

  • 日活跃用户数(简称日活):一天之内,登录或使用某个产品的用户数。类似的还有周活跃用户数,月活跃用户数
  • 活跃率(活跃用户占比):某一时间段内活跃用户在总用户的占比。根据时间可分为日活跃率(DAU)、周活跃率(WAU)、月活跃率(MAU)等

产品使用每个节点用户的流失率,用户流失率和留存率恰好相反,如果某产品新用户的次日留存为20%,那么反过来说明有80%的用户流失了

如果是网页端的产品,还有两个指标衡量网页端的活跃:PV(PageView)是页面浏览量,用户每打开一个网页可以看作一个PV,用户看了十个网页PV为十。

UV(Unique Visitor,独立访客数)是一定时间内访问网页的人数,不管用户访问多少网页,他都只算一个独立访客,怎么确认用户是不是同一个人呢?技术上通过网页缓存cookie或者IP判断,如果这两者改变了,则用户算作全新的访客

留存用户(Retention)

留存的核心目的是让用户养成使用习惯,如何让用户变成回头客。

案例分析:

1、亚马逊会员服务

亚马逊的会员服务在刚推出时,许多分析人士都说这个计划必定失败,因为美国的配送费用很高,而99美金的会员服务会给会员免费配送一年,亚马逊肯定会亏,但亚马逊的真正目标是改变人们的习惯,让他们在购物中习惯会员优惠价格,习惯免运费,从而不再去其他家买东西,提高用户留存。

2、蚂蚁森林游戏

用户激活蚂蚁森林的账户后,他的一部分日常行为:“乘地铁”、“走路”、“在线购买电影票”都会被视为减排行为,然后换算成一定的能量,这种养成性的游戏很好的增加了用户的粘性,提高留存。

有一定的用户之后要懂得回馈用户,让用户养成使用习惯,培养用户忠诚度

产品某个吸引用户的地方要放大,例如一些小功能,得到数据后可以分析出来是哪个点吸引了用户,后期要加强它

留存用户需要关注的指标:

次日留存率:(当天新增的用户中,在第二天使用过产品的用户数)/第一天新增的总用户数

第3日留存率:(第一天新增的用户中,在第3天使用过产品的用户数)/第一天新增的总用户数

第7留存率:(第一天新增的用户中,在第7天使用过产品的用户数)/第一天新增的总用户数

第30天留存率:(第一天新增的用户中,在第30天使用过产品的用户数)/第一天新增的总用户数

Facebook著名的40-20-10法则:新用户次日的留存率为40%,7日之后的留存率20%,30天后留存率10%,这个表现的产品属于数据较好的产品。

变现(Revenue)

如何把实打实的用户变现,让用户付费。

需要注意的是变现夹点,在加购和付费之间仅有一步,但是很多人会放弃,这是很危险的,需要分析用户心理或通过用户的数据分析用户需求,从而着手去解决。

案例分析

在淘宝中,当你加够一款商品,过一段时间如果没有购买,商家会主动联系你询问还有什么问题,或通过今天马上发货了来催促你购买,手段很多,不同的商品需要不同的手段。

加收入需要关注的指标

我们要注意“用户”和“付费用户”的区分,这也将影响收入的计算

**客单价:**每位用户平均购买商品的金额,客单价=销售总额/顾客总数

PUR:(pay user rate) 付费用户占比

**复购率:**一定时间内,消费两次以上的用户/总购买用户数,如果10个客户购买了商品,5个用户产生了重复购买,则复购率为50%

推荐(Recommend)

最后一个环节推荐,也叫病毒式营销,《引爆点》中用流行病类比流行,提出了这样的观点,流行病爆发需要的三个条件:

1、传染物本身

2、传染物发挥所需要的环境

3、人们传播传染物的行为

传染物本身

试着问一下自己:我的产品是否真正解决了用户的痛点?如果你是写文章,思考我的文章能为用户带来哪些真正的价值,如果做餐饮,思考菜品是否真的为用户所喜欢

传染物发挥所需要的环境

用户在哪里?对应AARRR中用户经常在哪些环境中出现。我认为需要用户信息,判断哪类用户喜欢推送,从而分析原因。

热吗传播污染物的行为

考虑人们会因为什么去分享你的产品。例如听音乐,通常晚上半夜的时候听歌会有感触会想分享;购物的时候给了优惠的时候会想分享,或者通过分享发能优惠吸引用户去分享;给用户分享任务可以获得些好处。

案例分析

  • 1、滴滴通过红包这样的超级营销工具,实现产品的自传播

  • 2、民宿平台Airbnb有一个“旅行基金”,当你每推荐一个好友注册Airbnb,你和好友都可以获得礼券金

  • 3、鼓励用户将运动轨迹分享到微信朋友圈来打卡,从而实现用户的自主传播

如果没有这种自传播,你的信息流就会中断,从而无法实现自增长,比如有人在“水滴筹”发起筹款时,有十个朋友看到,但是都没有转到自己的朋友圈去分享,那么信息流就此中断,不会进行第二次传播。

需要注意的是,坚持把每一次的营销当做一次产品体验的理念,热点一定不能是噱头,而是希望兼顾一些普惠型的营销活动,真正能为消费者带来好处。

关注的指标

转发率:转发的用户数/看到该功能的用户数

转化率:比如淘宝转化率=某段时间产生购买行为的用户数/所有到达店铺的访客人数,比如双十一,看到店铺某个产品的客户有100个,最后下单的人数有10个,则转化率为10%。

K因子:用来衡量推荐的效果。K因子=(每个用户向他的朋友发出请求的数量)*接收到邀请的人转化为新用户的转化率K>1 用户像滚雪球一样的增大;K<1 用户群到某个规模时就会停止通过自传播的增长。


AARRR能做什么

,看到店铺某个产品的客户有100个,最后下单的人数有10个,则转化率为10%。

K因子:用来衡量推荐的效果。K因子=(每个用户向他的朋友发出请求的数量)*接收到邀请的人转化为新用户的转化率K>1 用户像滚雪球一样的增大;K<1 用户群到某个规模时就会停止通过自传播的增长。


AARRR能做什么

完成一个产品的生命周期;通过模型了解分析用户心理;完成用户画像

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