什么是AARRR模型

◾ Acquisition【获取】

用户从不同渠道来到你的产品

◾ Activation【激活】

用户在你的产品上完成了一个核心任务(并有良好体验)

◾ R etention【存留】

用户回来继续不断的使用你的产品

◾ R evenue 【收益】

用户在你的产品上发生了可使你收益的行为

◾ R eferral 【推荐】

用户通过你的产品，推荐引导他人来使用你的产品

AARRR模型的核心点

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。

AARRR模型中每个项目的意义

No.1 获取用户(Acquisition)

运营一款移动应用的第一步,毫无疑问是获取用户，也就是大家通常所说的推广。如果没有用户，就谈不上运营。

No.2 提高活跃度(Activation)

很多用户可能是通过终端预置(刷机)、广告等不同的渠道进入应用的，这些用户是被动地进入应用的。 如何把他们转化为活跃用户，是运营者面临的第一个问题。

当然，这里面一个重要的因素是推广渠道的质量。差的推广渠道带来的是大量的一次性用户，也就是那种启动一次，但是再也不会使用的那种用户。严格意义上说，这种不能算是真正的用户。

好的推广渠道往往是 有针对性地圈定了目标人群，他们带来的用户和应用设计时设定的目标人群有很大吻合度，这样的用户通常比较容易成为活跃用户。另外，挑选推广渠道的时候一定要先分析自己应用的特性(例如是否小众应用)以及目标人群。对别人来说是个好的推广渠道，对你却不一定合适。

另一个重要的因素是 产品本身是否能在最初使用的几十秒钟内抓住用户。再有内涵的应用，如果给人的第一印象不好，也会“相亲"失败，成为“嫁不出去的老大难”。

此外，还有些应用会 通过体验良好的新手教程来吸引新用户，这在游戏行业尤其突出。

No.3 提高留存率(Retention)

有些应用在解决了活跃度的问题以后，又发现了另一个问题:“用户来得快、走得也快”。有时候我们也说是这款应用没有用户粘性。

我们都知道,通常保留一个老客户的成本要远远低于获取一个新客户的成本。所以狗熊掰玉米(拿-一个、丢一个)的情况是应用运营的大忌。但是很多应用确实并不清楚用户是在什么时间流失的，于是一方面他们不断地开拓新用户，另一方面又不断地有大量用户流失。

解决这个问题首先 需要通过日留存率、周留存率、月留存率等指标监控应用的用户流失情况，并采取相应的手段在用户流失之前，激励这些用户继续使用应用。

留存率跟应用的类型也有很大关系。通常来说，工具类应用的首月留存率可能普遍比游戏类的首月流存率要高。

No.4 获取收入(Revenue)

获取收入其实是应用运营最核心的一块。极少有人开发一款应用只是纯粹出于兴趣，绝大多数开发者最关心的就是收入。即使是免费应用，也应该有其盈利的模式。

收入有很多种来源，主要的有三种: 付费应用、应用内付费以及广告。付费应用在国内的接受程度很低，包括GooglePlayStore在中国也只推免费应用。在国内，广告是大部分开发者的收入来源，而应用内付费目前在游戏行业应用比较多。

无论是以上哪一种，收入都直接或间接来自用户。所以，前面所提的提高活跃度、提高留存率，对获取收入来说，是必需的基础。用户基数大了，收入才有可能上量。

No.5 自传播(Refer)

以前的运营模型到第四个层次就结束了，但是 社交网络的兴起，使得运营增加了一个方面，就是基于社交网络的病毒式传播，这已经成为获取用户的一个新途径。这个方式的成本很低，而且效果有可能非常好；唯一的前提是产品自身要足够好，有很好的口碑。

从自传播到再次获取新用户，应用运营形成了一个螺旋式上升的轨道。而那些优秀的应用就很好地利用了这个轨道，不断扩大自己的用户群体。

AARRR模型的数据指标

◾ 获取用户（acquisition）

▪ 日新登用户数（DNU）

◾ 提高活跃度（activation）

▪ 日活跃用户数（DAU）

▪ 周活跃用户数（WAU）

▪ 月活跃用户数(MAU)

▪ 日均使用时长(DAOT)

▪ DAU/MAU

◾ 留存（retention）

▪ 次日留存率(Day 1Retention Ratio)

▪ 三日留存率(Day 3Retention Ratio)

▪ 七日留存率(Day 7Retention Ratio)

▪ 日流失率(Day 1Churn Ratio)

▪ 周流失率(Week Churn Ratio)

▪ 月流失率(Month Churn Ratio)

◾ 收入（revenue）

▪ 付费率(PR或者PUR)

▪ 活跃付费用户数(APA)

▪ 平均每付费用户收入(ARPPU)

▪ 生命周期价值(LTV)

◾ 传播（refer）

▪ 自传播也叫作口碑传播或者病毒式传播。其中有一个重要的指标K因子。

▪ K＝（每个用户向他的朋友们发出的邀请的数量）×（接收到邀请的人转化为新用户的转化率）。

以上是AARRR模型的数据指标体系。如果您对如何高效建立完善的数据指标体系还有疑惑，也可以使用九数云进行自助式的搭建，可以大大提升我们的工作效率。

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