面向運營的互聯網數據分析體系-（二）AARRR數據分析模型

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傳統營銷界的分析框架通常是消費者決策過程模型、消費者購買行為分析模型，實施這些模型需要耗費較大的時間和人力資源。然而互聯網產品的迭代速度快，並且能夠及時獲取觸點（touch point）數據和用戶使用產品的行為數據，因此傳統的分析模型不適合互聯網產品。

2006年，Xavier Blanc發布了REAN模型——reach、engage、activate、nurture。2007年，Dave McClure又發布了AARRR模型，這也是現在曝光度最高的分析模型。REAN和AARRR分析模型其實差不多，它們都是漏斗模型，對應關係見下圖，每個詞的具體定義可以搜索一下，這裡不再重複。這兩者最大的區別就是AARRR模型比REAN模型多了個分享（referral），分享是衡量用戶滿意度、用戶忠誠的重要指標。所以AARRR模型比REAN更加合理。在這一篇文章里，我將談一下對AARRR模型的理解。

1. AARRR數據分析模型總體評價

AARRR是一個分析用戶行為的數據模型，描述了用戶接觸和使用產品的過程。AARRR模型包含用戶的5類行為，依次為獲取/觸達（Acquisition）、交互（Activation）、留存（Retention）、付費（Revenue）和傳播（Referral）。使用AARRR模型構建數據分析模型，可以快速了解當前業務的整體狀態、運營策略的影響。

McClure對這個模型的定位是：「Its

about how to develop a model of your customer behavior, and then use conversion

metrics / web analytics to assist your internet marketing & product

management efforts.」。可以看到，要實施這個模型需要兩個數據，一是總量數據，二是質量數據。網站/APP分析可以看作是總量數據，如新用戶數、會話數、渠道會話數等，許多分析工具（如GA、騰訊分析、talking data、友盟等）提供了這方面的數據支持。質量數據就是轉化數據，這裡的轉化是用戶行為的轉化，McClure給出了轉化分析的示例（如下圖）。

然而，AARRR這類漏斗模型也有明顯的缺陷：

缺少用戶維度的分析。比如用戶偏好分析、用戶成長分析。
是對過去的總結、匯總，不能提供預測型分析結果。

不過，實施AARRR模型是整個數據分析的第一步，通過實施AARRR模型，可以實現描述型分析。增加流量維度（渠道/APP市場、活動、設備、日期等）和用戶維度（生命周期、價值、存續時長等），可以實現診斷型分析。綜合用戶行為數據和用戶屬性數據，利用統計方法、機器學習、深度學習工具，可以實現預測型分析。下面開始講一下AARRR五個維度各自包含的指標。

2. AARRR-Acquisition

Acquisition的字面意思是獲取用戶，也可以理解為將用戶引導到產品。流量/渠道運營通常會在各個渠道投放廣告，用各種方法（包括告知、教育、誘導等）激發用戶需求，讓用戶接觸產品。Acquisition包含兩方面的數據：

1) 流量規模。互聯網業務通常都講究規模經濟，產品的可持續發展需要足夠的用戶，因此流量規模數據必不可少。流量規模是一些常用的指標，如PV、UV、DAU、新增、激活等數據。不考慮流量作弊的情況下，流量規模通常與收入呈正比。

2) 渠道指標，包括渠道流量運營成本、規模以及轉化率指標。APP產品的流量來自於各種渠道，如應用市場、積分牆、DSP等。渠道的開拓、維護和優化是運營的基礎，渠道是企業向用戶傳遞價值的通道。渠道指標上，我們關注的是渠道投放效果，推廣的錢不能白花。在acquisition過程中，渠道效果數據體現在曝光到點擊的轉化率和平均獲客成本。還有一個要關注的指標是渠道份額，我們的業務不能過分依賴一個渠道，否則將導致流量不穩定和獲客成本上升。

3. AARRR-Activation

用戶打開app後，我們希望用戶能有良好的用戶體驗。用戶體驗有哪些要素呢？Garrett在2000年的《用戶體驗要素》一書提到了以下幾個要素：一、產品能實現商業目標，並符合用戶需求；二、用戶知道產品的功能，產品上有用戶需要的內容；三、交互流程設計合理，用戶轉化過程合理；四、產品的導航、提示功能設計能幫助用戶轉化；五、產品UI的設計美觀。

如何衡量用戶體驗？我們通過預設一些目標（如加購、瀏覽5篇文章、評論、分享等），評估這些目標的轉化次數、轉化率來評估用戶體驗。一方面衡量了用戶體驗，另一方面也衡量了流量質量。activation是數據分析的重點，它衡量了各類運營的運營質量：

流量運營。在activation過程中，我們可以繼續評估流量質量。這裡的流量質量指標包括一些常規質量指標（平均會話時長、平均會話深度等），還包括一些次要轉化指標。次要轉化指的是用戶完成註冊等動作，正在一步步接近關鍵轉化（如購買、評論）。
產品運營。我們可以通過分析產品各個功能的使用情況來分析用戶行為是否符合預期。統計各功能的使用者數量、比例，以及基於最終轉化計算各功能的TGI（使用某個功能的用戶的最終轉化率/所有用戶的最終轉化率）。
活動運營。一個成功的活動需要優秀的創意和良好的用戶體驗。我們可以用活動曝光和CTR評估活動創意，用最終轉化率衡量用戶體驗。
內容/商品運營。這裡涉及的指標就很多了，構建指標出發點是內容/商品供給和用戶需求/偏好的匹配。供給數據就是各頻道、類別的文章數量或者是各品類的在線、上新數量。需求數據就是用戶在各頻道、品類上的瀏覽、停留、購買數據。

4. AARRR-Retention

運營的一個重要目標是讓用戶留下來。這是因為老用戶的運營成本小、而帶來的收入更多。對於新用戶，我們通常需要使用各種激勵措施引導他們使用、消費，培養他們的使用習慣。現在各類產品都在講場景化運營，場景化運營的本質是針對具體問題提供解決方案，進而提高使用頻率，提升留存率。舉個例子，銀聯錢包經常有各種優惠活動，活動期間的用戶量也不小，可是活動結束後大家還是回到支付寶和微信。原因就在於用戶習慣於微信和支付寶的情況下，銀聯的應用場景缺少差異化，也就是沒有獨特的優勢。

留存率可以用來檢驗產品的用戶體驗和運營績效。推廣活動通常會帶來大量用戶，如果產品體驗差或者帶來的不是目標用戶，將直接從留存率上體現出來。基於新用戶數量和留存率，我們還可以模擬未來的用戶總數趨勢，從而提前採取措施。這裡有個由日留存率計算得到的重要指標——「TAD」，用戶平均活躍天數=1日留存率+2日留存率+…+n日留存率（n=∞），代表了用戶流失前的平均活躍天數。你可以通過推廣改變某一天的留存率，但是要提高一段時間內的TAD，就必須在流量、產品、內容、活動等運營上做的更好才行。

5. AARRR-Revenue

獲取收入是產品和運營的最終目的，app的收入通常有3種形式：應用收費、應用內購買、廣告收入。而廣告收入又有很多種形式，CPD、CPC、CPM、CPS等等。電商、應用內購買可以直接使用電商的收入評估模型。廣告類收入，我們通常需要統計每個廣告曝光、點擊情況，將這些作為轉化目標。下面這張表是電商收入的一些基礎收入指標。但是這些指標還不足以支持電商運營，我們還需要在商品/品類、價格等維度進行深入分析，這將在最後一篇文章中詳細說明。

6. AARRR-Referral

自傳播（病毒傳播）是獲取新用戶的重要途徑。社交傳播速度快，降低了推廣成本，增加了信息可信度（來自熟人、KOL推薦）。同時，用戶的分享行為表明用戶有良好的產品使用體驗，願意向其他人推薦產品。這有點像營銷中的凈推薦值（NPS），它是一個用戶忠誠度指標。通過referral，我們既可以實現用戶增長，也可以評估用戶體驗和用戶忠誠。

以上就是我對AARRR模型的一些理解，我們以這個數據模型為基礎，不同的業務模式、不同的產品生命周期重點關注的數據不一樣，根據重點給老闆、運營提供合適的數據報表，再基於用戶、流量維度，使用對比分析、趨勢分析方法分析報表數值變動的原因。