浅谈数据驱动热潮中,重铸AARRR模型

随着互联网的发展,流量竞争越来越激烈越来越贵,花钱砸流量的时代成为历史,于是,更多的思考便转入了流量的最大化利用上,数据驱动应用而生。

 

[title]1、增长黑客的崛起引发数据驱动热潮[/title]

 

先来说说大背景,“增长黑客”这一概念近年来兴起于美国互联网创业圈,最早是由互联网创业者SeanEllis提出。增长黑客是介于技术和市场之间的新型团队角色,主要依靠技术和数据的力量来达成各种营销目标,提出基于产品本身的改造和开发策略,以切实的依据、低廉的成本、可控的风险来达成用户增长、活跃度上升、收入额增加等商业目的。简单来说,就是低成本甚至零成本地用“技术”来让产品获得有效增长。

以前靠花钱砸流量的时代已经一去不复返,对流量最大化利用成了新的趋势,近几年以数据驱动的概念日益火热,同时也诞生出了很多关于数据驱动的理念,其中最为被认可的理念在我看来不外乎两种,第一种是上述提及的用户增长也俗称增长黑客,另外一种则是来源于中国互联网界的精细化运营。

以上这两种不同的理念所倡导的方式都是基于一个前提下提出的概念,即数据驱动。关于数据的深浅,不做过多说明,有过一定经验的运营人员和管理人员应该都心知肚明。

 

[title]2、数据驱动下的北极星指标[/title]

 

先从北极星指数说起,北极星指标又叫做“OMTM” One metric that matters, 唯一重要的指标,之所以叫北极星指标,是因为这个指标一旦确立,就像北极星一样,指引着向着同一方向迈进。

关于数据驱动增长有一个大众普遍的核心指标就是留存率,这里不得不说一下AARRR模型,即 获取(Acquisition)、激活(Activation)、留存(Retention)、收入(Revenue)、推荐(Referral),整个步骤。

浅谈数据驱动热潮中,重铸AARRR模型

AARRR模型,通俗的理解就是,用户怎么来,用户来了怎么活跃,用户活跃之后怎么留存,用户留存之后怎么为产品付费,用户付费之后怎么进行口碑的传递。AARRR模型也是一个典型的漏斗模型。

浅谈数据驱动热潮中,重铸AARRR模型

那么问题来了,传统的AARRR模型能否适应现在的数据场景?

首先我个人将AARRR进行的重组,更加场景化落地。

在图中,原来的AARRR五步逐层漏斗我改造成A、AR、RR三步漏斗,个人认为AR(Activation)(Retention)和RR(Revenue)(Referral)的工作部分是相对独立的,应平行来看。

整个流程用户活跃和用户留存的本质—产品满足不断扩张的需求,将Activation和Retention 同步,因为我认为留存和活跃是相辅相成,在整个流程的活跃其实也是在侧面反映用户在整个流程里的留存,将Refer提前,裂变最好的时机是用户需求得到满足时,而不是在Revenue后面;Revenue同步趁热打铁,其作用不只是盈利,而是用户唤醒。

 

[title]3、各阶段的概述[/title]

 

在获取用户阶段,我们要尽可能的扩大获取目标用户的渠道范围,常用的推广策略有:

  • 利用开放平台、社交平台的第三方开放接口导入用户。
  • 利用种子用户(专家或意见领袖)带来用户。
  • 主流媒体发布关于产品的软文,提高产品的曝光度。
  • 对产品品牌、吉祥物、产品等采用植入广告的方式,提高曝光度。
  • 与其他公司战略合作,取长补短。
  • 搜索引擎优化,百度关键词竞价推广。
  • 激发用户疯抢稀缺资源,例如限时购买等。
  • 在主流论坛创建账号,策划事件,大量转载或媒体介入。
  • 进行产品的创意推广。

提高用户活跃度,活跃度的定义取决于每家产品,有的产品只要唤醒APP即可算活跃用户,对于移动应用产品,用户活跃度还有另外两个关键数据指标:每次启动平均使用时长和每个用户每日的平均启动次数。然而这两个指标却被用户使用时长和用户每日启动次数所干扰;

除了这些,有时活跃用户定义要求完成某个功能点的用户为有效活跃用户,在产品迭代的时候,我们也要对版本的15天活跃度的跟踪,来持续优化细节;

 

在提高用户活跃度阶段,常用的运营策略有:

  • 借鉴游戏类产品的用户成长体系,如任务系统、等级系统等,虚拟币系统构建自己产品的用户成长体系。
  • 利用种子用户的入驻,可以吸引其粉丝的入驻。
  • 采用VIP用户会员制,差异化对待,VIP用户享有特权。满足VIP用户的虚荣心,促使普通用户转化为VIP用户 。

这里我们来说下大家很关注的用户留存率

用户留存率是非常重要的一个数据指标,留存率衡量着一个产品是否健康成长。

 

留存率常用的公式:

  • 留存率=登录用户/新增用户数*100%
  • 留存率(渠道)=登录用户(渠道)/新增用户数*100%
  • 留存率=访问用户/新访问用户数*100%

每个数值其实都可以根据产品而定义:其中登录用户是当前时间段至少登录几次的用户数;

根据产品特性,通过留存率反映从初期不稳定的用户转化为活跃用户到忠诚用户的过程。

 

留存率一般有三个重要的指标:

  • 次日留存率=当天新增且在第2天还登录应用的用户数/当天新增的用户数。
  • 周留存率=当天新增且在第7天还登录应用的用户数/当天新增的用户数。
  • 月留存率=当天新增且在第 30天还登录应用的用户数/当天新增的用户数。

 

提高用户留存率阶段常用的运营策略有(提升用户活跃的方法同样也有效)

  • 定义流失用户,定义流失区间,不同用户特性的产品流失区间的定义不同,有的是用户一天不回头使用就算流失,而有的产品是用户一个月不使用才算流失。
  • 采取用户召回机制,确定用户的核心诉求,
  • 寻找与留存相关性强的指标。例如(阅读3次、收藏3次等)
  • 增加产品的惊喜时刻。
  • 定义忠实用户,寻找忠实用户的惊喜时刻。

 

获取收入

收益来源可能是各家ceo很关注的事情,

获取收入也会偶尔出现在大家KPI中,我们就是要用户买单、消费,把留存用户转化为付费用户。这个阶段的一个重要数据指标是LTV和ROI,即用户给产品的流量价值和收益回报率,是公司所有的互动中所得到的全部经济收益的总和重要的考量依据。

目前我所了解的提高收益,主要的策略有:

  • 根据产品的性质,采用心理定价、折扣定价、差别定价等策略制定产品的价格。
  • 消费模式制定,先试用后购买。

 

病毒式传播

病毒式传播是指用户自发对产品进行口碑传播。

之前2017年连续割韭菜事情,病毒式传播恐怖也是得到了验证,所依仗的就是K(因子)俗称增长因子

K因子(推荐系数)=每个用户向朋友们发出的邀请数量/收到邀请的人转化为新用户的转化率。如果K>1,用户群就会不断增加;如果K<1,用户群就会逐步的停止增长。

在自传播阶段,我们就要提高K因子,常用的策略有: 分享邀请机制的制定。

完善产品的分享邀请机制,通过分享邀请可以获得更多的潜在用户,要注意的是,我们需要给用户响应的奖励。

 

口碑传播,对产品进行创意推广、事件炒作等。形成产品的相关话题,吸引用户的眼球。 增加产品的惊喜时刻。有了超出用户预期的尖叫点,用户自然会主动传播我们的产品。 还有个是渠道,通过AARRR的筛选,渠道的筛选依据如下 K因子>LTV>留存率>活跃度>激活量>下载安装量的顺序依次筛选。

AARRR大家看起来都了解,每个人都有不同的见解,孰对孰错,也欢迎大家留言表达各自的见解。

 

文:一秉(yibingclub)

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