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AARRR用户增长模型(海盗指标)详解

目录

    • 一、模型起源与概述
    • 二、五大阶段详解
      • 1. 获取(Acquisition)
        • 1.1 定义
        • 1.2 关键指标
      • 2. 激活(Activation)
        • 2.1 定义
        • 2.2 关键指标
      • 3. 留存(Retention)
        • 3.1 定义
        • 3.2 关键指标
        • 3.3 提升留存手段案例
        • 3.4 互联网留存指标标准
      • 4. 推荐(Referral)或自传播
        • 4.1 定义
        • 4.2 关键指标
      • 5. 收入(Revenue)
        • 5.1 定义
        • 5.2 关键指标
    • 三、典型案例示例
      • 1. Nescafé 视频闹钟 App
      • 2. Grammarly 语言校对工具
      • 3. Netflix 流媒体平台

一、模型起源与概述

AARRR 模型最早由知名创业导师、500 Startups 联合创始人 Dave McClure 在 2007 年提出,旨在为初创企业和产品团队提供一套简洁可操作的增长指标框架。

  • 名称含义:“AARRR” 分别代表 Acquisition(获取)、Activation(激活)、Retention(留存)、Referral(推荐)和 Revenue(收入)。
  • 核心价值:通过拆解用户从陌生到付费的全流程,每个阶段都可以设定专属 KPI,并据此调整市场与产品策略,从而实现持续优化与增长。
  • 应用场景:适用于各类互联网产品,尤其是采用“免费增值”(Freemium)或订阅制的 SaaS 服务;同样也可拓展到电商、内容平台等领域。

二、五大阶段详解

1. 获取(Acquisition)

1.1 定义
  • 指用户如何通过各种渠道首次访问或发现产品。

  • 获取阶段关注用户如何首次了解到产品,以及各渠道的获客效率。

拉新:通过各种方式获取用户,吸引用户了解我们的产品,拉新指标检测的目的是优化获客成本,并进一步扩大规模,拉新的手段主要有广告投放、社交媒体、付费渠道、有机渠道、病毒/口碑渠道、SEO搜索引擎优化等。

用户在拉新阶段主要会有下载软件、注册账号、登录活动页面等用户行为。随着互联网红利消失,获客成本不断攀升,越来越需要通过指标监控及精细化运营,实现精准营销以及用户需求的匹配。

1.2 关键指标
  • 曝光量:被多少人看到了
  • 点击量:被多少人点击了
  • 下载量:被多少人下载了
  • 注册量:有多少人注册了
  • PV(Page View)页面浏览量
    • 表示网页被浏览的总次数。每当用户打开或刷新一个页面时,PV 计数增加一次。
    • 同一用户多次浏览同一页面,每次都计为一次 PV。
    • PV 反映了网站内容的吸引力和用户的活跃程度。
    • 例如:如果一个用户在一天内访问了某网站的首页 3 次,产品页 2 次,那么该用户贡献的 PV 总数为 5。
  • UV(Unique Visitor)独立访客数
    • 示在特定时间段内访问网站的独立用户数量。通常通过浏览器的 Cookie 或用户账号来识别唯一访客。
    • 同一用户在一天内多次访问网站,只计为一个 UV。
    • 统计不同设备或账号的访问人数,避免重复计数。
    • UV 反映了网站的受众规模和吸引新访客的能力。
    • 例如:如果同一用户在一天内多次访问某网站,无论访问次数多少,UV 只计为 1。
  • DAU(Daily Active Users,日活跃用户):指在一天内至少进行过一次有效操作(如登录、浏览、互动等)的唯一用户数。
  • WAU(Weekly Active Users,周活跃用户数) :指的是在连续 7 天内,至少与产品进行过一次交互的独立用户数量
  • MAU(Monthly Active Users,月活跃用户):指在过去 30 天或一个自然月内至少进行过一次有效操作的唯一用户数。
  • 网站/APP访问量(Sessions/Visits):衡量特定时间内网站或APP的总访问次数,用于评估流量规模。
  • 点击率(CTR, Click-Through Rate)
    • 广告或推广链接的点击次数与展示次数之比,反映渠道吸引力。
    • 衡量广告被点击的频率。
    • C T R = 点击次数 / 展示次数 CTR=点击次数/展示次数 CTR=点击次数/展示次数
  • 获取成本(CAC, Customer Acquisition Cost):在某一渠道上获取一名新用户所需的平均成本,为投放决策提供财务衡量标准。
  • 渠道分布(Channel Mix):包括自然搜索(SEO)、付费搜索(SEM)、社交媒体、邮件营销、内容营销等各渠道带来的流量占比。
  • 每次点击成本(CPC):广告主为每次点击支付的费用。
  • 每次转化成本(CPA):广告主为每次转化支付的费用。
  • 投资回报率(ROI):衡量广告投入与收益的比例。
  • 转化率(Conversion Rate)
    • 转化率是指在一定时间范围内,用户完成预期行为的次数与总访问次数的比例
    • C V R = 获客数 / 访问数 CVR=获客数/访问数 CVR=获客数/访问数
    • 转化率 = 下单用户 / 活跃用户 转化率=下单用户/活跃用户 转化率=下单用户/活跃用户
  • 获客成本(CAC) C A C = 总获客投入(¥) / 新增用户数 CAC = 总获客投入(¥) / 新增用户数 CAC=总获客投入(/新增用户数
  • 渠道 ROI R O I = ( 新增用户带来的收入–渠道成本 ) / 渠道成本 ROI = (新增用户带来的收入 – 渠道成本) / 渠道成本 ROI=(新增用户带来的收入渠道成本)/渠道成本

2. 激活(Activation)

2.1 定义
  • 指用户在首次体验环节完成关键动作,感受到产品核心价值(“aha 时刻”)。
  • 新用户首次完成对产品核心价值的体验,如注册并完成首次下单、首次使用核心功能、激活帐号等。
  • 激活阶段关注新用户首次使用或完成核心价值行为的比例,通常以“时间到核心价值”的速度和程度衡量。

活跃:让潜在用户真正使用你的产品,这个用户通常指的是新用户,即刚刚完成注册登录行为的用户,这个阶段所面临的问题通常是留不住用户,所以通常要采取一定手段让用户留下来,极简化用户体验成本,比如新手福利、新手引导/任务、定期发短信邮件推送消息等。

2.2 关键指标

首次使用时长、核心功能操作率(如完成首单、发送首封消息等)、新用户满意度( NPS )

  • 设备激活量:点开app的次数。
  • 新手教程完成量:完成新手教程用户量。
  • DADT日均使用时长:活跃 用户日均在线时长。
  • 日活跃/月活跃用户比(DAU/MAU用户粘性)
    • 月度活跃用户中有多少人每天都使用,反映产品粘性,数值越高越理想
    • 用户依赖程度 / 高频0.5 跟行业属性关联非常高。
    • D A U / M A U = 日活跃用户数 / 月活跃用户数 DAU/MAU = 日活跃用户数 / 月活跃用户数 DAU/MAU=日活跃用户数/月活跃用户数
  • 活跃度评分(Onboarding Completion):衡量新用户完成新手引导流程的进度或比例,用于优化引导体验。
  • 激活率(Activation Rate):激活率=激活用户数/新增用户数激活率 = 激活用户数 / 新增用户数激活率=激活用户数/新增用户数。
  • 时间到激活(Time to Activation):从用户进入到完成激活事件的平均时长。
  • 注册转化率(Sign-Up Conversion Rate):访问量到完成注册的比例,反映漏斗顶端激活效率。
  • 首次关键行为完成率(Activation Rate):如首次发布内容、添加好友、完成消息发送或消费行为等,具体根据产品核心价值定义。
  • 时间到价值(Time to First Value, TTFV):从用户首次接触到完成核心价值行为所需的平均时间,越短越能提高留存。
  • 预约到店量/询价量等:个性化指标。

优化思路

  • 设计清晰的引导流程(Onboarding);
  • 在关键节点提供帮助提示或示范视频;
  • 采用分步解锁或奖励机制,降低用户学习成本。

3. 留存(Retention)

3.1 定义
  • 指用户在激活后持续回访、使用产品的比例和频次。
  • 留存阶段关注用户在激活后是否持续回访和使用,通常是衡量产品黏性与价值持续度的关键。
  • 用户在激活后继续使用产品的比例和频次,反映用户忠诚度和产品黏性。

留存:用户的留存率,即有多少用户真正留下来继续使用产品,这是用户全生命周期内最重要的指标,只有当留存做的好,才能降低我们的获客成本,所以产品、运营要围绕创造、满足用户需求(核心需求、延伸需求、需求触发、被动需求)来提高留存率。

3.2 关键指标
  • 距离上次登录的时间:距离上次登陆的时间有多长。

  • 每日流失量: 昨 − 今 昨-今 日登录活跃用户数

  • 留存率(Retention Rate):在第N天、第N周或第N月后仍有使用行为的用户比例,常见有次日留存、3日留存率、7日留存、30日留存等。

    • 留存 率 t = 在第 t ( 天、周、月 ) 仍在使用的用户数 / 初始激活用户数 留存率_t = 在第 t (天、周、月)仍在使用的用户数 / 初始激活用户数 留存t=在第t(天、周、月)仍在使用的用户数/初始激活用户数
    • 活跃用户数 / 同批次新增用户数 活跃用户数/同批次新增用户数 活跃用户数/同批次新增用户数
  • 流失率(Churn Rate)

    • 流失率 = 1 –留存率 流失率 = 1 – 留存率 流失率=1–留存率
    • 流失率 = 流失用户 / 总用户数 流失率=流失用户/总用户数 流失率=流失用户/总用户数
    • 一定周期内未再发生活跃行为的用户比例,与留存率互为补集。
  • 使用频次(Frequency):用户在给定时间内的平均会话次数或事件次数,有助于识别“重度用户”群体。

  • 每日回流:跳回量、分享量,通过分享回到产品中来的用户数。

  • Cohort 分析:按注册日期等维度分组,追踪各批次用户的留存变化,洞察生命周期趋势和优化效果。

优化思路

  • 通过个性化推送、电子邮件或应用内消息提醒;
  • 持续迭代核心功能,增强用户粘性;
  • 建立社群或会员体系,培养用户归属感。
3.3 提升留存手段案例
支付宝用户需求提升留存的手段
核心需求收付款、转账
延伸需求余额宝、基金理财
需求触发app推送、短信提醒
被动需求年度账单、蚂蚁森林
3.4 互联网留存指标标准
次日留存率7日留存率30日留存率
电商35 ~ 40%15 ~ 20%5 ~ 8%
游戏30%15%5%
教育25 ~ 35%10 ~ 15%5 ~ 6%

4. 推荐(Referral)或自传播

4.1 定义
  • 指现有用户主动向他人推荐产品,从而带来新用户。
  • 推荐阶段衡量现有用户主动带来新用户的能力,是增长黑客和病毒式传播的核心。
  • 用户自发将产品推荐给他人,形成裂变增长
4.2 关键指标
  • 订单数:多少订单。
  • GMV(Gross Merchandise Value,商品交易总额)
    • 指的是在一定时间内,平台上所有成功交易的商品或服务的总价值。它通常用于评估电商平台、在线市场或C2C平台(如淘宝、京东)在特定时期内的交易规模。
    • G M V = 交易总件数 × 平均订单金额 GMV=交易总件数×平均订单金额 GMV=交易总件数×平均订单金额
  • 免费到付费转化率
    • 衡量在特定时间内,免费用户中有多少转化为付费用户。
    • 免费到付费转化率 = ( 转化为付费的用户数 / 总的免费用户数 ) × 100 免费到付费转化率=(转化为付费的用户数/总的免费用户数)×100% 免费到付费转化率=(转化为付费的用户数/总的免费用户数)×100
  • 平均购物车大小:平均每个客户购物车金额大小。
  • 邀请率(Invite Rate):使用邀请功能并发送邀请的用户占比,反映社交传播意图。
  • 接受率(Accept Rate):被邀请用户中实际注册或激活的比例,衡量邀请页面和激励机制的有效性。
  • 推荐率(Referral Rate) 推荐率 = 通过推荐链接 / 邀请码注册的用户数 / 总注册用户数。 推荐率=通过推荐链接/邀请码注册的用户数/总注册用户数。 推荐率=通过推荐链接/邀请码注册的用户数/总注册用户数。
  • 净推荐值(NPS, Net Promoter Score):通过问卷调查用户向他人推荐的可能性,定量评估用户满意度与忠诚度。

优化思路

  • 设计激励机制(如邀请奖励、双向优惠);
  • 优化分享流程,一键分享到主要社交平台;
  • 鼓励用户生成内容(UGC),形成口碑传播。

5. 收入(Revenue)

5.1 定义
  • 指用户在使用过程中产生的直接经济价值,包括付费转化、ARPU(每用户平均收入)等。
  • 用户为产品付费或产生价值的阶段,涉及直接付费及间接收益(广告、电商分成等)
  • 收入阶段衡量产品变现能力及商业可持续性,是增长闭环的最终目标。

变现(付费转化):有多少免费的用户转化为付费用户,在这个阶段要引导用户付费,当然变现的模式有很多种(广告变现、平台佣金返现、增值服务变现、电商直播变现、数据变现、金融变现)。

5.2 关键指标
  • 客户获取成本回收期(Payback Period)
    • L T V (客户生命周期价值) / C A C (客户获取成本) LTV(客户生命周期价值)/CAC(客户获取成本) LTV(客户生命周期价值)/CAC(客户获取成本)
    • 衡量获客投入回报(衡量企业客户获取效率和盈利能力),两者平衡是商业模式健康的关键,>3:1 为较健康。
  • 付费率: 付费用户 / 总用户 付费用户/总用户 付费用户/总用户
  • 付费频次:统计周期内消费次数。
  • 客单价:平均每用户消费金额。
  • 平均收入/用户(ARPU, Average Revenue Per User)
    • A R P U = 总收入 / 活跃用户数 ARPU = 总收入 / 活跃用户数 ARPU=总收入/活跃用户数
    • 反映人均创收水平。
  • 用户终身价值(LTV, Lifetime Value)
    • 单个用户在其整个生命周期内所产生的累计净利,帮助测算合理的获客成本。
    • L T V = A R P U × L T (每用户平均留存时间) LTV = ARPU × LT(每用户平均留存时间) LTV=ARPU×LT(每用户平均留存时间)
  • 每付费用户平均收入(ARPPU, Average Revenue Per Paying User)
    • 仅对付费用户计算,反映核心付费群体贡献。
    • A R P P U = 总收入 / 付费用户数 ARPPU = 总收入 / 付费用户数 ARPPU=总收入/付费用户数
  • 月度经常性收入(MRR)/年度经常性收入(ARR):SaaS产品常用指标,衡量订阅模式下的稳定收入水平。
  • 病毒系数(Viral Coefficient, K)
    • 即每位用户平均带来新用户的数量,K>1则呈指数增长。
    • (每个用户向他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) (每个用户向他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) (每个用户向他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)
  • 分享访客用户数:有分享成功的用户数。
  • 分享转化率 接收到邀请并转化为新用户 / 接收邀请用户数 接收到邀请并转化为新用户/接收邀请用户数 接收到邀请并转化为新用户/接收邀请用户数
  • 分享次数:转发分享次数。
  • 用户分享率 转发分享用户数 / 总用户数 转发分享用户数/ 总用户数 转发分享用户数/总用户数

优化思路

  • 精细化定价策略(套餐组合、限时优惠);
  • 持续发掘增值服务或衍生产品;
  • 对高价值用户进行差异化运营。

三、典型案例示例

1. Nescafé 视频闹钟 App

  • 获取:依托 3,500 万全球社交媒体粉丝推广,宣布可用短视频替换传统闹钟铃声。
  • 激活:用户首次下载后即可设置有趣视频作为闹钟,快速体验新奇功能;
  • 留存:每日推荐热门视频,不断刺激用户打开 App;
  • 推荐:内置一键分享功能,用户可将视频闹钟分享到朋友圈,获得奖励积分;
  • 收入:后期通过应用内广告及品牌联合活动实现变现。

2. Grammarly 语言校对工具

  • 获取:通过内容营销和 SEO 持续输出高质量写作指南,吸引大量访问。
  • 激活:新用户完成首次文档校对,即可直观感受语法和风格优化价值;
  • 留存:定期发送写作报告与建议邮件,保持用户回访;
  • 推荐:免费用户可通过邀请获得高级功能试用,形成裂变增长;
  • 收入:付费订阅为主要收入来源,涵盖个人与企业版。

3. Netflix 流媒体平台

  • 获取:依托精准投放与合作渠道获取试用用户;
  • 激活:新用户在 30 天免费期内畅享热门影视内容;
  • 留存:推荐算法持续推送符合偏好的新内容,保证长尾观看;
  • 推荐:分享观影清单或剧集短视频至社交网络;
  • 收入:免费期后付费订阅,以及增值会员等级。

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一&#xff1a;概述 1.1 基本概念 &#xff08;1&#xff09;认证 系统判断身份是否合法 &#xff08;2&#xff09;会话 为了避免每次操作都进行认证可将用户信息保存在会话中 session认证 服务端有个session&#xff0c;把 session id给前端&#xff0c;每次请求cookie都带着…...

【东枫科技】使用LabVIEW进行深度学习开发

文章目录 DeepLTK LabVIEW深度学习工具包LabVIEW中的深度神经网络**功能与特性****功能亮点&#xff1a;** **支持的网络层****支持的网络架构****参考示例** 授权售价 DeepLTK LabVIEW深度学习工具包 LabVIEW中的深度神经网络 功能亮点&#xff1a; 在 LabVIEW 中创建、配置…...

《智能网联汽车 自动驾驶系统通用技术要求》 GB/T 44721-2024——解读

目录 一、核心框架与适用范围 二、关键技术要求 1. 总体要求 2. 动态驾驶任务执行 3. 动态驾驶任务后援 4. 人机交互&#xff08;HMI&#xff09; 5. 说明书要求 三、附录重点 附录A&#xff08;规范性&#xff09;——功能安全与预期功能安全 附录B&#xff08;资料性…...

同一个虚拟环境中conda和pip安装的文件存储位置解析

文章目录 存储位置的基本区别conda安装的包pip安装的包 看似相同实则不同的机制实际路径示例这种差异带来的问题如何检查包安装来源最佳实践建议 总结 存储位置的基本区别 conda安装的包 存储在Anaconda(或Miniconda)目录下的pkgs和envs子目录中&#xff1a; ~/anaconda3/en…...

《Hadoop 权威指南》笔记

Hadoop 基础 MapReduce Hadoop 操作 Hadoop 相关开源项目...

每日一题洛谷P8615 [蓝桥杯 2014 国 C] 拼接平方数c++

P8615 [蓝桥杯 2014 国 C] 拼接平方数 - 洛谷 (luogu.com.cn) #include<iostream> #include<string> #include<cmath> using namespace std; bool jud(int p) {int m sqrt(p);return m * m p; } void solve(int n) {string t to_string(n);//int转换为str…...

【C++】AVL树实现

目录 前言 一、AVL树的概念 二、AVL树的实现 1.基本框架 2.AVL树的插入 三、旋转 1.右单旋 2.左单旋 3.左右双旋 4.右左双旋 四、AVL树的查找 五、AVL树的平衡检测 六、AVL树的删除 总结 前言 本文主要讲解AVL树的插入&#xff0c;AVL树是在二叉搜索树的基础上&a…...

49.EFT测试与静电测试环境和干扰特征分析

EFT测试与静电测试环境和干扰特征分析 1. EFT/B电快速瞬变脉冲群测试及干扰特征分析2. EFT的干扰特征分析与滤波方法3. ESD静电测试及干扰特征分析 1. EFT/B电快速瞬变脉冲群测试及干扰特征分析 EFT测试是模拟在大的感性设备断开瞬间产生的快速瞬变脉冲群对被测设备的影响。 E…...

html body 设置heigth 100%,body内元素设置margin-top出滚动条(margin 重叠问题)

今天在用移动端的时候发现个问题&#xff0c;html,body 设置 height&#xff1a;100% 会出现纵向滚动条 <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>html5</title> <style> html, body {height: 100%; } * {margin: 0;padding: 0; } </sty…...

1688 API 自动化采集实践:商品详情实时数据接口开发与优化

在电商行业竞争日益激烈的当下&#xff0c;实时获取 1688 平台商品详情数据&#xff0c;能够帮助商家分析市场动态、优化选品策略&#xff0c;也能助力数据分析师洞察行业趋势。通过 API 自动化采集商品详情数据&#xff0c;不仅可以提高数据获取效率&#xff0c;还能保证数据的…...

Transformer Decoder-Only 参数量计算

Transformer 的 Decoder-Only 架构&#xff08;如 GPT 系列模型&#xff09;是当前大语言模型的主流架构&#xff0c;其参数量主要由以下几个部分组成&#xff1a; 嵌入层&#xff08;Embedding Layer&#xff09;自注意力层&#xff08;Self-Attention Layers&#xff09;前馈…...

苍穹外卖(数据统计–Excel报表)

数据统计&#xff08;Excel报表&#xff09; 工作台 接口设计 今日数据接口 套餐总览接口 菜品总览接口 订单管理接口 ​编辑代码导入 功能测试 导出运营数据Excel报表 接口设计 代码开发 将模板文件放到项目中 导入Apache POI的maven坐标 在ReportCont…...

如何实现Flask应用程序的安全性

在 Flask 应用中&#xff0c;确保安全性非常关键&#xff0c;尤其是当你将应用部署到公网环境中时。Flask 本身虽然轻量&#xff0c;但通过组合安全策略、扩展库和最佳实践&#xff0c;可以构建一个非常安全的 Web 应用。 一、常见 Flask 安全风险&#xff08;必须防护&#xf…...

【Redis】Redis的主从复制

文章目录 1. 单点问题2. 主从模式2.1 建立复制2.2 断开复制 3. 拓扑结构3.1 三种结构3.2 数据同步3.3 复制流程3.3.1 psync运行流程3.3.2 全量复制3.3.3 部分复制3.3.4 实时复制 1. 单点问题 单点问题&#xff1a;某个服务器程序&#xff0c;只有一个节点&#xff08;只搞一个…...

趣味编程:四叶草

概述&#xff1a;在万千三叶草中寻觅&#xff0c;只为那一抹独特的四叶草之绿&#xff0c;它象征着幸运与希望。本篇博客主要介绍四叶草的绘制。 1. 效果展示 绘制四叶草的过程是一个动态的过程&#xff0c;因此博客中所展示的为绘制完成的四叶草。 2. 源码展示 #define _CR…...