加餐03 AARRR模型：如何找到运营中的薄弱环节并进行优化？
你好，我是陈博士。
AARRR 是《增长黑客》中提出的增长模型，同时它也是一个跨部门协作的工具。
- 数据团队：通过分析AARRR各个阶段的数据，为运营、产品团队提供数据决策支持。
- 营销团队：通过分析每个阶段的用户表现，调整推广策略和广告投放，确保各渠道投入的ROI。
- 产品团队：通过分析激活和留存的数据，针对用户需求反馈优化产品设计，提升用户体验。
AARRR模型是管理用户生命周期的一种框架。通过对用户在五个关键阶段（Acquisition、Activation、Retention、Referral、Revenue）的分析，我们可以清晰地看到每个环节的转化率，从而识别用户转化的瓶颈。
Acquisition（获取）
企业会通过投入大量广告来吸引用户，但如何确保他们转化成有效用户呢？这里，我们需要在获取阶段分析哪些渠道是有效的。
思考：某个渠道对于贷款产品是优质渠道，但对于理财产品可能是垃圾渠道，如何针对不同渠道引流的客户，建立渠道分层管理策略？
这里我们可以思考使用之前讲过的BCG矩阵分类，将“用户转化率 X 导入用户数”作为指标进行决策象限的划分。
- 优质渠道：高用户数，高转化率
优质渠道在用户获取量和转化率上都表现优秀，对于这种渠道应该加大投入，保持增长势头。
- 混杂渠道：高用户数，低转化率
虽然混杂渠道带来了大量用户，但转化率低，在市场增长中存在很多不确定性。所以我们需要对这个渠道进行营销策略的优化，提升它的转化率。
- 潜力渠道：低用户数，高转化率
潜力渠道虽然目前的用户数少，但其转化率非常高。对于潜力渠道，我们可以通过增加投入、增加曝光度的方式，争取让它成为“优质渠道”。
- 垃圾渠道：低用户数，低转化率
果断放弃。
Activation（激活）
如果很多用户下载了应用，但真正体验到产品核心功能的人很少。这里你需要找出激活率低的原因，从而优化用户首次体验，让更多的用户投入到产品中。
这个阶段是用户旅程中的关键点。因为激活阶段是用户首次接触到产品后，成功完成一定的行为，体验到产品的核心价值的阶段。它决定了用户是否会继续使用产品并进入后续的留存和付费环节。
在激活阶段，产品的设计需要注意以下3点：
- 明确的价值传递
- 简洁的用户流程
- 快速的反馈与奖励
Retention（留存）
如果留存的转化率低，意味着用户在体验产品后没有形成粘性。这时，产品团队应该专注于提升产品价值，而不是盲目加大推广投入。
思考：提高留存需要关注哪些指标？
用户在初次体验产品后，是否愿意再次回来，决定了他们是否会成为忠实用户，这里你可以关注：
- 次日留存率
- 第3日留存率
- 第7日留存率
- 第30日留存率
Facebook 有一套经典的留存率规则——“40–20–10”，具体含义如下：
- 次日留存率 ≥ 40%
- 7日留存率 ≥ 20%
- 30日留存率 ≥ 10%
这个规则表明，如果你希望你的产品在市场中获得成功，关键不仅在于病毒营销或短期的用户获取，而在于用户的长期留存。只有确保用户在产品中获得足够的价值，他们才会愿意持续使用你的产品。
当然不同类型的产品，留存率目标会有所不同。比如：
- 对于社交类产品，通常会设置较高的留存率目标，因为这类产品的核心价值是用户的互动。
- 对于工具类产品，可以设定稍低的留存目标，但仍然需要关注不同时间段的留存数据。
Referral（推荐）
推荐阶段是指用户主动邀请和分享产品，带来新用户的行为。这在很多增长型产品中非常重要，因为它直接与“病毒式传播”相关。
要衡量推荐效果，我们可以关注一个核心指标：K因子。
K 因子（病毒系数）
即一个发起推荐的用户带多少新用户，比如：某日新增用户有100人，这些新增用户中有50人进行了朋友圈分享， 这50人的分享又带来130个新用户。
此时，K因子=1.3，即每个用户可以带来1.3个新用户。
这里你能看到K因子有3种情况，分别是大于1、等于1、小于1，也代表了不同的推荐效果。
这里还有另外一个指标，NPS（Net Promoter Score）净推荐值，你也需要了解下。
NPS是衡量用户推荐意愿的非常有效的工具，广泛用于客户满意度的评估中。
NPS的计算方式非常简单：
NPS = (推荐用户数 - 不推荐用户数) / 总用户数 × 100
NPS越高，说明产品的推荐意愿越强，我们可以参考以下的NPS评价标准：
30分 => OK，部分用户对产品是满意的，有较多改进空间。
50分 => Good，用户有较高的推荐意愿。
70分 => Excellent！非常优秀，意味着产品有很强口碑传播效应。
Revenue（收入）
收入阶段是整个漏斗的最终目标。在这个阶段，我们的关键目标可能是：
- 提高用户付费转化率：如何将免费用户转化为付费用户。
- 增加单用户收入（ARPU）：通过优化定价策略、交叉销售等方式提升每个用户的消费额。
- 提升生命周期价值（LTV）：通过提高用户的留存率、增加复购频率，延长客户生命周期，提升每个用户的总收入。
这里的交叉销售是零售中的常用方法，也就是常说的“啤酒和尿布”关联分析算法。
应用思考
下面，我们来实践下AARRR模型。
假设你要为豆包App进行运营推广，如何根据AARRR漏斗模型设计一个完整的方案，提升用户的LTV生命周期价值。
1. 获取（Acquisition）
你会选择哪些渠道来获取豆包App的用户？考虑到该App的目标用户群体（如学生、职场人士、科技爱好者等），你会如何针对不同用户群体设计用户获取策略？
你如何通过数据分析优化营销渠道（如社交媒体推广、SEO、App Store 优化等），评估每个渠道的效果？
2. 激活（Activation）
如何定义用户“激活”？在豆包App的场景下，你认为“激活”行为应该是什么？例如，用户完成首次对话、使用某些功能或达到特定的交互频率等。
你如何设计一个有效的新手引导流程，帮助用户快速上手并体验到App的核心价值？
3. 留存（Retention）
留存率对豆包App的长期增长至关重要，你会如何定义“留存”？
如何评估次日留存率，并优化App功能，以提升这一关键指标？
4. 推荐（Referral）
如何鼓励现有用户主动分享和推荐豆包App？
你会设计什么样的推荐激励机制（例如推荐奖励、邀请码系统等）？
5. 收入（Revenue）
如何通过分析用户行为，识别出哪些用户最有可能进行付费，并提升他们的付费转化率？
你认为豆包App适合采用哪种收入模式（如一次性购买、订阅制、增值服务等）？
从上面的这些问题，你能看出：每个阶段的AARRR都依赖于数据分析的支撑，我们可以通过量化用户行为，识别用户的痛点，并在各个阶段不断优化，从而提升整体的用户生命周期价值。
好，这节课就到这里，期待你的转发，我们下节课再见！