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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。

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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。

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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。

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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。

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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!