AARRR模型是指什么？AARRR决策模型的内容、数据指标及使用方法

2023-11-26 09:55:45

AARRR模型是指什么

一、AARRR模型是指什么

AARRR又称为海盗模型，是Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Referral五个英文单词的缩写，是DaveMcClure2007提出的，核心就是AARRR漏斗模型，对应客户生命周期帮助大家更好地理解获客和维护客户的原理。

AARRR分别代表了五个单词，又分别对应了产品生命周期中的五个阶段：

Acquisition[获取]：用户从不同渠道来到你的产品；

Activation[激活]：用户在你的产品，上完成了一个核心任务(并有良好体验)；

Retention[存留]：用户回来继续不断的使用你的产品；

Revenue[收益]：用户在你的产品，上发生了可使你收益的行为；

Referral[推荐]：用户通过你的产品，推荐引导他人来使用你的产品。

二、AARRR模型的核心

AARRR模型指出了两个核心点：

1、以用户为中心，以完整的用户生命周期为线索；

2、把控产品整体的成本/收入关系，用户生命周期价值(LTV)远大于用户获取成本(CAC)与用户经营成本（COC）之和就意味着产品的成功。

AARRR模型

三、AARRR模型的内容

以下以移动应用为例简单讲解AARRR模型每个阶段。

1、用户获取（Acquisition）

运营一款移动应用的第一步，毫无疑问是获取用户，也就是大家通常所说的推广。如果没有用户，就谈不上运营。

2、用户激活（Activation）

很多用户可能是通过终端预置（刷机）、广告等不同的渠道进入应用的，这些用户是被动地进入应用的。如何把他们转化为活跃用户，是运营者面临的第一个问题。

当然，这里面一个重要的因素是推广渠道的质量。差的推广渠道带来的是大量的一次性用户，也就是那种启动一次，但是再也不会使用的那种用户。严格意义上说，这种不能算是真正的用户。好的推广渠道往往是有针对性地圈定了目标人群，他们带来的用户和应用设计时设定的目标人群有很大吻合度，这样的用户通常比较容易成为活跃用户。另外，挑选推广渠道的时候一定要先分析自己应用的特性（例如是否小众应用）以及目标人群。对别人来说是个好的推广渠道，对你却不一定合适。

另一个重要的因素是产品本身是否能在最初使用的几十秒钟内抓住用户。再有内涵的应用，如果给人的第一印象不好，也会"相亲"失败，成为"娶不到媳妇的老大难"。

此外，还有些应用会通过体验良好的新手教程来吸引新用户，这在游戏行业尤其突出。

3、用户留存（Retention）

有些应用在解决了活跃度的问题以后，又发现了另一个问题："用户来得快、走得也快"。有时候我们也说是这款应用没有用户粘性。

我们都知道，通常保留一个老客户的成本要远远低于获取一个新客户的成本。所以狗熊掰玉米（拿一个、丢一个）的情况是应用运营的大忌。但是很多应用确实并不清楚用户是在什么时间流失的，于是一方面他们不断地开拓新用户，另一方面又不断地有大量用户流失。

解决这个问题首先需要通过日留存率、周留存率、月留存率等指标监控应用的用户流失情况，并采取相应的手段在用户流失之前，激励这些用户继续使用应用。

留存率跟应用的类型也有很大关系。通常来说，工具类应用的首月留存率可能普遍比游戏类的首月留存率要高。

4、获得收益（Revenue）

获取收入其实是应用运营最核心的一块。极少有人开发一款应用只是纯粹出于兴趣，绝大多数开发者最关心的就是收入。即使是免费应用，也应该有其盈利的模式。

收入有很多种来源，主要的有三种：付费应用、应用内付费、以及广告。付费应用在国内的接受程度很低，包括GooglePlayStore在中国也只推免费应用。在国内，广告是大部分开发者的收入来源，而应用内付费在游戏行业应用比较多。

无论是以上哪一种，收入都直接或间接来自用户。所以，前面所提的提高活跃度、提高留存率，对获取收入来说，是必需的基础。用户基数大了，收入才有可能上量。

5、推荐传播（Referral）

以前的运营模型到第四个层次就结束了，但是社交网络的兴起，使得运营增加了一个方面，就是基于社交网络的病毒式传播，这已经成为获取用户的一个新途径。这个方式的成本很低，而且效果有可能非常好；唯一的前提是产品自身要足够好，有很好的口碑。

从自传播到再次获取新用户，应用运营形成了一个螺旋式上升的轨道。而那些优秀的应用就很好地利用了这个轨道，不断扩大自己的用户群体。

通过上述这个AARRR模型，我们看到获取用户（推广）只是整个应用运营中的第一步，好戏都还在后头。如果只看推广，不重视运营中的其它几个层次，任由用户自生自灭，那么应用的前景必定是暗淡的。

四、AARRR模型的数据指标

1、获取用户（acquisition）

获取阶段即产品的推广阶段，也是产品运营的第一步。

运营者通过各种推广渠道，以各种方式获取目标用户，并对各种营销渠道的效果进行评估，从而更加合理的确定投入策略，最小化用户获取成本(CAC)。

这时需关注的指标主要为：

(1)、日新登用户数（DNU）

定义：每日注册并登录游戏的用户数。

此处注册为广义概念，对于一些APP而言，则是首次启动进入APP的用户，所以对于DNU的定义也可以是，首次登录或启动APP的用户。需要说明的是，在移动统计中，有时候用户也特指设备。

解决问题：

● 渠道贡献的用户份额。

● 宏观走势，确定投放策略。

● 是否存在大量垃圾用户。

● 注册转化率分析。

2、提高活跃度（activation）

新增用户经过沉淀转化为活跃（Activation）用户。这时我们需要关注活动用户的数量以及用户使用频次、停留时间的数据。

(1)、日活跃用户数（DAU）

定义：每日登录过游戏的用户数。

对于某些APP而言，启动就是一个活跃用户，而另一些则要通过账号注册，形成一个网络账号，才算作一个活跃用户。活跃用户的计算是排重的。

解决问题：

● 核心用户规模。

● 产品生命周期分析。

● 产品活跃用户流失，分解活跃用户。

● 用户活跃率，活跃用户计用户量。

(2)、周活跃用户数（WAU）

定义：最近7日（含当日）登录过APP的用户数，一般按照自然周计算。

解决问题：

● 周期性用户规模。

● 周期性变化趋势，主要是推广期和非推广期的比较。

(3)、月活跃用户数(MAU)

定义：最近一个月即30日（含当日）登录过APP的用户数，一般按照自然月计算。

MAU变化幅度较小，产品用户规模稳定性来说，MAU是风向标。但在推广时期，版本更新、运营活动的调整，对于MAU的冲击则更加明显。

此外，产品的生命周期阶段不同，MAU的趋势变化也不同。

解决问题：

● 用户规模稳定性。

● 推广效果评估。

● 总体用户规模变化。

(4)、日均使用时长(DAOT)

定义：每日总计在线时长/日活跃用户数。

关于使用时长，可以分为单次使用时长、日使用时长和周使用时长等指标，通过对这些指标做区间分布和平均计算，了解参与黏性。

解决问题：

● 分析产品的质量问题。

● 观察不同时间维度的平均使用时长，了解不同用户群的习惯。

● 渠道质量衡量标准之一。

● 留存即流失分析的依据。

(5)、DAU/MAU

通过DAU/MAU可以看出用户每月访问App的平均天数是多少，比如：某个App拥有50万DAU，100万MAU，其DAU/MAU比值就是0.5，即，用户每月平均访问的时间是30*0.5=15天。这也是评估用户粘性的一个比较重要的指标。

DAU/MAU介于3.33%到100%之间，但显然这两种情况现实中基本不可能出现。在不同领域的App会有不同的基准值可参考，例如移动游戏会以20%为基线，王者荣耀在2017年6月和9月的值基本都在31%左右。而工具类App会以40%为基线。

DAU/MAU的值越高，那么毫无疑问，App的粘性越强，表示有更多的用户愿意使用App；反之如果DAU/MAU的值很低，但并不能直接说这个App是失败的。我们还需要结合产品属性（比如定期理财/求职/买房/租房的App，可能天然属性DAU会相对低）、时间考量（工作日/假期等）、版本更新、运营活动、用户维度的ARPU值等多个条件进行多维分析，才能得出结论。所以，正确理解DAU/MAU的意义很重要。

3、留存（retention）

解决了活跃度的问题，又发现了另一个问题："用户来得快、走得也快"。有时候我们也说是游戏没有用户粘性或者留存。

我们需要可以用于衡量用户粘性和质量的指标，这是一种评判APP初期能否留下用户和活跃用户规模增长的手段，留存率（Retention）是手段之一。

留存率：某段时间的新增用户数，记为A，经过一段时间后，仍然使用的用户占新增用户A的比例即为留存率。

(1)、次日留存率(Day1RetentionRatio)

定义：日新增用户在+1日登录的用户数占新增用户的比例。

(2)、三日留存率(Day3RetentionRatio)

定义：日新增用户在+3日登录的用户数占新增用户的比例。

(3)、七日留存率(Day7RetentionRatio)

定义：日新增用户在+7日登录的用户数占新增用户的比例。

留存率逐渐演变为评判产品质量的重要标准。

在关注留存率的同时，也要关心流失率的分析。留存率更加关心的是从用户获取的角度综合分析获取用户的渠道方式是否合理，产品用户规模是否能够增长。而流失率则关心为什么有些用户离开APP，这可能是在用户获取阶段就存在的问题，但是当APP存在稳定用户规模后，一个付费用户的流失，却可能让APP收入大幅下滑。

留存率的计算可以按照统计的时间区间来划定，例如在计算周留存时，计算新增用户周留存则是一周总计的新增量在随后每周的留存情况。

上面提到的+3日或者+7日，意在着重强调，第3日和第7日的概念。注意，计算留存率时，新增当日是不被计入天数的，也就是说我们提到的留存用户，指的是新增用户新增后的第1天留存、第3天留存和第7天留存。

解决问题：

● APP质量评估。

● 用户质量评估。

● 用户规模衡量。

● 流失：统计时间区间内，用户在不同的时期离开APP的情况。

(4)、日流失率(Day1ChurnRatio)

定义：统计日登录APP，但随后7日未登录APP的用户占统计日活跃用户的比例。

(5)、周流失率(WeekChurnRatio)

定义：上周登录过APP，但是本周未登录过APP的用户占上周周活跃用户的比例。

(6)、月流失率(MonthChurnRatio)

定义：上月登录过APP，但是本月未登录过APP的用户占上月月活跃用户的比例。

流失率是在APP进入稳定期需要重点关注的指标，如果说关注留存是关注APP用户前期进入APP的情况，那么关注流失率则是在产品中期和后期关心产品的用户稳定性，收益能力转化。稳定期的收益和活跃都很稳定，如果存在较大的流失率，则需要通过该指标起到警示作用，并逐步查找哪部分用户离开了APP，问题出在哪里。尤其是对付费用户流失的分析，更需要重点关心。

解决问题：

● 活跃用户生命周期分析。

● 渠道的变化情况。

● 拉动收入的运营手段，版本更新对于用户的流失影响评估。

● 什么时期的流失率较高。

● 行业比较和产品中期评估。

4、收入（revenue）

收入的来源有很多种，主要包括：应用付费、应用内功能付费、广告收入、流量变现等，主要考核的指标比如ARPU（客单价）。

主要关注：

(1)、付费率(PR或者PUR)

定义：付费用户数占活跃用户的比例。

通俗地说，付费率也称作付费渗透率，在移动APP市场，多数只关心日付费率，即DailyPaymentRatio。

付费率的高低不代表产品的付费用户增加或减少付费率在不同APP类型的产品中表现也是不同的。

解决问题：

● 产品的收益转化能力标准。

● 用户付费关键点和转化周期。

● 付费转化效果评估。

(2)、活跃付费用户数(APA)

定义：在统计时间区间内，成功付费的用户数。一般按照月计，在国际市场也称作MPU（MonthlyPayingUsers）。

在数据分析中，更加切实地关注日付费用户和周付费用户，主要原因是用户的生命周期短暂，短期付费成为关注焦点。

活跃付费用户数的计算公式如下：

APA＝MAU×MPR

解决问题：

● 产品的付费用户规模。

● APA的构成情况，鲸鱼用户、海豚用户、小鱼用户的比例以及收益能力。

● 付费群体的价值即整体稳定性分析。

(3)、平均每用户收入(ARPU)

定义：在统计时间内，活跃用户产生的平均收入。一般以月计。

平均每个用户收入的计算公式如下：

ARPU＝Revenue/User

MonthlyARPU＝Revenue/MAU

即总收入除以总活跃用户数，一般按照月计。

严格定义的ARPU不同于国内所认识的ARPU，国内的ARPU=总收入/付费用户数。所以，很多时候会强调付费ARPU，此处有专门的术语叫作ARPPU。

ARPU用于产品定位初期的不同规模下的收入估计，也是LTV的重要参考依据。

解决问题：

● 不同渠道用户质量的判断。

● 产品收益贡献分析。

● 活跃用户人均收入与投放成本的关系。

(4)、平均每付费用户收入(ARPPU)

定义：在统计时间内，付费用户产生的平均收入。一般以月计。

平均每付费用户收入的计算公式如下：

ARPPU＝Revenue/PaymentUser

MonthlyARPPU＝Revenue/APA

即总收入除以总付费用户数，一般以月计。

ARPPU容易受到鲸鱼用户和小鱼用户的影响，分析时需谨慎。

ARPPU与APA、MPR的结合可以分析付费用户的留存情况，对特定付费群体的流失进行深度分析，保证付费质量和规模。

解决问题：

● 付费用户的付费能力和梯度变化。

● 付费用户的整体付费趋势和不同付费阶层差异。

● 对鲸鱼用户的价值挖掘。

(5)、生命周期价值(LTV)

定义：用户在生命周期内为创造的收入总和。可以看成是一个长期累积的ARPU。

对每个用户的平均LTV计算如下：

LTV＝ARPU×LT（按月或天计算平均生命周期）

其中，LT为LifeTime（生命周期），即一个用户从第一次启动APP，到最后一次的时间，一般计算平均值，LT以月计，就是留存在APP的平均月的数量。例如，一款APP的ARPU＝￥2，LT＝5，那么LTV＝2×5＝￥10。

以上的计算方式在理论上是可行的，在实际中我们采取以下的LTV计算方法。

跟踪某日或者某周的新增用户，计算该批用户在随后的7日、14日、30日的累积收入贡献，然后除以该批新增用户数，即累积收入/新增用户＝累积ARPU（LTV）。此种方式可计算该批新增用户在不同生命周期阶段的粗略生命周期价值。

解决问题：

● 用户收益贡献周期。用户群与渠道的利润贡献，LTV与CPA的衡量。

● LTV不区分付费与非付费用户，看待整体的价值。

5、传播（refer）

自传播也叫作口碑传播或者病毒式传播。其中有一个重要的指标K因子。

K因子的计算公式不算复杂，过程如下：

K＝（每个用户向他的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）。

假设平均每个用户会向20个朋友发出邀请，而平均的转化率为10%，则K＝20×10%＝2。

当K＞1时，用户群就会像滚雪球一样增大。

当K＜1时，用户群到某个规模时就会停止通过自传播增长。

绝大部分APP还不能完全依赖于自传播，还必须和其他营销方式结合。但是，在产品设计阶段就加入有利于自传播的功能，还是有必要的，毕竟这种免费的推广方式可以部分地减少CAC。

以上是AARRR模型的数据指标体系。建立完善的数据指标体系，我们后续才可以对用户行为进行更全面的分析。

五、AARRR模型的使用方法

通常大家在推广应用时，头痛的是后台统计的激活量比渠道提供的下载量小很多。但是前几天，有一位朋友找我咨询，说他们公司的一款App来自某个渠道的激活量突然猛增。但是他查了在那个渠道（是家应用市场）上的下载量，并没有明显的变化。于是他非常困惑，问我有没有办法帮他查到原因。

少了多了都会让人头痛——因为数据出现异常，通常就说明有某个环节出了问题。但是光看一个激活量和一个下载量，并不能揭示问题的根本原因。尤其是当我们已经了解了移动应用运营模型时，我们更需要了解在AARRR的每个环节中，我们应当关注什么样的数据，什么样的数据表现才是正常的——简单来说，只知道AARRR还不够，还要会用才行。

1、获取用户（Acquisition）

这个阶段，最初大家最关心的数据是下载量。到今天，一些媒体的报道中也还经常用下载量来衡量一个应用的用户规模和是否成功。不过，下载了应用不等于一定会安装，安装了应用也不等于一定使用了该应用。所以很快激活量成为了这个层次中大家最关心的数据，甚至是有些推广人员唯一关注的数据。通常激活量（即新增用户数量）的定义是新增的启动了该应用的独立设备的个数。从字面上看激活量似乎更应该是第二层Activation的指标，但是因为下载量、安装量这些数据都比较虚，不能真实反映用户是否已经被获取。所以大家都要看激活，这才是真正获取到了新的用户。

另一个非常重要的数据，就是分渠道统计的激活量。因为在渠道推广时，很多应用开发者选择了付费推广。结算的时候，自然要了解在某个渠道有多少真正激活的用户。即使没有付费关系，开发者也需要知道哪个渠道是最有效果的。

但是站在更高的高度看，CAC（用户获取成本CustomerAcquisitionCost）才是最需要去关注的数据。行业里有种粗略的说法，每个AndROId用户的获取成本大约在4元左右，而iOS用户大约在8元以上。当然，应用市场下载、手机预置、广告等各种不同的渠道的获取成本是完全不同的。这里面有个性价比的问题，有些渠道的获取成本比较高，但是用户质量也比较高（什么样的叫质量高，后面会有说明）。

2、提高活跃度（Activation）

看到活跃度，大家首先会想到的指标是DAU（日活跃用户）、MAU（月活跃用户）。这两个数据基本上说明了应用当前的用户群规模，在网络游戏行业这是运营人员必看的两个指标。通常活跃用户是指在指定周期内有启动的用户。但是启动是否真的等于活跃呢？如果在指定周期内只启动了一次，而且时间很短，这样的用户活跃度其实并不高（当然对某些特殊的应用来说可能算高，例如用来记录女性生理周期的应用，一月启动一次就够了）。所以其实还要看另两个指标：每次启动平均使用时长和每个用户每日平均启动次数。当这两个指标都处于上涨趋势时，可以肯定应用的用户活跃度在增加。

针对使用时长和启动次数的渠道统计同样很重要。我们把它们称为渠道的质量数据，如果某个渠道上来的用户，这两个指标很差，那么在这个渠道上投入太多是没有意义的。最典型的就是水货刷机的用户，很多预置的应用都是在刷机完成时被激活的。针对这种被动激活的用户，可以看另一个指标，叫一次性启动用户数量，也就是迄今为止只启动过一次的用户的数量。

除了渠道，另一个和活跃度相关的分析维度是版本。各个版本的使用时长和启动次数也会有差异。对产品经理来说，分析不同版本的活跃度差异有助于不断改进应用。

此外跟活跃度相关的，还有日活跃率、周活跃率、月活跃率这些指标。当然活跃率和应用的类别是很有关系的，比如桌面、省电类的应用的活跃率就比字典类的应用高。

3、提高留存率（Retention）

下载和安装——使用——卸载或者遗忘，这是用户在每个应用中的生命周期。成功的应用就是那些能尽量延长用户的生命周期，最大化用户在此生命周期内的价值（下一节会谈到生命周期价值这个话题）的应用。

对于大部分应用，应该关心的是1-DayRetention和7-DayRetention。这里我之所以用英文，是因为其中文翻译不统一，容易引起歧义。1-DayRetention通常翻译为首日留存率，其实这个"首日"并不是指应用被安装使用的第一天（假设日期为D），而是D+1日，即安装使用的第二天。因为安装使用的第一天没有留存率这个概念（有的话，只能是100%）。到了第二天，前一天安装使用的用户中还有多少百分比的人还在启动使用这款应用，这就是1-DayRetention。因为是第二天，所以有些文章中也叫"次日留存率"。同样的，7-DayRetention是在D+7日启动使用这款应用的占D日首次安装使用这款应用的用户总数的百分比。通常用户新安装使用后的前几天是流失比例最大的时期（关于用户留存的细节，请参考我们同事的另一篇博客《读懂你的用户留存》）。所以这两个指标在留存率分析是最重要的。曾经有游戏行业的行家指出，如果想成为一款成功的游戏，1-DayRetention要达到40%，7-DayRetention要达到20%。

有些应用不是需要每日启动的，那样的话可以看周留存率、月留存率等指标，会更有意义。留存率也是检验渠道的用户质量的重要指标，如果同一个应用的某个渠道的首日留存率比其它渠道低很多，那么这个渠道的质量是比较差的。

4、获取收入（Revenue）

关于收入，大家最耳熟能详的指标就是ARPU（平均每用户收入）值。对应的比较少提的还有个指标叫ARPPU（平均每付费用户收入）。前几天，@吴刚在微博里贴图比较二战风云的ARPU值时就注明了是周付费用户ARPU（所以其实是ARPPU）。但是很多人误读了以为是六十多元的周ARPU值，就会让他们对Android游戏产生过分的乐观。

是不是ARPPU高，ARPU就一定会高呢？答案是不一定。因为其中还有个指标是付费用户比例，也就是付费用户在全部用户中所占的比例。如果付费用户比例较低，那么那些收入摊到所有用户身上的平均值就低了。通常来说，如果某个游戏为了提高ARPPU，提高了虚拟道具的价格，那么付费用户比例就会相应地降低。找到一个ARPPU和付费用户比例的平衡点，才能最大化收入。

但是收入并不是最重要的，利润才是。如何最大化利润呢？利润最简化的计算公式是：利润=收入-成本。首先我们看一下成本，我们在上一篇中提到过CAC（用户获取成本）。除此之外，还有应用本身的开发成本、服务器硬件和带宽成本以及运营成本等等。不过在用户量很大的情况下，CAC会成为最主要的成本，而其它成本不在一个数量级，所以我们在后续讨论中只考虑CAC。

那么收入如何计算？ARPU是一个和时间段相关的指标（通常讲的最多是每月的ARPU值），还不能完全和CAC对应，因为CAC和时间段并没有直接关系。所以我们还要多看一个指标：LTV（生命周期价值）。用户的生命周期是指一个用户从第一次启动应用，到最后一次启动应用之间的周期。LTV就是某个用户在生命周期内为该应用创造的收入总计，可以看成是一个长期累计的ARPU值。每个用户平均的LTV=每月ARPU*用户按月计的平均生命周期。

LTV–CAC的差值，就可以视为该应用从每个用户身上获取的利润。所以最大化利润，就变成如何在降低CAC的同时，提高LTV，使得这两者之间的差值最大化。更进一步的，对不同渠道来源用户做断代分析，根据他们不同的CAC和LTV，就可以推导出不同渠道来源的利润率差异。

5、自传播（Refer）

自传播，或者说病毒营销，是最近十年才被广泛研究的营销方法。虽然大家都听过一些病毒式营销的经典案例，但是要说怎样量化评估其效果，却很少有人知道K因子(K-factor)这个衡量指标。其实K因子这个术语并非起源于市场学或软件业，而是来源于传染病学——对，就是研究真正的病毒传播的科学。K因子量化了感染的概率，即一个已经感染了病毒的宿主所能接触到的所有宿主中，会有多少宿主被其传染上病毒。

K因子的计算公式不算复杂，K=(每个用户向他的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)。假设平均每个用户会向20个朋友发出邀请，而平均的转化率为10%的话，K=20*10%=2。这个结果还算是不错的效果——当K>1时，用户群就会象滚雪球一样增大。如果K<1的话，那么用户群到某个规模时就会停止通过自传播增长。

很遗憾的是，即使是社交类的移动应用，K因子大于1的也很少。所以绝大部分移动应用还不能完全依赖于自传播，还必须和其它营销方式结合。但是从产品设计阶段就加入有利于自传播的功能，还是有必要的，毕竟这种免费的推广方式可以部分地减少CAC。

以上我们列举了在应用推广运营各个层次（各个阶段）需要关注的一些指标。在整个AARRR模型中，这些量化指标都具有很重要的地位，而且很多指标的影响力是跨多个层次的。及时准确地获取这些指标的具体数据，对于应用的成功运营是必不可少的。