AARRR模型是適用于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的分析框架，分別對(duì)應(yīng)互聯(lián)網(wǎng)用戶生命周期的五個(gè)階段（如圖1所示）：獲取用戶（Acquisition）、激活用戶（Activation）粘优、用戶留存（Retention）睹栖、用戶營(yíng)收（Revenue）、用戶推薦（Referral）杨赤。
AARRR模型也是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)增長(zhǎng)團(tuán)隊(duì)搭建數(shù)據(jù)監(jiān)控報(bào)表的框架疾牲。企業(yè)增長(zhǎng)團(tuán)隊(duì)對(duì)用戶生命周期的五個(gè)階段進(jìn)行量化后植捎，可以通過數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)市場(chǎng)、運(yùn)營(yíng)阳柔、產(chǎn)品等部門進(jìn)行營(yíng)銷資源投放策略焰枢、用戶運(yùn)營(yíng)策略或產(chǎn)品功能優(yōu)化。
（一）獲取用戶（Acquisition）
這一階段主要解決用戶從哪些渠道來，哪些渠道的用戶數(shù)量最大济锄，哪些渠道的用戶質(zhì)量最好暑椰，哪些渠道的獲客成本最低等問題，涉及部門包括市場(chǎng)和產(chǎn)品拟淮，市場(chǎng)部門負(fù)責(zé)渠道投放策略優(yōu)化干茉，產(chǎn)品部門負(fù)責(zé)落地頁(yè)優(yōu)化等。獲取用戶階段一般在企業(yè)產(chǎn)品廣告曝光后很泊，用戶下載產(chǎn)品前角虫，量化指標(biāo)包括：PV/UV/點(diǎn)擊量/跳出率/轉(zhuǎn)化率/停留時(shí)長(zhǎng)/訪問深度。
（二）激活用戶（Activation）
這一階段主要解決新用戶是否感受到我們提供的產(chǎn)品價(jià)值委造，如何幫助新用戶快速上手體驗(yàn)產(chǎn)品等問題戳鹅，涉及的部門包括運(yùn)營(yíng)和產(chǎn)品，運(yùn)營(yíng)部門可通過郵件觸達(dá)昏兆、人工接觸或內(nèi)容運(yùn)營(yíng)等方式枫虏，對(duì)用戶進(jìn)行產(chǎn)品功能的宣傳和培訓(xùn)，幫助新客戶快速上手爬虱，產(chǎn)品部門負(fù)責(zé)分析產(chǎn)品功能是否滿足用戶需求隶债，產(chǎn)品頁(yè)面是否誤導(dǎo)用戶。激活用戶階段的量化指標(biāo)包括：激活用戶比例跑筝，激活可以定義為用戶下載產(chǎn)品后首次登陸死讹。
（三）用戶留存（Retention）
這一階段主要解決如何讓用戶反復(fù)購(gòu)買或者使用我們的產(chǎn)品和服務(wù)的問題。在這一階段曲梗，運(yùn)營(yíng)部門可以通過數(shù)據(jù)分析用戶行為（如關(guān)注博客數(shù)）和留存率之間的相關(guān)性赞警，找出這類具有相關(guān)性的指標(biāo)進(jìn)行因果分析后，通過運(yùn)營(yíng)策略觸發(fā)用戶行為虏两，培養(yǎng)用戶的產(chǎn)品使用習(xí)慣愧旦，提高用戶粘度。產(chǎn)品部門可以通過優(yōu)化產(chǎn)品已有功能定罢、新增產(chǎn)品功能等方式笤虫，提高產(chǎn)品的核心競(jìng)爭(zhēng)力，提高用戶留存引颈。用戶留存階段的量化指標(biāo)包括：DAU/MAU/留存率耕皮。
（四）用戶營(yíng)收（Revenue）
這一階段主要解決如何將留存的用戶變現(xiàn)的問題。目前主流的用戶變現(xiàn)方式有兩種蝙场，用戶付費(fèi)和廣告收入凌停。
對(duì)于以用戶付費(fèi)為主要變現(xiàn)手段的企業(yè)，應(yīng)該以轉(zhuǎn)化率（購(gòu)買商品/會(huì)員等）為核心售滤，通過頁(yè)面優(yōu)化罚拟、內(nèi)容建設(shè)茂翔、產(chǎn)品功能優(yōu)化（如搜索功能與支付功能）孙蒙、交叉營(yíng)銷泵喘、提高用戶留存等方式提高用戶付費(fèi)轉(zhuǎn)化率众眨。
對(duì)于以廣告收入為主要變現(xiàn)手段的企業(yè)，應(yīng)該以用戶粘性為核心阻逮，可以通過產(chǎn)品功能宣傳粱快、優(yōu)化等方式提高用戶留存率，通過簽到叔扼、推送事哭、整點(diǎn)活動(dòng)等運(yùn)營(yíng)方式提高用戶活躍度，通過提高渠道廣告內(nèi)容和產(chǎn)品功能的匹配度提高廣告效果瓜富，最終達(dá)到提高廣告收入的目標(biāo)鳍咱。
值得注意的是，在做產(chǎn)品變現(xiàn)分析時(shí)与柑，需要更多考慮業(yè)務(wù)的細(xì)節(jié)情況谤辜，有些因素是單純用戶行為數(shù)據(jù)無法全面衡量的，如考慮整個(gè)企業(yè)的運(yùn)營(yíng)成本价捧、公司的利潤(rùn)率目標(biāo)或公司規(guī)模目標(biāo)丑念。
用戶營(yíng)收階段的量化指標(biāo)包括：客單價(jià)/復(fù)購(gòu)率/ARPU/CPC/CPM/CPA/CPR/GMU等。
（五）用戶推薦（Referral）
用戶推薦階段主要解決如何讓用戶自發(fā)將我們的產(chǎn)品推薦給朋友的問題结蟋。觸發(fā)用戶推薦的原因主要有三個(gè)：用戶體驗(yàn)優(yōu)于其他同類產(chǎn)品渠欺；用戶推薦可獲得更多利益；產(chǎn)品本身具有社交屬性椎眯。產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)可以從這三個(gè)方面進(jìn)行產(chǎn)品優(yōu)化，觸發(fā)更多用戶自主推薦胳岂，最終實(shí)現(xiàn)用戶增長(zhǎng)编整。這一階段的量化指標(biāo)包括：K因子/NPS分值等。
本人本職工作為零售信貸風(fēng)險(xiǎn)管理乳丰，在閱讀《首席增長(zhǎng)官：如何用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)》一書時(shí)掌测，對(duì)比了風(fēng)險(xiǎn)管理和互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的框架和方法，體會(huì)頗深产园。
第一汞斧，兩者均基于用戶生命周期搭建分析框架∈惭啵互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)分析基于AARRR模型粘勒，表示用戶從接觸產(chǎn)品到離開產(chǎn)品的全過程；零售信貸風(fēng)險(xiǎn)管理基于貸前屎即、貸中庙睡、貸后事富，表示客戶申請(qǐng)、使用乘陪、歸還一筆貸款的全過程统台。
第二，兩者存在很多相似的分析方法啡邑〖互聯(lián)網(wǎng)用漏斗分析模型計(jì)算用戶生命周期每一步的跳出率，以確定產(chǎn)品或運(yùn)營(yíng)優(yōu)化要點(diǎn)谤逼；風(fēng)險(xiǎn)管理用漏斗分析模型監(jiān)控客戶提出貸款申請(qǐng)后贵扰，規(guī)則引擎每個(gè)結(jié)點(diǎn)的拒絕率和信貸工廠模式下各人工審批崗位的拒絕率，以確定風(fēng)險(xiǎn)規(guī)則或?qū)徟呗缘漠惓｜c(diǎn)森缠“斡ィ互聯(lián)網(wǎng)用Cohort分析來展示不同時(shí)段新增客戶隨時(shí)間變化的留存率，以反映用戶的粘度贵涵；風(fēng)險(xiǎn)管理用Vintage分析來展示不同時(shí)段發(fā)放貸款隨賬齡變化的壞賬率列肢，以反映用戶質(zhì)量或者說資產(chǎn)質(zhì)量（其實(shí)這里可以抽象出一個(gè)三維的數(shù)據(jù)分析模型，可運(yùn)用至更多場(chǎng)景）宾茂。
第三瓷马，風(fēng)險(xiǎn)政策優(yōu)化與互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品優(yōu)化相比，多考慮了壞賬率這一指標(biāo)跨晴。風(fēng)險(xiǎn)管理在做政策優(yōu)化時(shí)欧聘，會(huì)從業(yè)務(wù)規(guī)模（批核率、筆均核準(zhǔn)金額）端盆、利潤(rùn)率（信貸產(chǎn)品的收益率）怀骤、壞賬率（滿足監(jiān)管的需要）三方面，結(jié)合企業(yè)的發(fā)展階段和目標(biāo)焕妙，優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)政策蒋伦；互聯(lián)網(wǎng)在做渠道優(yōu)化時(shí)，僅需從業(yè)務(wù)規(guī)模（如注冊(cè)轉(zhuǎn)化率焚鹊、交易轉(zhuǎn)化率痕届、GMU等）和利潤(rùn)率（CPA-注冊(cè)、CPA-交易等）兩方面來評(píng)價(jià)渠道末患，優(yōu)化市場(chǎng)投放策略研叫。
最后，在了解零售行業(yè)數(shù)據(jù)分析璧针、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)數(shù)據(jù)分析嚷炉、零售信貸風(fēng)險(xiǎn)管理數(shù)據(jù)分析的諸多分析方法后，發(fā)現(xiàn)可以用三個(gè)詞來概括數(shù)據(jù)分析的本質(zhì)：分解陈莽、對(duì)比渤昌、預(yù)測(cè)虽抄，具體的含義和常用的數(shù)據(jù)分析模型后續(xù)會(huì)撰文解釋。
參考文獻(xiàn)
1. 《首席增長(zhǎng)官：如何用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)》独柑，張溪夢(mèng)著
