2.12 AARRR模型

AARRR也叫用户增长模型，是Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer这5个单词的缩写，分别对应用户生命周期中的5个重要环节，如图2-12所示。模型的提出者认为，所有创新型、成长型的企业都应该按照这个模型来做增长。

图2-12 AARRR模型

（1）用户获取（Acquisition）

在这个阶段，最关心的数据是下载量。通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会使用该应用。所以激活量成为这个层次中大家最关心的数据。此外，CAC（用户获取成本）也是需要去关注的数据。

（2）提高活跃度（Activation）

首先需要关注的指标是DAU（日活跃用户）、MAU（月活跃用户）。这两个指标基本上说明了应用当前的用户群规模。用户启动不等于活跃，每次启动时间很短，活跃度其实并不高。所以其实还要看另外两个指标：每次启动平均使用时长和每个用户每日平均启动次数。

（3）提高留存率（Retention）

下载、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、最大化价值的应用。对于大部分应用，应该关心的是1-Day Retention和7-Day Retention。通常用户新安装使用后的前几天是流失比例最大的时期。

（4）获取收入（Revenue）

关于收入，对应的指标是ARPU（平均每个用户收入）、ARPPU（平均每付费用户收入）。两者之间的关系与付费用户占全部用户的比例有关。ARPU是和时间段相关的指标，还要多看一个指标：LTV（生命周期价值）。LTV是用户在生命周期内创造的收入总计，可以看成是一个长期累计的ARPU值。用户平均的LTV=每月ARPU*用户按月计的平均生命周期。LTV – CAC的差值可以视为该应用从每个用户身上获取的利润。

（5）自传播（Refer）

自传播（或者说病毒式营销）是最近10年才被广泛研究的营销方法。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。