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用户增长模型有哪些？解析用户生命周期模型有哪些类型

香香 • • 好文推荐 • 阅读 558
一 AARRR模型 AARRR模型简单来说是用户生命周期的概括 AARRR是Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer，这个五个单词的缩写，分别对应用户生命周期中的5个重要环节。
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获取用户（Acquisition）
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激发活跃（Activation）
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提高留存（Retention）
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增加收入（Revenue）
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传播推荐（Refer）
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AARRR模型各环节常见的业务指标
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AARRR流量漏斗增长动作
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二 全链漏斗型 全链漏斗型可以找到北极星指标的影响因子，也可以确定指标的数值，并用简化的公式进行表达；
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全链漏斗型（举例）
用户增长模型有哪些？解析用户生命周期模型有哪些类型

全链漏斗型： 优点：吧影响北极星指标的主要细分指标都显示出来，并标注转化率，找到机会点，容易搭建； 缺点：不能直接计算北极星指标 三 因子分级型 因子分级型可以找到北极型指标的影响因子，也可以确定直播的数值，可以用简化的公式进行表达。 因子分级型公式：
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因子分级型（举例）：
用户增长模型有哪些？解析用户生命周期模型有哪些类型

因子分级型优缺点： 优点：不光可以揭示所有细分指标，找到机会点，还可以计算细分指标对北极星指标的影响； 缺点：搭建起来较为复杂，需要收集的数据多 四 全定量模型 全定量模型被称为最精细的增长模型，他分解出了影响增长的因素以及对应的细分指标，并把所有的指标组合在Excel中计算北极星指标。 全定量模型的优缺点：
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全定量模型（案例：某APP）： 我们通过一定的案例来了解全定量增长模型，假设某APP的北极星指标为月活跃用户数，计算北极星目标使用的数据为月新增用户数、月留存率两个指标。 具体计算过程： 1)、月新增用户数 主要变量为：不同获客渠道数、K因子、激活率三个指标 时间维度为：基于历史情况对未来进行估计 K因子即为每个老用户能带来多少新用户，是用户推荐渠道的相关参数 月推荐数=月初活跃用户数×K因子 2）留存率： 基于历史平均数，计算出每个月的留存情况，视为第二个数据输入表。 通过上面的公式，我们可以计算出如下的表，并对未来月份新增，活跃做出预测 北极星指标=MAU的计算工作表

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