¿Qué es el modelo AARRR en el análisis de datos?
Entonces, ¿qué es el modelo AARRR? En pocas palabras, el modelo AARRR es Adquisición, Activación, Retención, Ingresos y Referencia. Entonces, ¿qué son exactamente? A continuación les presentaremos uno por uno.
El primero es la adquisición de usuarios (Adquisición). Muchas personas tienen un problema, es decir, ¿cómo adquirir usuarios? De hecho, en términos generales, se puede obtener una gran cantidad de usuarios sin conexión a través de SEO y SEM del sitio web, y aplicaciones a través del lanzamiento al mercado, ASO, etc. Además de estos, también existen páginas H5, medios propios y otros métodos para actividades operativas. Adquiera usuarios fuera de línea mediante promoción local y distribución de folletos. Hay muchas formas de adquirir usuarios.
Luego el siguiente paso es aumentar la actividad (Activación). Después de obtener usuarios, aumentaremos la actividad a través de descuentos en precios operativos, edición de contenido, etc. Hay más contenido, más productos y precios más favorables, pero sólo controlando primero los costos podrá haber espacio para el crecimiento. Estos usuarios son los usuarios activos más valiosos. En términos de estrategia de producto, además de brindar módulos operativos y profundización de contenidos. Sistema de crecimiento del mecanismo de incentivos de membresía de productos para usuarios activos. También necesitamos desarrollar procesos comerciales más largos, sistemas de incentivos de procesos y estrategias de productos más diversificadas. Esto puede aumentar la actividad del usuario.
Entonces, ¿qué es mejorar la tasa de retención (Retention)? Cuando aumentamos la actividad, naturalmente tendremos usuarios leales, y estos usuarios poco a poco comenzarán a establecerse. En términos de operaciones, utilizamos contenido, mensajes mutuos de usuarios y otras características de la comunidad para crear UCG y deshacernos del modelo PCG original. El comercio electrónico mejora las tasas de retención a través de la calidad del producto y O2O mejora las tasas de retención a través de servicios de calidad. Todos estos son métodos para mejorar la tasa de retención a nivel operativo. Por supuesto, también podemos usar otro método, que es aumentar la tasa de retención a través del mecanismo de registro de miembros y el mecanismo de recompensa en el modelo de producto. Incluyendo el envío de aplicaciones, la activación por SMS, etc., son todos métodos de productos para activar a los usuarios y mejorar la retención.
El cuarto es obtener ingresos (Ingresos). En términos generales, obtener ingresos es en realidad la parte central del funcionamiento de la aplicación. Aunque sea una aplicación gratuita, debería tener su modelo de rentabilidad. En términos generales, existen tres fuentes principales de ingresos: aplicaciones pagas, pagos dentro de la aplicación y publicidad. En China, la aceptación de aplicaciones pagas es muy baja. La publicidad es la fuente de ingresos para la mayoría de los desarrolladores y el pago dentro de la aplicación se utiliza actualmente más en la industria del juego.
Finalmente, está la autopropagación (Refer). El modelo operativo anterior terminó en el cuarto nivel, pero el auge de las redes sociales ha agregado un vínculo adicional a las operaciones, a saber, la propagación viral basada en las redes sociales. , que también se ha convertido en una nueva forma de adquirir usuarios. El costo de este método es muy bajo y el efecto puede ser muy bueno. El único requisito previo es que el producto en sí sea lo suficientemente bueno y tenga buena reputación. Desde la autopropagación hasta la adquisición de nuevos usuarios nuevamente, el funcionamiento de la aplicación forma una trayectoria en espiral ascendente. Las mejores aplicaciones aprovecharán al máximo esta trayectoria para ampliar continuamente su base de usuarios.
En este artículo le presentamos el modelo AARRR de análisis de datos. Este modelo se utiliza a menudo en el trabajo de análisis de datos. Esperamos que todos puedan aprender a utilizar este modelo lo antes posible para facilitar su comprensión y comprensión. analizar mejor los datos.