AARRR模型的数据指标体系

一. 背景

AARRR是产品用户运营链路体系，从拉新 -> 促活 -> 留存 -> 传播 -> 收入形成一个用户链路，注重以用户为中心，关注用户生命周期的产品运营方式。也可以基于此做运营策略，面向用户增长，当然目前有些人认为AARRR不是很适合互联网行业。

二. 拉新, 用户获取(Acquisition)

主要是从不同的渠道获取用户，产品有用户使用，解决用户来源的问题。

1.每日新增用户 DNU(Daily New Users)

1.1 定义：每日注册并登录产品的用户数。也可以是首次启动/使用的用户，在移动端，有时候用户也特指设备。

1.2 意义：

• 渠道的用户份额，不同渠道的获客成本
• 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，新用户购买转化率

2.日一次会话用户数 DOSU

2.1定义：一次会话用户，即新登录用户中只有一次会话，并且时长低于正常会话的阈值。

2.2意义：

• 推广渠道是否有刷量作弊行为
• 渠道推广质量是否合格
• 如果某个时间段用户数DOSU很高，是否是APP服务端发生异常(崩溃，网络)

3.获客成本CAC(Customer Acquisition Cost)

3.1 定义：当日营销推广费用 / 当日有效新增用户数，即Promotion Cost / Valid New Users。Promotion Cost是推广成本，Valid New Users 有效新用户。

3.2 意义：

• 获取有效新用户的成本是多少？
• 如何选择正确的渠道优化投放；
• 渠道推广成本是多少，渠道成本的分布。

三.活跃(Activation)，用户喜欢用

1.日活DAU

1.1 定义：每日登录的用户数，有些是使用过核心功能的用户数。

1.2 意义：

• 产品的核心用户规模
• 产品生命周期分析(不同时段用户情况)
• 产品活跃用户流失，用户活跃率
• 产品的黏性

2.周活WAU

2.1 定义：自然日期周 或者近7天的登录/使用用户数，常规按照自然周处理。

2.2 意义：

• 周期性用户规模
• 周期性用户规模变化趋势，对比推广和非推广期

3.月活MAU

3.1 定义：截止当日，最近一个月登录/使用的用户数，一般按照自然月计算。

3.2 意义：

• 用户规模的稳定性，总体用户变化
• 推广效果评估
• 产品黏性和生命周期反应

4.日均使用次数 DEC

4.1 定义：用户登录退出，或者产品核心功能的使用次数，进行总次数的统计。

4.2 意义：

• 反应产品用户黏性
• 渠道，地域等用户使用的分布情况
• 产品使用情况的反馈

5.日均使用时长 DAOT/AT

5.1定义：使用用户在产品的每日平均使用时长。

5.2公式：日总在线时长 / 日活跃用户数。 一般来讲AT = ACU * 24 / DAU

ACU:平均同时在线人数，这里是平均每小时在线人数。

5.3意义：

• 分析产品的质量问题
• 渠道质量衡量
• 留存/流失分析的依据

主要是观察用户每周，双周，月的平均使用时长情况，了解产品的用户黏性。

6.用户活跃度 DAU/MAU

6.1定义：DAU/MAU

6.2意义：

反应用户每月访问产品的平均天数，如果DAU/MAU = 0.5，则用户每月平均访问天数就是 30 * 0.5 = 15天。

• 产品对用户的黏性，值越高黏性越强
• 产品增长，稳定，衰退的趋势表现
• 用户平均活跃天数

四.留存(Retention)

1.用户留存

1.1 定义：统计时间周期内，新用户登录/使用在随后不同时间的登录/使用情况。

1.2 派生指标：

• 次日留存率 Day 1 Rentention Ratio : 今日新用户在次日登录的用户数占新登录用户比例。
• 三日留存率 Day 3 Rentention Ratio
• 七日留存率 Day 7 Rentention Ratio
• 月留存率 Day 30 Rentention Ratio

1.3 意义：

• 评估渠道用户质量和渠道投放效果
• 产品的用户黏性
• 系新用户在那个时间段会流失

2.用户流失

2.1 定义：统计时间周期内，用户在不同时期离开产品的情况。

2.2 派生指标：

• 日流失率 Day 1 Churn Ratio, 统计日期使用，随后7天没有使用产品的用户， 行业一般不怎么使用和应用。
• 周流失率 Day 7 Churn Ratio, 上周使用过，但是在本周末结束没有使用的用户占上周使用用户(活跃用户)的比例。

上周活跃用户在本周流失的用户数 / 上周活跃用户数

• 月流失率 Day 30 Churn Ratio, 上月使用过，但是在本月未使用的用户占上月使用用户(活跃用户)的比例。

2.3 意义：

• 活跃用户生命周期
• 用户在那个渠道流失比较高，那个版本的更新对流失率影响大
• 那个时期的流失率比较高
• 行业比较和产品中期的评估

留存是产品前期的时候关注比较多，但是在产品生命周后期，关心产品的用户稳定性以及收益转化，所以流失率的关注比较高。

见：https://cloud.tencent.com/developer/article/1906361

五.传播

1.自传播

自传播也叫做口碑传播或者病毒传播，其中涉及一个重要的指标K因子。 K的计算过程： K = （买个用户向自己的朋友发送出的邀请的数量） * （接受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个朋友发出要求，最后只有2个朋友变为新用户，则转化率为2/20 = 10%， 所以k = 20 * 10% = 2。

当K > 1时，用户群就会像滚雪球一样增大，病毒式传播。

当K < 1 时，用户群到某个规模就会停止通过自传播增长。

大部分APP还不能完全依赖自传播，需要配合营销活动。但是产品设计可以考虑自传播，因为是免费推广的方式，可以减少CAC。

2.NPS

NPS = (推荐者用户 - 贬损者用户) / 总参与NPS用户 * 100%

见：https://cloud.tencent.com/developer/article/1905293

六. 收入

1.付费用户/活跃付费用户数 APA

1.1定义：统计周期内，有购买/支付的用户，一般不排除退款用户。

1.2 衍生：

• 统计时间内，成功付费的用户数，通常是月计算。

2.付费率/付费渗透率(PR/PUR)

2.1定义：付费用户数 占 活跃用户的比例，也叫付费渗透率。移动APP关注日复发率，即Daily Payment Ratio.

2.2 衍生：

• 月付费率 MPR：统计时间周期内，付费用户占活跃用户的比例。MPR = APA / MAU。

2.2 意义：

• 产品收益转化能力标准
• 用户付费关键点和转化周期
• 付费转化效果评估，是否达到预期

付费率的高低不代表产品付费用户的增加 或者减少，因为是比率，所以涉及分子分母变动，付费率在不同类型产品的表现也不同。

3.客单价/平均每用户收入 ARPU

3.1 定义：统计时间内，活跃用户产生的平均收入，通常以月计算。即 ARPU = Revenue / Players Monthly 或者是Revenue / MAU。ARPU = 月总收入 / 月活跃用户数。

3.2 意义：

• 产品收益贡献分析
• 活跃用户人均收入与投放成本关系
• 不同渠道用户质量判断

4.平均每付费用户收入 ARPPU

4.1定义：在统计周期内，付费用户产生的平均收入，以月计算。ARPPU = 月总收入 / 月活跃付费用户数APA

4.2意义：

• 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

ARPPU容易受鲸鱼用户，小鱼用户的影响(订单多，但是订单金额少)，分析需要谨慎。

5.生命周期价值LTV

5.1 生命周期Life Time 是指一个用户从第一次使用到最后一次使用的时间，通常可以基于所有用户的平均使用时长为生命周期。

生命周期价值是用户在整个生命周期内使用产品创造的收入总计，可以看成是一个长期累积的ARPU值。

计算方式：每个用户的LTV = ARPU * LT，LT通常是月单位，即ARPU = ￥2 ，LT= 5 月，则LTV = 2*5 = 10、

总体LTV = ARPU * (总用户平均) LT。

粗略的计算：跟踪某日的新增用户，计算这批用户在随后的7天，14天，30天内累积的收入贡献，然后除以这批新增用户数。即该批用户累积收入贡献/该批新增用户数。基于此，可以计算不同生命周期阶段(不同时间段)粗略的生命周期价值。

5.2意义：

• 用户收益贡献周期
• 用户群与渠道的利润贡献, 通常LTV >> CAC
• LTV不区分付费用户和非付费用户，是看整体的价值。