AARRR模型，大家都知道，什么獲取、激活、留存、轉化、活躍、推薦,從產品經理的角度來講，用戶從下載應用到激活是一個獲取用戶的過程。用戶獲取之后還是希望用戶能使用我們的應用，這是激活用戶的過程，用戶參與之后還要不斷迭代新的內容，防止流失，是一個用戶留存的過程。其實對于app軟件來說，更重要的目的還是讓他去付費，這時候有個用戶轉化的過程。用戶轉化之后，我們要想著讓用戶推薦，因為物以類聚，人以群分，既然他有付費的意愿和能力，那他身邊的朋友應該也和他一樣，這又是一個推薦的過程。那如何做好每個過程？每個過程需要關注那些指標呢？我們今天就給大家分享這部分內容：

1、獲取

下載量：已下載應用的用戶數量，除了關注下載的用戶數量，還要關注應用商店排名和評分，下載排名靠前且評分高有助于進一步吸引用戶下載。

安裝激活量：安裝并打開應用的設備數量。

激活率：激活設備數/安裝設備數

新增注冊用戶數：新增的注冊用戶數

用戶獲取成本：每獲取一個用戶所需要的成本。

2、激活

數量指標：

日活躍用戶數：一日內啟動過應用的設備數，表示用戶規模。日活躍用戶數能體現當天的流量引入效果，但波動較大；

月活躍用戶數：一月內啟動過應用的設備數，表示用戶規模。月活躍用戶數相對穩定，應用的用戶規模一般用月活躍用戶數表示。

質量指標：

活躍系數：日活躍用戶數/月活躍用戶數。如果用戶都活躍，這個值就接近1，一般是在0.2上是合格的。

功能使用率：使用某個功能的用戶數占活躍用戶數的比例。使用率越高，表示功能越受歡迎。

平均使用時長：平均每個用戶一天使用應用的時間。

3、留存

如果一個用戶不能留下來，那么渠道推廣成本、開發成本都是不能承受的，所以用戶留存指標需要特別的關注。所謂留存簡單說就是今天使用的用戶，一段時間內還會回來使用，用戶留存常用的指標包括：次日留存率、七日留存率、30日留存率（N日留存率：統計日期新增的用戶或者活躍用戶，在第N天又來使用的比率。）

可以參考行業值來對標自己應用的留存是否健康。一般來說次日留存率比較低，說明用戶對產品不感興趣，或者是產品使用教程做的太差了；七日留存率比較低可能就是用戶覺得內容不耐玩不好玩；30日留存率比較低，可能是版本迭代規劃做的不好，沒有及時給用戶更新內容。

4、轉化

用戶如果能夠活躍，并且留存下來，這個時候能夠轉化的可能性就提高了，用戶轉化階段主要看以下數據指標：

付費用戶比例：付費用戶占總用戶的比例。付費用戶和免費用戶行為差別很大的，建議將付費用戶和免費用戶區別對待，單獨跟蹤付費用戶的行為，流失率以及營收。服務好付費用戶，提高付費用戶支付的金額，就可以提升收入。

首次付費時間：用戶激活后多久才會開始付費，有助于把我轉化用戶的時間點。如果發現大部分用戶在激活7天就開始付費的話，那么對于激活6天的用戶我們就可以考慮引導付費，比如說給用戶發一些券。

用戶平均每月營收：等于一個月的收入/月活躍用戶數，但是大部分用戶是不愿意去付費的，所以我們還需要關注付費用戶的平均每月營收。

付費用戶平均每月營收：等于一個月的收入/月付費用戶。只有提升這個指標，才能明顯提升我們的收入。

推薦：

你的產品要好，用戶才會推薦，同時推薦的用戶如果能夠從好友的注冊使用中得到好處的話，推薦意愿會更加強烈，比如趣頭條，推薦好友使用app，自己可以得到金幣，這就是一個很好的機制，這里給大家介紹一種傳播方法論：

病毒因子K = X(每個用戶分享朋友圈后帶來的新流量) *Y (接收到邀請的人轉化成為傳播用戶的

通常情況下 X < 3，Y < 0.25。

運營和產品人的努力就是努力把k變得大于1。

最全最有效的手段是放大你話題的廣度和權威性。

如何評價每一個版本迭代的好壞？

1、關注整體的數據指標情況，主要關注新用戶留存率，以及核心功能的數據使用情況。

比如你的版本迭代后，想看一下迭代效果好不好，就可以關注一下次日留存率，將新版本發布后14天的次日留存率和之前老版本發布后14天的次日留存率做一個同比，同時將新版本發布前14天和新版本發布后14天作一個環比，如果次日留存率都提升了，說明你的版本迭代還是比較成功的。

（同比、環比解釋：比如2017年4月份比3月份GDP增長了多少，這就是環比，環比體現了最近變化的趨勢，但有季節性的影響。為了消除季節性的影響，推出了同比，比如：2017年4月份比2016年的4月份GDP增長了多少，這就是同比。）

核心功能的數據使用情況（核心功能根據業務定義，理財產品中購買理財產品是核心功能，社交產品中發送信息是核心功能，地圖產品中導航是核心功能）：比如你的核心功能是A，就可以把功能A的使用率做一個同比和環比的比較。將新版本發布后14天的核心功能使用率和之前老版本發布后14天的核心功能使用率做一個同比，同時將新版本發布前14天核心功能使用率和新版本發布后14天核心功能使用率做一個環比，如果都成功了，版本迭代還是比較成功的。

2、關注新增功能的數據情況，以及對核心功能的影響。

新功能的數據使用情況可以看一下繼續使用率（本周使用過新功能A的用戶，在下周繼續使用的人數比例；值越大代表功能受歡迎。）

核心貢獻：【使用過新功能A的/使用核心功能的用戶-未使用過新功能A的/使用核心功能的用戶】，大于0代表有貢獻，等于0代表沒有貢獻。

3、收集新版本發布后的crash（崩潰）以及報錯的一些數據。

雖然有的時候整體數據上表現不出來明顯的錯誤，但是一些小眾機型發生錯誤的話，這個用戶就很可能流失，所以說我們還需要去關注這些數據，如果發現一些重大錯誤，需要發布緊急版本去修復。

對于版本迭代的效果最好用新用戶去衡量，對于已經升級的老用戶來說，他本身就是忠誠用戶，他的使用率和忠誠度都要優于新用戶，如果用老用戶衡量就很難去除老用戶本身比較優質帶來的偏差。

收集數據的工具：

上面說了這么多數據指標，那這些數據指標我們從哪得來呢？答案是可以接入第三方數據分析工具，移動應用的分析工具有很多，直接接入第三方分析工具就好了，這樣產品經理可以很快速的去獲取數據，常用的分析工具有：

國外：Google ?Analytics等

國內：友盟、Talking data、百度統計等

Crash 分析工具：Crashlytics ?Crashlytics 是一個能幫我們更好的分析應用崩潰的工具，完成了 SDK 的集成后， 當你的 APP 在運行過程中發生 Crash 的時候， 相關的數據就會上報到 Crashlytics 的后臺， 你可以在后臺頁面中很容易的查看：

大家如果想了解更多每個數據分析工具的使用情況，可以查看每個數據分析工具的demo演示或者幫助文檔。

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