AARRR模型丨一个移动应用背后的运营模式

在接触大量移动应用程序开发人员的过程中，我们注意到许多开发人员只关注应用程序的下载和激活，他们认为这些指标是应用程序成功的标志。因此，许多应用出现了“重推广、轻运营”，甚至“有推广、无运营”的情况。 但，当一个人真正成为某个应用程序的用户时，是什么时候？他决定下载这个应用程序吗？还是他安装了这个应用程序？实际上，并非如此。即使当他开始并进入这个应用程序时，他也没有真正成为这个应用程序的用户——通常他会持怀疑态度。只有当他认为这个应用程序符合他的期望，或者至少对再次进入应用程序体验感兴趣时，他才能真正成为这个应用程序的用户。为了帮助移动应用程序开发者认识到这一点，我们通常使用以下AARR模型来解释移动应用程序背后的操作模式。 什么是AARR模型？ AARR是的Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer，这五个单词的写作对应于这个移动应用生命周期中的五个重要环节。让我们简要解释一下AARR模型中每个项目的意义。 获取用户（Acquisition）毫无疑问，操作移动应用程序的第一步是获取用户，这通常被称为推广。假如没有用户，就谈不上操作。 提高活跃度（Activation）很多用户可能会通过终端预置(刷机)、这些用户被动地进入应用程序，如广告和其他不同的渠道。运营商面临的第一个问题是如何将其转化为活跃用户。当然，其中一个重要因素是推广渠道的质量。差的推广渠道带来了大量的一次性用户，即启动一次但永远不会再使用的用户。严格来说，这种用户不能算是真正的用户。良好的推广渠道往往是针对目标群体，他们带来的用户与应用程序设计中设定的目标群体非常一致，这些用户通常更容易成为活跃用户。另外，在选择推广渠道时，首先要分析自己的应用特点(如是否有小众应用)和目标群体。对别人来说是一个很好的推广渠道，但对你来说并不一定合适。另一个重要因素是产品本身能否在最初使用的几十秒钟内抓住用户。再加上内涵的运用，如果给人的第一印象不好，也会“相亲”失败，成为“不能结婚的老大难”。此外，一些应用程序会通过体验良好的新手教程来吸引新用户，这在游戏行业尤为突出。 提高留存率（Retention）在解决了活动问题后，一些应用程序发现了另一个问题：“用户来得快，走得快”。有时我们也说这个应用程序没有用户粘性。众所周知，保留老客户的成本通常远低于获得新客户的成本。因此，狗熊掰玉米(拿一个，扔一个)的情况是应用操作的禁忌。然而，许多应用程序确实不知道用户何时流失，因此一方面，他们不断探索新用户，另一方面，大量用户不断流失。要解决这个问题，首先需要通过日保留率、周保留率、月保留率等指标来监控应用程序的用户流失，并鼓励这些用户在用户流失前继续使用应用程序。保留率也与应用类型有很大关系。一般来说，工具类应用的第一个月保留率可能普遍高于游戏类的第一个月保留率。 获取收入（Revenue）获取收入实际上是应用运营的核心部分。很少有人开发应用程序只是出于兴趣，绝大多数开发人员最关心的是收入。即使是免费应用，也应该有其盈利模式。收入来源很多，主要有付费应用、应用内付费、广告三种。在中国，支付应用的接受度很低，包括GooglePlayStore，在中国只推广免费应用。在中国，广告是大多数开发者的收入来源，而应用内部支付目前在游戏行业得到了广泛的应用。无论上述哪一种，收入都直接或间接来自用户。因此，前面提到的提高活动性、提高留存率，对于获得收入来说，是必要的基础。如果用户基数大，收入可能会增加。 自传播（Refer）以前的运营模式已经结束到第四级，但社交网络的兴起增加了基于社交网络的病毒传播，这已经成为获取用户的新途径。这种方法的成本很低，效果可能很好；唯一的前提是产品本身应该足够好，有良好的声誉。从自传播到再次获取新用户，应用操作形成了螺旋上升轨道。这些优秀的应用程序充分利用了这一轨道，并不断扩大其用户群。通过以上AARR模型，我们可以看到获取用户(推广)只是整个应用运营的第一步，好戏还在后面。如果只看推广，不注意运输管理中的其他层次，让用户自生自灭，那么应用的前景一定是暗淡的。 如何使用AARR模型通常在推广应用程序时，后台统计的激活比渠道提供的下载要少得多。但几天前，一个朋友向我咨询，说他们公司的一个应用程序来自某个渠道的激活突然飙升。但他在那个渠道(是家庭应用市场)查了下载量，没有明显变化。所以他很困惑，问我有没有办法帮他找出原因。少了多了会让人头疼——因为数据异常，通常说明某个环节有问题。但仅仅看激活量和下载量并不能揭示问题的根本原因。特别是当我们已经了解了移动应用程序操作模型时，我们需要了解在AARR的每个链接中，我们应该关注什么样的数据，什么样的数据性能是正常的——简单地说，只知道AARR是不够的，但也可以使用它。 一、获取用户（Acquisition）在这个阶段，最初最关心的数据是下载量。到目前为止，一些媒体报道还经常使用下载量来衡量一个应用程序的用户规模和成功。然而，下载应用程序并不意味着安装，安装应用程序也不意味着使用应用程序。因此，激活量很快成为这一层次上最受关注的数据，甚至是一些推广者唯一关注的数据。激活量(即新用户数量)通常被定义为启动该应用程序的独立设备的新数量。从字面上看，激活量似乎应该是第二层Activation的指标，但由于下载量和安装量相对空洞，无法真正反映用户是否已经获得。所以每个人都要看激活，这才是真正获得新用户的方式。另一个非常重要的数据是分渠道统计的激活量。由于许多应用程序开发者在渠道推广中选择付费推广。结算时，自然要知道有多少用户真正激活在某个渠道。即使没有付费关系，开发者也需要知道哪个渠道最有效。但从更高的高度来看，CAC(用户获取成本CustomerAcquisitionCost)是最需要关注的数据。业内有一种粗略的说法，每个Android用户的获取成本约为4元，而iOS用户的获取成本约为8元。当然，应用市场下载、手机预置、广告等不同渠道的获取成本是完全不同的。有个性价比问题，有些渠道获取成本比较高，但用户质量也比较高(什么样的质量高，以后会有解释)。 二、提高活动性（Activation）看到活动，你首先想到的指标是DAU(日活跃用户)、MAU(月活跃用户)。这两个数据基本上说明了当前用户群的应用规模，这是两个运营商在网络游戏行业必看的指标。活跃用户通常是指在指定周期内启动的用户。但是启动真的等于活跃吗？如果在指定的周期内只启动一次，而且时间很短，这样的用户活动并不高（当然，一些特殊的应用程序可能很高，比如记录女性生理周期的应用程序，每月启动一次就足够了）。所以其实要看另外两个指标:每次启动的平均使用时间和每个用户每天的平均启动次数。当这两个指标都处于上升趋势时，应用程序的用户活动肯定会增加。渠道统计对于使用时间和启动次数也很重要。我们称之为渠道质量数据。如果用户来自某个渠道，这两个指标都很差，那么在这个渠道上投入太多是没有意义的。最典型的是水货刷机用户，刷机完成时激活了许多预置应用。对于这种被动激活的用户，可以看到另一个指标，称为一次性启动用户数量，即到目前为止只启动过一次的用户数量。除了渠道，另一个与活动相关的分析维度是版本。每个版本的使用时间和启动次数也会有所不同。对于产品经理来说，分析不同版本的活动差异有助于不断改进应用。此外，还有日活跃率、周活跃率、月活跃率等与活跃度有关的指标。当然，活动率与应用类别密切相关。例如，桌面和省电的活动率高于字典。 三、提高留存率（Retention）下载和安装-使用-卸载或遗忘，这是用户在每个应用程序中的生命周期。成功的应用程序是可以尽可能延长用户的生命周期，最大限度地发挥用户在这个生命周期中的价值（下一节将讨论生命周期价值）的应用程序。对于大多数应用，应该关注的是1-DayRetention和7-DayRetention。我之所以在这里用英语，是因为中文翻译不统一，容易引起歧义。1-Dayretention通常被翻译成第一天的保留率。事实上，这个“第一天”并不意味着应用程序安装和使用的第一天（假设日期为D），而是D 第一天，即安装使用的第二天。因为安装使用的第一天没有留存率的概念(如果有的话，只能是100%)。第二天，前一天安装使用的用户中有多少百分比的人还在开始使用这个应用，也就是1-DayRetention。因为是第二天，有些文章也叫“第二天留存率”。同样，7-DayRetention在Day 使用该应用程序的用户总数占D日首次安装该应用程序的百分比。通常，用户在新安装和使用后的前几天是损失比例最大的时期（关于用户保留的细节，请参考我们同事的另一个博客“阅读您的用户保留”）。因此，这两个指标在留存率分析中是最重要的。游戏行业的一些专家曾经指出，如果你想成为一款成功的游戏，1-DayRetention应该达到40%，7-DayRetention应该达到20%。有些应用程序不需要每天开始，这样就可以看到周留存率、月留存率等指标，会更有意义。保留率也是检验渠道用户质量的重要指标。如果同一应用渠道的第一天保留率远低于其他渠道，则该渠道的质量相对较差。 四、获取收入（Revenue）最熟悉的收入指标是ARPU(平均每个用户的收入)值。还有一个指标叫ARPPU(平均每付费用户收入)。前几天@吴刚在微博上贴图比较二战风云的ARPU值时，注明是每周付费用户ARPU(所以其实是ARPU)。但是很多人误读了认为是60多元的周ARPU值，会让他们对Android游戏过于乐观。ARPU高，ARPU会高吗？答案不一定。因为还有一个指标是付费用户的比例，即付费用户在所有用户中的比例。如果付费用户比例较低，那么所有用户的平均收入都很低。一般来说，如果一款游戏为了提高ARPU和虚拟道具的价格，付费用户的比例会相应降低。只有找到ARPU与付费用户比例的平衡点，才能最大化收入。但收入不是最重要的，利润是。怎样才能实现利润最大化？利润最简单的计算公式是：利润=收入-成本。首先，让我们看看成本。我们在最后一篇文章中提到了CAC（用户获取成本）。此外，还有应用本身的开发成本、服务器硬件和带宽成本以及运营成本。然而，当用户数量较大时，CAC将成为最重要的成本，而其他成本不在数量级，因此我们只考虑CAC在后续讨论中。那怎样计算收入呢？ARPU是一个与时间段相关的指标(通常最多是每月ARPU值)，不能完全对应CAC，因为CAC与时间段没有直接关系。所以我们要多看一个指标:LTV(生命周期价值)。用户的生命周期是指用户从第一次启动应用到最后一次启动应用的周期。LTV是用户在生命周期内为应用程序创造的总收入，可以看作是长期累积的ARPU值。每个用户的平均LTV=每月ARPU*用户的平均生命周期。LTV–CAC的差值可以看作是应用程序从每个用户获得的利润。因此，利润最大化将成为如何在减少CAC的同时提高LTV，使两者之间的差异最大化。此外，根据不同的CAC和LTV，对不同渠道来源的用户进行断代分析，可以推断出不同渠道来源的利润率差异。 五、自传播（Refer） 自传播或病毒式营销是近十年才广泛研究的一种营销方法。虽然大家都听说过一些病毒式营销的经典案例，但很少有人知道K因子如何量化评价其效果(K-factor)这个衡