用户增长模型有哪些（必知这4种模型）

AARRR 模型

AARRR 模型只是用户生命周期的概括

AARRR是,,,,,Refer，这五个词的缩写，分别对应用户生命周期中的五个重要环节。

()

刺激 ()

提高留存率()

增加收入()

传播建议（参考）

AARRR模型各环节的常见业务指标

AARRR 流量漏斗增长行动

第二

全链漏斗

全链漏斗型可以求出北极星指标的影响因子，也可以确定指标的值并用简化公式表示；

全链漏斗（示例）

全链漏斗：

优点：显示影响北极星指标的主要细分指标，标注转化率，寻找机会，易于搭建；

缺点：不能直接计算北极星指标

三个

因子分级类型

因子分类类型可以找到北极指数的影响因子，也可以确定直播的价值，可以用一个简化的公式来表示。

因子分级公式：

因子分级类型（示例）：

因子分类的优缺点：

优点：不仅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：设置比较复杂，需要收集大量数据

四个

全量化模型

完整的量化模型被称为最精细的增长模型。分解影响增长的因素和相应的细分指标，并结合Excel中的所有指标计算北极星指标。

全量化模型的优缺点：

全量化模型（案例：APP）：

我们通过一个特定的案例来理解完整的量化增长模型。假设一个APP的北极星指标是月活跃用户数，计算北极星目标的数据是两个指标：月新用户数和月留存率。

具体计算过程：

1)、每月新增用户数

主要变量有：不同获客渠道的数量、K因子、激活率。

时间维度是：根据历史条件估计未来

K因子是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）保留：

根据历史平均值计算每月留存率并将其视为第二个数据输入表单。

通过上面的公式，我们可以计算出下表，对未来几个月的新增和活动进行预测

指标 = MAU 计算工作表