数据分析那点事儿(三)

我们在上一篇文章中给大家讲了数据分析的步骤,同时提到了经典的AARRR模型和漏斗模型,这两个模型都是大家需要掌握的,想要做好数据分析这份工作真的要循序渐进且步步为营,不能跳跃忽略,更不能急于求成。今天小编就来给大家好好讲一讲数据分析中的AARRR模型。

什么是AARRR模型?AARRR模型的内容是什么呢?也就是获取、活跃、留存、收益、传播。[就是这些Acquisition(获取)、Activation(活跃)、Retention(留存)、Revenue(收益)、Refer(传播)].下面给大家详细介绍一下每一个内容。

首先说说获取用户。很多人都不是很清楚如何获取用户?一般来说,线上通过网站通过SEO,SEM,app通过市场首发、ASO等方式获取。还有运营活动的H5页面,自媒体等方式。线下通过推广和传单进行获取用户。由此看来获取用户是比较麻烦的。

其次说说提高活跃度。当我们获取了用户以后,就需要通过运营价格优惠、编辑内容等方式进行提高活跃度。把内容做好且多,商品做好且多,价格做到优惠,但需要控制在成本至上的有生长空间。这样的用户是最有价值进行活跃。产品策略上,除了提供运营模块和内容深化。进行产品会员激励机制成长体制进行活跃用户,这样才能够做好提高活跃度这个工作。

然后说说提高留存率。当我们在提高活跃度以后,我们就会积累了一批忠实的用户,这些用户就开始慢慢沉淀下来了。不管是在运营上,还是在采用内容上,需要相互留言等社区用户从而获得反馈,这样电商通过商品质量,通过优质服务提高留存。这些都是业务层面的提高留存。产品模式上,通过会员机制的签到和奖励的机制去提高留存。通过日留存率、周留存率、月留存率等指标监控应用的用户流失情况,并采取相应的手段在用户流失之前,激励这些用户继续使用应用。

接着说说获取收入。我们可以看出获取收入其实是应用运营最核心的一块。不管是免费应用,也应该有其盈利的模式。收入来源主要有三种:付费应用、应用内付费、以及广告。但是在国内的情况来说,很多人不能够接受付费应用。在国内,广告是大部分开发者的收入来源,前面所提的提高活跃度、提高留存率,对获取收入来说,是必需的基础。用户基数大了,收入才有可能上量。

最后就是自传播。以前的运营模型到第四个层次就结束了,但是社交网络的兴起,使得运营增加了一个方面,自传播这已经成为获取用户的一个新途径。这个方式的成本很低,而且效果有可能非常好。所以现在广受重视。

由此可见,AARRR模型确实是一个经典的数据分析模型,大家在学习数据分析的时候一定要多多积累知识,这样才能够做好数据分析的工作,希望这篇文章能能够给大家带来帮助,最后感谢大家的阅读。

原文地址:https://www.cnblogs.com/CDA-JG/p/10156020.html

时间: 2024-10-29 17:52:39

数据分析那点事儿(三)的相关文章

数据分析那点事儿(一)

很多人打算进入数据分析这个行业,但是他们对于数据分析并不是很了解,数据分析的门道是很多的,毫不夸张的说,数据分析师的门槛是比较高的,如果想要成为数据分析师那么一定要学会很多的知识,还要通过很多的实践以及练习,这样才能够成为真正的数据分析师,那么今天就由小编给大家好好聊聊数据分析那点事儿. 再聊数据分析之前,首先要给大家讲讲什么是数据分析.所谓数据分析就是使用合适的方法进行统计,统计也不是随随便便的统计的,需要找对方法.统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细

提升用户体验,你不得不知道的事儿——三种提醒框的微技巧

大家都知道无论是android开发还是其他的开发,用户的体验都是很重要的事儿,下面就android开发中的三种提醒方式,Toast,SnackBar,Dialog做一些细节上的处理,或许能让你的产品更有用户亲和力. 1)Toast Toast是一个轻量级的提醒框,相信各位小伙伴,肯定在平时开发中用到地方堪称最多,使用方式非常简单,简单的一句代码搞定. 1 Toast.makeText(this,"This is a toast...",Toast.LENGTH_SHORT).show(

Hadoop那些事儿(三)---MapReduce编程浅析

1.map和reduce 1.1 mapReduce处理逻辑 在本系列文章的第一篇中,曾对MapReduce原理做过简单的描述,在这里再重述一遍. 首先我们有两个文件word1.txt和word2.txt 其中word1.txt的内容如下: aaaa bbbb cccc dddd aaaa word2.txt的内容如下: aaaa cccc dddd eeee aaaa 这里的两个文件很小,我们先假设这两个文件很大,分别为64M和96M的大小,然后我们需要统计文件中每个字符串的数量,那么MapR

R与数据分析旧笔记(三)不知道取什么题目

连线图 > a=c(2,3,4,5,6) > b=c(4,7,8,9,12) > plot(a,b,type="l") 多条曲线效果 plot(rain$Tokyo,type="l",col="red",ylim=c(0,300), main="Monthly Rainfall in major cities", xlab="Month of Year", ylab="Rainf

经验篇第三期:群里的那点事儿(三)

问题1:MJ刷新报错的问题 问题2:键盘的return键的修改 问题3:关于SegmentedControl去掉边框颜色问题 问题4:tableView实现多项选择的思路 问题5:关于lldb语言PO的用法 问题6:日期转化为时间的方法 问题7:实现输入密码的效果 问题8:证书相关问题 问题9:支付相关问题 问题10:关于NSNotificationCenter的注意事项 一个VC不能多次add,在dealloc里面进行remove 问题11:真机调试Xcode未设置版本兼容问题 问题12:关于

萌新向Python数据分析及数据挖掘 第三章 机器学习常用算法 第二节 线性回归算法 (下)实操篇

线性回归算法 In [ ]: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets In [ ]: boston = datasets.load_boston() X = boston.data[:,5] #- RM average number of rooms per dwelling y = boston.target print(X.shape) print(y.shape) In 

python的数据分析的学习方法

python数据分析的要求并不是软件开发的要求,确实,对于一门工具,不同目的的使用者,需要的技能是不一样的,比如刀这个工具,屠夫用它是杀猪的,厨师用它是切菜的,军人用它是保家卫国的,客人用它是切牛排的,每个人用的方式都不一样,对于刀的掌握方法都有特定的要求. python数据分析,就如同学excel做数据分析一样,都是从了解python如何打开使用,如何在里面处理数据,如何筛选数据,如何统计分析,如何图表展示.python只是工具,关键还是处理问题的思维方法.我们学习python的目的不是为了写

数据分析&大数据分析如何应用于电商行业?

这几年想做电商和进入电商行业的人越来越多了,不管是自己开的淘宝店还是微店,你会发现自己朋友圈里面,总会有那么几个已经在做电商的.电商这么火,那对于做电商而言什么是最重要的呢?答案毫无疑问是数据·大数据.今天我们就来好好聊聊数据分析·大数据分析在电商行业中的应用. 电商行业相对于传统零售业来说,最大的特点就是一切都可以通过数据化来监控和改进.通过数据可以看到用户从哪里来.如何组织产品可以实现很好的转化率.你投放广告的效率如何等等问题.当用户在电商网站上有了购买行为之后,就从潜在客户变成了价值客户.

数据分析-拉勾网数据分析职位分析

数据分析的一般步骤为:提出问题.理解数据(数据获取).数据清洗.构建模型.数据可视化和结果展示. 一.提出问题 1.深圳市数据分析岗位的薪水如何?工作经验要求如何? 2.深圳市数据分析岗位的薪水和工作经验要求有何关系? 3.深圳市从事哪些数据分析岗位最好? 4.根据自己的实际情况,哪些公司的数据分析岗位适合自己? 二.理解数据 1.数据获取 由于初始数据较为繁杂,故对数据进行初始清洗,只保留公司名称.公司职位.薪水.职位福利.技能要求. 2.理解数据 公司名称:数据分析职位的公司称呼 公司职务: