数据分析是一项实战性的工作内容，只有在不停的优化中才能越做越好。
互联网人口红利吃了20余年，现在拉新成本高，质量不靠谱，用户活跃度低。靠谱的路径是唤醒沉睡用户，稳住老用户不流失，这比拉新省钱省力，但也是用户运营里难啃的硬骨头。
唤醒沉睡用户本质是用户精细化运营的一部分。运营人员担着活跃的KPI，推广担着新增的KPI，据说现在大多数公司里运营和推广撕得很厉害。运营要想出业绩，又不背锅，就得把用户活跃度做上去，其中最重要的是唤醒沉睡用户。
每一个用户都不是长生不老的，根据自身业务属性，周期有长有短，大抵趋势是：
新用户→待留存用户→活跃用户→潜在沉睡用户→沉睡用户
运营人员需要把握用户活跃到沉睡的过程，想办法让用户的转变我们可以预测，从而在转变的节点之前施加运营手段。
在这里，99click商助科技为大家分享一下如何实现这个目标。在这里为大家说说AARRR数据分析模型。
在数据分析中， AARRR模型是产品经理经常用到的数据分析模型。著名的《增长黑客》里面的数据分析基础，也是以这个模型为基础的。AARRR模型分析在指导产品运营中发挥了重要作用。
AARRR用户运营模型是在海盗理论模型基础上简化了，把用户细分，不同类型的用户对应的处理方式不同，用户分为新增、活跃、流失三类，每一种类型用户所对应的KPI也不同。比如新增用户，需要拉新，最终我们要看的是有多少用户去注册了，是否有达到我们预定的KPI。
通过AARRR模型去分析产品运营中每一个环节所存在的问题，进而分析原因制定合理的解决方案。
案例分析：如何发现、分析问题？
案例解析一：如何发现问题
某电商客户,每周四举行会员日活动，活动前两天和活动当天会在几个固定渠道做推广，上期活动订单转化率约为5% （下图是各个环节的数据指标）
分析：从活动曝光到成功下单，是一个完整的环节，但仔细看发现点击很高，但最终的转化率很低，说明中间的环节存在问题，比如活动设置、内容等。
案例解析二——活动细分
已知媒体A、B投放的是PC端，媒体C、D投放的是手机端H5。
从上图可以看出移动端媒体移动端媒体D带来的流量二跳率明显偏低；PC端订单和注册转化率比移动端的低。
分析：二跳率和内容有关系，转化率低和引导过程有关系。因此可以在内容、活动引导方面进行优化。此外媒体D虽然二跳低但是转化却不低，说明媒体D为新拓展的APP渠道，蕴藏着潜在的大客户，或消费人群。
案例解析三——着陆页分析
分析媒体AB带来流量在页面上的点击行为，从点击上来看基本正常，根据转化漏斗的影响因素，接下来对用户注册的引导进行分析。
从图中可以看到红包点击看着是正常的，但是后续流程发现实际是有问题的。数据不能看表面，要深入分析。
案例解析四——注册流程分析
从图中可以看出注册路径的用户留存情况，用户留存低是由于过多的中间环节所导致。一般来说PC端手机注册需要用户自己发短信，移动端的手机注册是自动获取验证码。互联网有个思维方式叫做去中间化，我们可以用这个理念去优化注册环节。
案例解析五——注册流程分析（逆向分析）
从分析图中可以看出，通过PC端注册的用户留存远远低于手机端，说明PC端注册有问题。可以通过逆流向分析，找出所有手机注册的转化； 锁定关键页面，分析页面注册体验设计。
通过分析可以得知PC注册低是因为验证码环节，因为PC端手机注册需要用户自己发短信，而移动端的手机注册是自动获取验证。对于PC端用户来说注册过于繁琐，操作不便捷。
案例解析六——销售流程分析
典型的模式为：活动页->产品页->功能页->产品页->功能页->产品页
分析活动的销售转化流程发现存在反复寻找产品的行为。通过对这些行为分析用户的浏览途径，用户喜好，进而设置合理的购物流程。
案例解析七——销售商品分析
上个会员日四个渠道所销售的商品，经过与活动页上所有商品比对后现，30%的成交商品没有在活动页上陈列。这时候就需要对商品进行优化，商品的陈列摆放位置等。
AARRR分析如何解决问题，提升销量？
案例解析——如何解决已发现的问题
针对已经发现的问题，我们可以采取一些措施：
1、在下一次的会员日活动前，根据上述分析针对性的去掉登录提示信息，直接进入登录页；
2、调整PC会员注册页功能，改为与PC站一致的获取短信注册。
对于用户重复选品问题，可以根据实时分析到的用户商品浏览情况，及时调整活动页商品陈列布局。（F型浏览），此外在活动进行中在活动进行中实时监控活动情况，及时发现异常。
最终我们发现当期活动结束后，会员注册转化率从2%提升至5%，订单转化率从5%提升至8%。可以说巧用AARRR分析模型，成功唤醒了众多的“沉睡用户”，让销量提升成为现实！
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