文章内容概览：
1.AARRR模型的五个过程以及各个过程需关注的指标
2.部分指标详解
AARRR模型
部分指标详解
1.在『获取用户』阶段重点关注：激活量
**需要分渠道统计激活量。因为在渠道推广时，很多应用开发者会选择付费推广。结算的时候，自然要了解在某个渠道有多少真正激活的用户。即使没有付费关系，开发者也需要知道哪个渠道是最有效果的。
2.在『提高活跃度』阶段需要以时间维度和产品版本维度来统计活跃度，但在这个过程中，我们最需要关注的是质量数据，且需要通过渠道来进行划分，如果某个渠道上来的用户，这两个指标很差，那么在这个渠道上投入太多是没有意义的。
3.在『提高留存率』阶段，不关注用户的首日留存率，而是关注其次日留存率以及长期以后的留存率。
7-Day Retention：是在D+7日启动使用这款应用的占D日首次安装使用这款应用的用户总数的百分比。通常用户新安装使用后的前几天是流失比例最大的时期。
4.在『获取收入』阶段，关注每个用户产生的利润，利润=收入-成本
LTC（生命周期价值，即用户在整个产品使用周期累计的ARPU值，LTC=每月ARPU * 用户按月计的平均生命周期）
所以，从每个用户身上获取的利润 = LTC-CAC。
5.在『自传播』阶段，关注K因子：K = (每个用户向他的朋友们发出的邀请的数量) * (接收到邀请的人转化为新用户的转化率)。
假设平均每个用户会向20个朋友发出邀请，而平均的转化率为10%的话，K =20*10%=2。这个结果还算是不错——当K>1时，用户群就会象滚雪球一样增大；如果K<1的，那么用户群到某个规模时就会停止通过自传播增长。
很遗憾的是，目前K因子大于1的移动应用很少，所以绝大部分移动应用还不能完全依赖于自传播，还必须和其它营销方式结合。但是可以从产品设计阶段就加入有利于自传播的功能，这点还是有必要的而且也很常见，毕竟这种免费的推广方式可以部分地减少CAC。
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