很多人都听说过 AARRR 模型，但真正能用它实现高效用户分层运营的又有几人？这个被誉为「增长黑客」必备工具的模型，究竟有何魔力？本文将深入探讨 AARRR 模型如何成为用户分层运营的利器。
AARRR 模型是一种适用于用户增长和用户分层的方法。市面上存在两种常见的 AARRR 模型说法。第一种模型中，前两个 A 代表用户获取和用户激活，这是不变的。后面三个 R 分别是留存、传播和收入。这种模型的逻辑是用户先留存下来，然后进行传播分享，最后才考虑收入。第二种常见模型则是把传播放在收入后面，顺序是获取、激活、留存、收入，最后是传播。
这两种 AARRR 模型并没有绝对的好坏之分，它们适用的业务场景有所不同。对于一些用户快速完成付费和贡献收入的业务，比如滴滴打车，可能将收入放在前面会更合适。而对于一些流量型产品，用户需要先有流量，然后才能产生增值购买或消费行为，这类产品可能更适合将收入放在后面。
在用户分层中，核心要素是找到合适的数据字段或标签，来描述每个阶段和层级的用户。如果无法准确描述和定义用户，那么分层就会失败。使用 AARRR 模型进行用户分层运营时，本质上是将每个 A 和 R 都视为一个用户层级。
AARRR 模型中的每个环节都对应着一个用户层级。我们需要找到一种方法来描述每个层级的用户特征，并将他们区分开来。这样可以更好地理解用户在产品使用过程中的不同阶段，从而制定针对性的运营策略。
为了更好地描述和区分各层级用户，我们需要找到合适的数据指标。这些指标能帮助我们准确定义每个层级的用户，从而制定针对性的运营策略。我们最终需要找到一种方式来描绘每个层级的用户特征，并将他们区分开来。
在获取用户这个层级，我们通常关注两类用户：一类是下载或访问产品但未完成注册的用户，另一类是完成注册但没有进一步行为的用户。对这两类用户的运营策略通常会根据不同渠道和用户类型来制定，目标是提高获取转化率。可以基于不同的渠道和用户画像，进行精细化运营。
在提高活跃度这个层级，我们通常定义为完成注册但还未走完预设核心路径的用户。运营策略的重点是引导这些用户完成核心路径。例如，对滴滴来说，一次完整的打车体验就是一次核心路径；对三节课来讲，从报名到上课的完整流程就是一次核心路径。
在提高留存这个层级，我们关注的是已经走完核心路径，但后续持续留存的时间不足够长的用户。运营策略应该集中在为这些用户持续创造使用动机，提高他们的留存率。我们需要关注如何为这群用户持续创造他们此后使用的动机。
在获取收入这个层级，我们定义的是已经走完核心路径，并且持续留存时间超过一定值的用户。运营策略的重点是如何抓住合理的场景和动机，完成产品的售卖和变现，引导这些用户付费。我们需要关注如何面向这群用户，抓住合理的场景，抓住他们合理的动机去完成产品的售卖，完成变现，引导他们付费。
在自传播这个层级，我们定义的是活跃频次超过一定基数的用户。运营策略应该关注如何为这些用户设计更好的自发传播和口碑释放工具，抓住合理的场景让他们产生自传播动机。我们需要关注如何为他们设计更好的自发传播和口碑释放工具，以及如何抓住一些更合理的能让他们产生自传播动机的场景。
AARRR 模型用于分层运营，通过定义各层级用户特征，制定针对性策略。
以脉脉为例，在获取用户层级，我们定义为下载脉脉但未注册的用户，以及注册后没有任何行为的用户。对这类用户的运营策略可能是根据不同渠道和用户背景（如地区、年龄）给予针对性引导，优化注册成功率。
在提高活跃度层级，脉脉可能定义为注册完成但未完整填写个人 profile，或在站内关注人数未超过 30 个的用户。这是因为通过数据分析发现，在脉脉这样一个主打求职场景和职场社交互动的产品中，个人 profile 和关系链是核心体验。运营策略可能是给予用户引导，加上激励，让用户去完成 profile 的填写，加上 30 个有价值的关注用户。
在提高留存层级，脉脉可能定义为完成填写个人 profile，但首次使用后一周内未再访问的用户。运营策略重点是提升这类用户的 7 日留存率。这群用户是我们可以界定出来重点关注的。
在获取收入层级，脉脉可能定义为连续三个月都有使用行为，并进行过求职行为的用户。这是因为脉脉这样的产品，它的收入来源至少在 C 端，大概率会是一些求职相关的产品。运营策略可能是给一周内超过 5 次以上求职投递行为的用户推荐付费求职相关产品。因为一个用户在一周内超过 5 次以上求职投递，大概率证明他在求职上可能有一些需求或遇到了一些挑战。
在自传播层级，脉脉可能定义为 15 天内登录超过 5 次，且单次使用时间超过 5 分钟的用户。这类用户被认为在站内较为活跃且对产品价值有一定认可。运营策略可能是定期向这些用户推送站内热门话题或犀利观点，邀请他们分享到朋友圈或微信群，以吸引更多用户关注脉脉。
AARRR 模型是一种相对轻快和简单的用户分层模型。它不需要像用户生命周期或用户关键行为价值区隔那样需要大量数据的交叉分析和对比分析。对 AARR 来讲，也许不需要抓取大量的用户数据和定义大量用户数据就可以把它往前推进。
相比其他分层方法，AARRR 模型更加简单，推进成本更低。虽然它在某些方面（如第二个 A 定义为用户完成首次核心路径体验）与用户生命周期分层有些相似，但整体上更加简化。某种意义上，可以把它视为用户价值区隔分层的一个简单弱化版本。
AARRR 模型特别适用于人力资源有限，需要快速产出结果来提升整体用户价值的情况。它可以帮助快速实施基本的运营机制和策略，然后通过观察业务数据的变化来判断效果。在资源有限的情况下，可以考虑用这个简单的 AARR 模型来对用户进行分层，快速上一些基本的运营机制和策略。
AARRR 模型为用户分层提供了简单高效的方法。它涵盖了用户生命周期的关键节点，帮助快速识别不同层级的用户特征。通过这个模型，可以更精准地制定运营策略，提高用户留存率，并最终实现收入增长。在资源有限的情况下，AARRR 模型无疑是一个可以快速上手、见效快的实用工具。
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