AARRR用户增长模型（海盗指标）详解

一、模型起源与概述

AARRR 模型最早由知名创业导师、500 Startups 联合创始人 Dave McClure 在 2007 年提出，旨在为初创企业和产品团队提供一套简洁可操作的增长指标框架。

• 名称含义：“AARRR” 分别代表 Acquisition（获取）、Activation（激活）、Retention（留存）、Referral（推荐）和 Revenue（收入）。
• 核心价值：通过拆解用户从陌生到付费的全流程，每个阶段都可以设定专属 KPI，并据此调整市场与产品策略，从而实现持续优化与增长。
• 应用场景：适用于各类互联网产品，尤其是采用“免费增值”（Freemium）或订阅制的 SaaS 服务；同样也可拓展到电商、内容平台等领域。

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二、五大阶段详解

1. 获取（Acquisition）

1.1 定义

• 指用户如何通过各种渠道首次访问或发现产品。

• 获取阶段关注用户如何首次了解到产品，以及各渠道的获客效率。

拉新：通过各种方式获取用户，吸引用户了解我们的产品，拉新指标检测的目的是优化获客成本，并进一步扩大规模，拉新的手段主要有广告投放、社交媒体、付费渠道、有机渠道、病毒/口碑渠道、SEO搜索引擎优化等。

用户在拉新阶段主要会有下载软件、注册账号、登录活动页面等用户行为。随着互联网红利消失，获客成本不断攀升，越来越需要通过指标监控及精细化运营，实现精准营销以及用户需求的匹配。

1.2 关键指标

• 曝光量：被多少人看到了
• 点击量：被多少人点击了
• 下载量：被多少人下载了
• 注册量：有多少人注册了
• PV（Page View）页面浏览量
  • 表示网页被浏览的总次数。每当用户打开或刷新一个页面时，PV 计数增加一次。
  • 同一用户多次浏览同一页面，每次都计为一次 PV。
  • PV 反映了网站内容的吸引力和用户的活跃程度。
  • 例如：如果一个用户在一天内访问了某网站的首页 3 次，产品页 2 次，那么该用户贡献的 PV 总数为 5。
• UV（Unique Visitor）独立访客数
  • 示在特定时间段内访问网站的独立用户数量。通常通过浏览器的 Cookie 或用户账号来识别唯一访客。
  • 同一用户在一天内多次访问网站，只计为一个 UV。
  • 统计不同设备或账号的访问人数，避免重复计数。
  • UV 反映了网站的受众规模和吸引新访客的能力。
  • 例如：如果同一用户在一天内多次访问某网站，无论访问次数多少，UV 只计为 1。
• DAU（Daily Active Users，日活跃用户）：指在一天内至少进行过一次有效操作（如登录、浏览、互动等）的唯一用户数。
• WAU（Weekly Active Users，周活跃用户数） ：指的是在连续 7 天内，至少与产品进行过一次交互的独立用户数量
• MAU（Monthly Active Users，月活跃用户）：指在过去 30 天或一个自然月内至少进行过一次有效操作的唯一用户数。
• 网站/APP访问量（Sessions/Visits）：衡量特定时间内网站或APP的总访问次数，用于评估流量规模。
• 点击率（CTR, Click-Through Rate）
  • 广告或推广链接的点击次数与展示次数之比，反映渠道吸引力。
  • 衡量广告被点击的频率。
  • $CTR=点击次数/展示次数$
• 获取成本（CAC, Customer Acquisition Cost）：在某一渠道上获取一名新用户所需的平均成本，为投放决策提供财务衡量标准。
• 渠道分布（Channel Mix）：包括自然搜索（SEO）、付费搜索（SEM）、社交媒体、邮件营销、内容营销等各渠道带来的流量占比。
• 每次点击成本（CPC）：广告主为每次点击支付的费用。
• 每次转化成本（CPA）：广告主为每次转化支付的费用。
• 投资回报率（ROI）：衡量广告投入与收益的比例。
• 转化率（Conversion Rate）：
  • 转化率是指在一定时间范围内，用户完成预期行为的次数与总访问次数的比例
  • $CVR=获客数/访问数$
  • $转化率=下单用户/活跃用户$
• 获客成本（CAC）：$CAC=总获客投入（￥）/新增用户数$
• 渠道 ROI：$ROI=(新增用户带来的收入–渠道成本)/渠道成本$

2. 激活（Activation）

2.1 定义

• 指用户在首次体验环节完成关键动作，感受到产品核心价值（“aha 时刻”）。
• 新用户首次完成对产品核心价值的体验，如注册并完成首次下单、首次使用核心功能、激活帐号等。
• 激活阶段关注新用户首次使用或完成核心价值行为的比例，通常以“时间到核心价值”的速度和程度衡量。

活跃：让潜在用户真正使用你的产品，这个用户通常指的是新用户，即刚刚完成注册登录行为的用户，这个阶段所面临的问题通常是留不住用户，所以通常要采取一定手段让用户留下来，极简化用户体验成本，比如新手福利、新手引导/任务、定期发短信邮件推送消息等。

2.2 关键指标

首次使用时长、核心功能操作率（如完成首单、发送首封消息等）、新用户满意度( NPS )

• 设备激活量：点开app的次数。
• 新手教程完成量：完成新手教程用户量。
• DADT日均使用时长：活跃 用户日均在线时长。
• 日活跃/月活跃用户比（DAU/MAU用户粘性）
  • 月度活跃用户中有多少人每天都使用，反映产品粘性，数值越高越理想
  • 用户依赖程度 / 高频0.5 跟行业属性关联非常高。
  • $DAU/MAU=日活跃用户数/月活跃用户数$
• 活跃度评分（Onboarding Completion）：衡量新用户完成新手引导流程的进度或比例，用于优化引导体验。
• 激活率（Activation Rate）：激活率=激活用户数/新增用户数激活率 = 激活用户数 / 新增用户数激活率=激活用户数/新增用户数。
• 时间到激活（Time to Activation）：从用户进入到完成激活事件的平均时长。
• 注册转化率（Sign-Up Conversion Rate）：访问量到完成注册的比例，反映漏斗顶端激活效率。
• 首次关键行为完成率（Activation Rate）：如首次发布内容、添加好友、完成消息发送或消费行为等，具体根据产品核心价值定义。
• 时间到价值（Time to First Value, TTFV）：从用户首次接触到完成核心价值行为所需的平均时间，越短越能提高留存。
• 预约到店量/询价量等：个性化指标。

优化思路：

• 设计清晰的引导流程（Onboarding）；
• 在关键节点提供帮助提示或示范视频；
• 采用分步解锁或奖励机制，降低用户学习成本。

3. 留存（Retention）

3.1 定义

• 指用户在激活后持续回访、使用产品的比例和频次。
• 留存阶段关注用户在激活后是否持续回访和使用，通常是衡量产品黏性与价值持续度的关键。
• 用户在激活后继续使用产品的比例和频次，反映用户忠诚度和产品黏性。

留存：用户的留存率，即有多少用户真正留下来继续使用产品，这是用户全生命周期内最重要的指标，只有当留存做的好，才能降低我们的获客成本，所以产品、运营要围绕创造、满足用户需求（核心需求、延伸需求、需求触发、被动需求）来提高留存率。

3.2 关键指标

• 距离上次登录的时间：距离上次登陆的时间有多长。

• 每日流失量：$昨-今$日登录活跃用户数

• 留存率（Retention Rate）：在第N天、第N周或第N月后仍有使用行为的用户比例，常见有次日留存、3日留存率、7日留存、30日留存等。

  • $留存{率}_t=在第t(天、周、月)仍在使用的用户数/初始激活用户数$
  • $活跃用户数/同批次新增用户数$。

• 流失率（Churn Rate）：

  • $流失率=1–留存率$
  • $流失率=流失用户/总用户数$
  • 一定周期内未再发生活跃行为的用户比例，与留存率互为补集。

• 使用频次（Frequency）：用户在给定时间内的平均会话次数或事件次数，有助于识别“重度用户”群体。

• 每日回流：跳回量、分享量，通过分享回到产品中来的用户数。

• Cohort 分析：按注册日期等维度分组，追踪各批次用户的留存变化，洞察生命周期趋势和优化效果。

优化思路：

• 通过个性化推送、电子邮件或应用内消息提醒；
• 持续迭代核心功能，增强用户粘性；
• 建立社群或会员体系，培养用户归属感。

3.3 提升留存手段案例

支付宝用户需求	提升留存的手段
核心需求	收付款、转账
延伸需求	余额宝、基金理财
需求触发	app推送、短信提醒
被动需求	年度账单、蚂蚁森林

3.4 互联网留存指标标准

	次日留存率	7日留存率	30日留存率
电商	35 ~ 40%	15 ~ 20%	5 ~ 8%
游戏	30%	15%	5%
教育	25 ~ 35%	10 ~ 15%	5 ~ 6%

4. 推荐（Referral）或自传播

4.1 定义

• 指现有用户主动向他人推荐产品，从而带来新用户。
• 推荐阶段衡量现有用户主动带来新用户的能力，是增长黑客和病毒式传播的核心。
• 用户自发将产品推荐给他人，形成裂变增长

4.2 关键指标

• 订单数：多少订单。
• GMV（Gross Merchandise Value，商品交易总额） ：
  • 指的是在一定时间内，平台上所有成功交易的商品或服务的总价值。它通常用于评估电商平台、在线市场或C2C平台（如淘宝、京东）在特定时期内的交易规模。
  • $GMV=交易总件数\times 平均订单金额$
• 免费到付费转化率
  • 衡量在特定时间内，免费用户中有多少转化为付费用户。
  • $免费到付费转化率=(转化为付费的用户数/总的免费用户数)\times 100$。
• 平均购物车大小：平均每个客户购物车金额大小。
• 邀请率（Invite Rate）：使用邀请功能并发送邀请的用户占比，反映社交传播意图。
• 接受率（Accept Rate）：被邀请用户中实际注册或激活的比例，衡量邀请页面和激励机制的有效性。
• 推荐率（Referral Rate）：$推荐率=通过推荐链接/邀请码注册的用户数/总注册用户数。$
• 净推荐值（NPS, Net Promoter Score）：通过问卷调查用户向他人推荐的可能性，定量评估用户满意度与忠诚度。

优化思路：

• 设计激励机制（如邀请奖励、双向优惠）；
• 优化分享流程，一键分享到主要社交平台；
• 鼓励用户生成内容（UGC），形成口碑传播。

5. 收入（Revenue）

5.1 定义

• 指用户在使用过程中产生的直接经济价值，包括付费转化、ARPU（每用户平均收入）等。
• 用户为产品付费或产生价值的阶段，涉及直接付费及间接收益（广告、电商分成等）
• 收入阶段衡量产品变现能力及商业可持续性，是增长闭环的最终目标。

变现（付费转化）：有多少免费的用户转化为付费用户，在这个阶段要引导用户付费，当然变现的模式有很多种（广告变现、平台佣金返现、增值服务变现、电商直播变现、数据变现、金融变现）。

5.2 关键指标

• 客户获取成本回收期（Payback Period）
  • $LTV（客户生命周期价值）/CAC（客户获取成本）$
  • 衡量获客投入回报（衡量企业客户获取效率和盈利能力），两者平衡是商业模式健康的关键，>3:1 为较健康。
• 付费率：$付费用户/总用户$。
• 付费频次：统计周期内消费次数。
• 客单价：平均每用户消费金额。
• 平均收入/用户（ARPU, Average Revenue Per User）
  • $ARPU=总收入/活跃用户数$
  • 反映人均创收水平。
• 用户终身价值（LTV, Lifetime Value）
  • 单个用户在其整个生命周期内所产生的累计净利，帮助测算合理的获客成本。
  • $LTV=ARPU\times LT（每用户平均留存时间）$
• 每付费用户平均收入（ARPPU, Average Revenue Per Paying User）
  • 仅对付费用户计算，反映核心付费群体贡献。
  • $ARPPU=总收入/付费用户数$
• 月度经常性收入（MRR）/年度经常性收入（ARR）：SaaS产品常用指标，衡量订阅模式下的稳定收入水平。
• 病毒系数（Viral Coefficient, K）
  • 即每位用户平均带来新用户的数量，K>1则呈指数增长。
  • $（每个用户向他朋友们发出的邀请的数量）\ast （接收到邀请的人转化为新用户的转化率）$
• 分享访客用户数：有分享成功的用户数。
• 分享转化率：$接收到邀请并转化为新用户/接收邀请用户数$。
• 分享次数：转发分享次数。
• 用户分享率：$转发分享用户数/总用户数$

优化思路：

• 精细化定价策略（套餐组合、限时优惠）；
• 持续发掘增值服务或衍生产品；
• 对高价值用户进行差异化运营。

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三、典型案例示例

1. Nescafé 视频闹钟 App

• 获取：依托 3,500 万全球社交媒体粉丝推广，宣布可用短视频替换传统闹钟铃声。
• 激活：用户首次下载后即可设置有趣视频作为闹钟，快速体验新奇功能；
• 留存：每日推荐热门视频，不断刺激用户打开 App；
• 推荐：内置一键分享功能，用户可将视频闹钟分享到朋友圈，获得奖励积分；
• 收入：后期通过应用内广告及品牌联合活动实现变现。

2. Grammarly 语言校对工具

• 获取：通过内容营销和 SEO 持续输出高质量写作指南，吸引大量访问。
• 激活：新用户完成首次文档校对，即可直观感受语法和风格优化价值；
• 留存：定期发送写作报告与建议邮件，保持用户回访；
• 推荐：免费用户可通过邀请获得高级功能试用，形成裂变增长；
• 收入：付费订阅为主要收入来源，涵盖个人与企业版。

3. Netflix 流媒体平台

• 获取：依托精准投放与合作渠道获取试用用户；
• 激活：新用户在 30 天免费期内畅享热门影视内容；
• 留存：推荐算法持续推送符合偏好的新内容，保证长尾观看；
• 推荐：分享观影清单或剧集短视频至社交网络；
• 收入：免费期后付费订阅，以及增值会员等级。