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常见的数据模型有哪些?RARRA模型详细介绍
986 2022-05-20 11:22 Ruby

数据模型的运用主要是为了更好地利用数据,进行严谨地分析,厘清问题,为后续决策层和数据使用者提供有价值数据分析。本文小编将详细介绍RARRA数据模型,希望能帮助大家建立一个数据模型分析思维意识。

 

RARRA模型详细介绍

AARRR最开始关注的是如何获取用户,所以AARRR关注的首要指标是获客用户数,而RARRA通过最重要的指标来关注增长:用户留存。

RARRA的数据模型,本质上是在AARRR的基础上进行顺序调整得到,以满足日益获客成本所带来的压力成本。RARRA模型相比与AARRR可以使得获客成本更低。

RARRAR首先关注的是产品的留存情况。当产品的留存情况不好,要优化产品的使用体验、功能和运营方式。当这三方面都得到优化提升,接下来就进提供用户的活跃度,以及商业化方面的尝试,等到这些都做好了,就大规模的推广产品关注获客数据指标。

1、用户留存(Retention)

解析:如何让用户不断地使用我们的产品,减少用户的流失,提升用户粘性。让用户无法离开产品。

数据指标:留存率、次日留存率、7日留存率、30日留存率、回流率、召回CTR(提取出的正确信息条数/样本中的信息条数)、用户生命周期 (周期/(1-周期内新增留存率))。

2、用户激活(Activation)

解析:提高产品的使用粘性,提升用户使用产品的深度。

数据指标:DNU(日新增用户)、DAU/WAU/MAU、ACU(平均同时在线人数)、PCU(最高同时在线人数)、PV、UV、意向UV(进入意向页面的用户数)、PV/UV、CTR(点击率)、意向UV-CTR (点击UV/意向UV)、VV(视频播放次数)、访问时长、停留时长、滚动屏数、人均停留时长、人均操作次数、N次操作占比、行为路径、访问频次、跳出率、用户来源、用户去向。

3、用户推荐(Referral)

解析:通过提升产品的竞争力,使用户给他的朋友推荐我们的产品。

数据指标:分享率、分享次数、K-Factor (病毒传播指标)、NPS。

4、商业变现(Revenue)

解析:通过一些手段和渠道从用户那里获取收益。

数据指标:GMV、ARPU(每用户平均收入)、ARPPU(平均每付费用户收入)、LTV(生命周期价值)、 PBP(回收期)、ROI(投资回报率)、收入地图 、客单价、消费次数、消费频率、订单量、利润、 购买偏好、直接引导成交、间接引导成交、购买间隔。

5、用户拉新(Acquisition)

解析:通过一定的方式让产品在一些渠道上面得到展现,并使看到展现的用户转化成产品用户。

数据指标:流量来源、流量路径、CAC(用户获取成本)、CPC(每次点击付费)、CPT(按时长付费)、CPM(千人成本)、CPS(按提成收费)、CPA(按点击计费)、Campaign(塑造品牌)。

 

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