数据分析常用模型：RFM模型、漏斗模型、AARRR模型

1. RFM模型

RFM分析是一种客户价值分析方法，通过三个指标——最近一次消费时间（Recency）、消费频率（Frequency）、消费金额（Monetary）来衡量客户价值。

• RFM的计算方法：
  • 最近一次消费时间（R）
    • 计算方法：用当前日期减去客户最近一次消费的日期。例如，当前日期是 2024 年 10 月 16 日，某客户最近一次消费日期是 2024 年 10 月 10 日，那么 R 值为 6 天。
  • 消费频率(F)
    • 计算方法：统计客户在特定时间段内的消费次数。例如，在过去一年中，某客户消费了 5 次，那么 F 值为 5。
  • 消费金额(M)
    • 计算方法：汇总客户在特定时间段内的消费总金额。例如，在过去一年中，某客户的消费总金额为 5000 元，那么 M 值为 5000。
• 确定区间
  确定 RFM 的区间没有固定标准，通常根据具体业务情况和数据分布来确定。以下是一种常见的确定区间的方法：
  最近一次消费时间（R）
  可以将客户按照最近一次消费时间进行排序，然后等分成几个区间。例如，将客户分为最近消费时间在 1 个月内、1 - 3 个月、3 - 6 个月、6 个月以上等几个区间。
  消费频率（F）
  同样可以根据消费频率的分布情况进行划分。比如，分为高频（一年消费 10 次以上）、中频（一年消费 5 - 10 次）、低频（一年消费 5 次以下）等区间。
  消费金额（M）
  按照消费金额的大小进行划分。例如，高消费金额（一年消费金额在 10000 元以上）、中消费金额（一年消费金额在 5000 - 10000 元）、低消费金额（一年消费金额在 5000 元以下）等区间。

2. 漏斗模型

漏斗分析模型是企业实现精细化运营的重要分析模型，其精细化程度影响着营销管理的成败。

2.1 什么是漏斗分析

• 漏斗分析是一套流程分析，它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。
• 漏斗分析模型广泛应用于流量监控、产品目标转化等日常数据运营工作中。
  • 直播用户从激活APP开始到刷礼物，一般的用户购物路径为
    • 激活APP–>注册账号–>进入直播间–>互动行为–>刷礼物等五大阶段，漏斗能够展现出各个阶段的转化率
    • 通过漏斗各环节相关的数据比较，能够直观地发现和说明问题所在，从而找到优化方向。

2.2 漏斗分析模型的特点与价值

• 对于业务流程相对规范、周期较长、环节较多的流程分析，能够直观地发现和说明问题所在。
• 值得强调的是，漏斗分析模型并非只是简单的转化率的呈现，科学的漏斗分析能够实现以下价值：
  • 企业可以监控用户在各个层级的转化情况，聚焦用户选购全流程中最有效转化路径；同时找到可优化的短板，提升用户体验；降低流失是运营人员的重要目标，通过不同层级的转情况，迅速定位流失环节，针对性持续分析找到可优化点，如此提升用户留存率。
    
  • 多维度切分与呈现用户转化情况，成单瓶颈无处遁形。科学的漏斗分析能够展现转化率趋势的曲线，能帮助企业精细地捕捉用户行为变化。提升了转化分析的精度和效率,对选购流程的异常定位和策略调整效果验证有科学指导意义。
    
  • 不同属性的用户群体漏斗比较，从差异角度窥视优化思路。漏斗对比分析是科学漏斗分析的重要一环。运营人员可以通过观察不同属性的用户群体（如新注册用户与老客户、不同渠道来源的客户）各环节转化率，各流程步骤转化率的差异对比，了解转化率最高的用户群体，分析漏斗合理性，并针对转化率异常环节进行调整。
    

3. AARRR模型

3.1 AARRR模型概述

1. 定义
   • AARRR模型是一种用户增长模型，也被称为海盗指标模型。它由Acquisition（用户获取）、Activation（用户激活）、Retention（用户留存）、Revenue（用户收益）和Referral（用户推荐）这五个环节组成，这些环节的英文单词首字母连起来就是AARRR。这一模型能够帮助企业或产品团队从用户生命周期的角度系统地分析用户行为和业务增长情况。
2. 应用场景
   • 广泛应用于互联网产品、移动应用、电商平台等众多领域。它为产品运营、市场营销等相关人员提供了一个清晰的框架，用于评估产品的健康状况和制定增长策略。

3.2 AARRR模型各环节详细内容

1. Acquisition（用户获取）

   • 含义：这是用户进入产品的第一个环节，主要关注如何吸引潜在用户来使用产品。包括通过各种渠道（如社交媒体广告、搜索引擎优化、内容营销、线下活动等）来扩大产品的曝光度，让更多的人了解并访问产品。
   • 示例：
     • 一款健身APP可能会在社交媒体平台（如抖音、小红书）上投放广告。广告内容可能是展示一些用户使用该APP后的健身效果对比图，同时附上下载链接，吸引潜在用户点击下载。
     • 一个电商网站会通过搜索引擎优化（SEO），优化商品页面的关键词，使得当用户在搜索引擎（如百度、谷歌）中搜索相关商品时，网站能够在搜索结果页面中获得更高的排名，从而增加流量和用户获取量。
   • 关键指标：
     • 渠道流量：不同渠道带来的访问量，如网站的独立访客数（UV）、APP的下载量等。
     • 渠道转化率：从渠道访问到实际注册或开始使用产品的用户比例，例如，从广告点击到APP安装后的注册用户比例。
     • 获客成本（CAC）：获取一个新用户所花费的成本，包括广告费用、营销人员工资等所有用于用户获取的费用总和除以获取的新用户数量。

2. Activation（用户激活）

   • 含义：用户激活是指让新获取的用户真正开始使用产品的核心功能，并从中获得价值。这个环节的重点是引导用户完成关键的首次操作，让他们对产品产生兴趣并愿意继续使用。
   • 示例：
     • 对于一款在线办公软件，新用户注册后，引导他们创建第一个文档或者使用基础的编辑功能。可以通过新手教程、操作提示等方式，帮助用户快速上手，完成首次有价值的操作。
     • 对于一个游戏APP，用户下载安装后，引导他们完成新手任务，如完成游戏的教学关卡，让玩家熟悉游戏规则和操作方式，从而激活用户。
   • 关键指标：
     • 激活率：完成激活行为的新用户数与获取的新用户数之比。例如，新注册的办公软件用户中，完成创建第一个文档的用户比例。
     • 首次使用时长：新用户首次使用产品的时间长度，一定程度上反映用户对产品的初步兴趣。比如，游戏APP新用户首次玩游戏的时长，如果平均时长较短，可能需要优化游戏的新手引导。

3. Retention（用户留存）

   • 含义：用户留存关注的是如何让用户在初次使用产品后，能够持续地使用产品。留存率高意味着用户对产品有较高的忠诚度，愿意长期使用，这是产品可持续发展的关键。
   • 示例：
     • 一个知识付费平台会定期为用户推送他们感兴趣的课程更新信息，或者根据用户的学习进度提供个性化的学习建议。例如，用户购买了一门编程课程，平台会在用户完成一部分课程后，推荐下一个阶段的相关课程，鼓励用户继续学习。
     • 社交软件会通过建立用户关系网络来提高留存率。当用户添加了好友后，平台会提醒用户查看好友动态、参与群组讨论等，让用户有持续使用社交软件的动力。
   • 关键指标：
     • 留存率：在一定时期内（如日留存率、周留存率、月留存率）继续使用产品的用户数与初始用户数之比。例如，某APP日留存率为30%，表示在第一天使用该APP的用户中，有30%的用户在第二天还会使用。
     • 流失率：与留存率相对，是指在一定时期内离开产品的用户比例。

4. Revenue（用户收益）

   • 含义：这一环节主要关注如何从用户身上获取商业价值，包括用户购买产品或服务、订阅收费内容、进行广告点击等多种盈利方式。
   • 示例：
     • 对于电商产品，用户购买商品后产生收入。如一个服装电商网站，用户下单购买服装，网站就获得了销售收入。
     • 对于免费应用，通过广告收入获取收益。比如一个免费的天气APP，通过在应用内展示广告，当用户点击广告或者广告展示达到一定次数后，应用开发者就可以从广告商那里获得收入。
     • 一些软件提供高级功能的订阅服务，如视频编辑软件，用户订阅高级会员后可以使用更多高级编辑功能，软件公司通过订阅收费获取收益。
   • 关键指标：
     • 付费用户比例：付费用户数与总用户数之比，反映产品的付费意愿情况。
     • 平均每位用户收入（ARPU）：总收入除以总用户数，用于衡量每个用户为产品带来的平均收入水平。例如，一个游戏的ARPU是每月10元，意味着平均每个用户每月为游戏贡献10元的收入。
     • 生命周期价值（LTV）：用户在整个使用产品周期内为产品带来的总价值，它综合考虑了用户的留存时间和付费情况等因素。

5. Referral（用户推荐）

   • 含义：用户推荐环节是指让现有用户自愿地向他人推荐产品，这是一种低成本且高效的用户增长方式。满意的用户通过口碑传播，可以为产品带来新的用户。
   • 示例：
     • 许多共享出行软件都有用户推荐奖励机制。例如，用户推荐新用户注册并使用软件后，推荐者和被推荐者都可以获得乘车优惠券。这种奖励措施鼓励用户积极推荐。
     • 一些在线教育平台会为用户提供推荐课程给朋友的功能，并且当朋友成功购买课程后，推荐用户可以获得一定比例的课程费用返还或者其他奖励，如学习资料包等。
   • 关键指标：
     • 推荐率：进行推荐行为的用户数与总用户数之比，用于衡量用户推荐的积极性。
     • 病毒系数（K因子）：表示每个用户能够带来的新用户数量。例如，K因子为2意味着平均每个用户可以带来2个新用户。如果K> 1，产品就有可能通过用户推荐实现指数级增长。