本文主要是介绍数据分析方法中的AARRR模型,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
我们曾经给大家说过一种经典的数据分析方法,那就是5w2h方法,这种方法是非常好的方法,我们可以通过这个方法解决很多的问题,但是数据分析的方法不只是一种,还有很多不错的方法,比如AARRR模型,下面我们就根据这个方法给大家详细的解答一下。
我们在使用AARRR方法分析数据的时候,可以使用AARRR模型进行分解数据,首先我们先来说一说AARRR模型的具体含义吧,AARRR模型就是有5个单词描述,这五个单词分别是Acquisition(获取)、Activation(活跃)、Retention(留存)、Revenue(收益)、Refer(传播)。就是这5个单词组成了这一个AARRR模型,从而解决了很多问题。
当然我们需要注意好几个词汇,通过这些词汇的解释帮助大家进行数据分析。先说留存,留存就是次日、三日、七日、双周、月留存;表现不同时期,用户对游戏的适应性,衡量用户的黏性。而每活跃用户平均收益就是在统计时间内,活跃用户对游戏产生的人均收入,主要衡量不同渠道的用户质量和收益,以及活跃用户与人均贡献关系。还需要注意平均生命周期:主要衡量产品粘性,用户活跃度情况。而生命周期价值就是用户在生命周期内的贡献价值;主要衡量用户群与渠道的利润贡献,用户的价值表现。日新增用户数主要是衡量渠道贡献新用户份额以及质量。一次会话用户都是新登用户中只有一次会话的用户,主要衡量渠道推广质量如何,产品初始转化情况,用户导入障碍点检查。日活跃用户主要衡量核心用户规模,用户整体趋势随产品周期阶段变化,细分可概括新用户转化、老用户活跃与流失情况。而周/月活跃用户主要衡量周期用户规模,产品粘性,以及产品生命周期性的数据趋势表现。用户活跃度:主要衡量用户粘度,通过公式计算用户游戏参与度,人气发展趋势,以及用户活跃天数统计。用户获取成本:用户获取成本,主要衡量获取有效用户的成本,便于渠道选择,市场投放。投入产出比就是投入与产出关系对比,主要衡量产品推广盈利/亏损状态,筛选推广渠道,分析每个渠道的流量变现能力,实时分析,衡量渠道付费流量获取的边际效应,拿捏投入力度,结合其他数据(新增、流失、留存、付费等)调整游戏,进行流量转化与梳理。
以上的内容就是小编为大家解答的相关AARRR模型的具体内容了,希望这篇文章能够给大家带来帮助,对于数据分析师来说,这个模型都是需要我们掌握的,最后感谢大家的阅读。
这篇关于数据分析方法中的AARRR模型的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!