AARRR模型，大家都知道，什么获取、激活、留存、转化、活跃、推荐,从产品经理的角度来讲，用户从下载应用到激活是一个获取用户的过程。用户获取之后还是希望用户能使用我们的应用，这是激活用户的过程，用户参与之后还要不断迭代新的内容，防止流失，是一个用户留存的过程。其实对于app软件来说，更重要的目的还是让他去付费，这时候有个用户转化的过程。用户转化之后，我们要想着让用户推荐，因为物以类聚，人以群分，既然他有付费的意愿和能力，那他身边的朋友应该也和他一样，这又是一个推荐的过程。那如何做好每个过程？每个过程需要关注那些指标呢？我们今天就给大家分享这部分内容：

1、获取

下载量：已下载应用的用户数量，除了关注下载的用户数量，还要关注应用商店排名和评分，下载排名靠前且评分高有助于进一步吸引用户下载。

安装激活量：安装并打开应用的设备数量。

激活率：激活设备数/安装设备数

新增注册用户数：新增的注册用户数

用户获取成本：每获取一个用户所需要的成本。

2、激活

数量指标：

日活跃用户数：一日内启动过应用的设备数，表示用户规模。日活跃用户数能体现当天的流量引入效果，但波动较大；

月活跃用户数：一月内启动过应用的设备数，表示用户规模。月活跃用户数相对稳定，应用的用户规模一般用月活跃用户数表示。

质量指标：

活跃系数：日活跃用户数/月活跃用户数。如果用户都活跃，这个值就接近1，一般是在0.2上是合格的。

功能使用率：使用某个功能的用户数占活跃用户数的比例。使用率越高，表示功能越受欢迎。

平均使用时长：平均每个用户一天使用应用的时间。

3、留存

如果一个用户不能留下来，那么渠道推广成本、开发成本都是不能承受的，所以用户留存指标需要特别的关注。所谓留存简单说就是今天使用的用户，一段时间内还会回来使用，用户留存常用的指标包括：次日留存率、七日留存率、30日留存率（N日留存率：统计日期新增的用户或者活跃用户，在第N天又来使用的比率。）

可以参考行业值来对标自己应用的留存是否健康。一般来说次日留存率比较低，说明用户对产品不感兴趣，或者是产品使用教程做的太差了；七日留存率比较低可能就是用户觉得内容不耐玩不好玩；30日留存率比较低，可能是版本迭代规划做的不好，没有及时给用户更新内容。

4、转化

用户如果能够活跃，并且留存下来，这个时候能够转化的可能性就提高了，用户转化阶段主要看以下数据指标：

付费用户比例：付费用户占总用户的比例。付费用户和免费用户行为差别很大的，建议将付费用户和免费用户区别对待，单独跟踪付费用户的行为，流失率以及营收。服务好付费用户，提高付费用户支付的金额，就可以提升收入。

首次付费时间：用户激活后多久才会开始付费，有助于把我转化用户的时间点。如果发现大部分用户在激活7天就开始付费的话，那么对于激活6天的用户我们就可以考虑引导付费，比如说给用户发一些券。

用户平均每月营收：等于一个月的收入/月活跃用户数，但是大部分用户是不愿意去付费的，所以我们还需要关注付费用户的平均每月营收。

付费用户平均每月营收：等于一个月的收入/月付费用户。只有提升这个指标，才能明显提升我们的收入。

推荐：

你的产品要好，用户才会推荐，同时推荐的用户如果能够从好友的注册使用中得到好处的话，推荐意愿会更加强烈，比如趣头条，推荐好友使用app，自己可以得到金币，这就是一个很好的机制，这里给大家介绍一种传播方法论：

病毒因子K = X(每个用户分享朋友圈后带来的新流量) *Y (接收到邀请的人转化成为传播用户的

通常情况下 X < 3，Y < 0.25。

运营和产品人的努力就是努力把k变得大于1。

最全最有效的手段是放大你话题的广度和权威性。

如何评价每一个版本迭代的好坏？

1、关注整体的数据指标情况，主要关注新用户留存率，以及核心功能的数据使用情况。

比如你的版本迭代后，想看一下迭代效果好不好，就可以关注一下次日留存率，将新版本发布后14天的次日留存率和之前老版本发布后14天的次日留存率做一个同比，同时将新版本发布前14天和新版本发布后14天作一个环比，如果次日留存率都提升了，说明你的版本迭代还是比较成功的。

（同比、环比解释：比如2017年4月份比3月份GDP增长了多少，这就是环比，环比体现了最近变化的趋势，但有季节性的影响。为了消除季节性的影响，推出了同比，比如：2017年4月份比2016年的4月份GDP增长了多少，这就是同比。）

核心功能的数据使用情况（核心功能根据业务定义，理财产品中购买理财产品是核心功能，社交产品中发送信息是核心功能，地图产品中导航是核心功能）：比如你的核心功能是A，就可以把功能A的使用率做一个同比和环比的比较。将新版本发布后14天的核心功能使用率和之前老版本发布后14天的核心功能使用率做一个同比，同时将新版本发布前14天核心功能使用率和新版本发布后14天核心功能使用率做一个环比，如果都成功了，版本迭代还是比较成功的。

2、关注新增功能的数据情况，以及对核心功能的影响。

新功能的数据使用情况可以看一下继续使用率（本周使用过新功能A的用户，在下周继续使用的人数比例；值越大代表功能受欢迎。）

核心贡献：【使用过新功能A的/使用核心功能的用户-未使用过新功能A的/使用核心功能的用户】，大于0代表有贡献，等于0代表没有贡献。

3、收集新版本发布后的crash（崩溃）以及报错的一些数据。

虽然有的时候整体数据上表现不出来明显的错误，但是一些小众机型发生错误的话，这个用户就很可能流失，所以说我们还需要去关注这些数据，如果发现一些重大错误，需要发布紧急版本去修复。

对于版本迭代的效果最好用新用户去衡量，对于已经升级的老用户来说，他本身就是忠诚用户，他的使用率和忠诚度都要优于新用户，如果用老用户衡量就很难去除老用户本身比较优质带来的偏差。

收集数据的工具：

上面说了这么多数据指标，那这些数据指标我们从哪得来呢？答案是可以接入第三方数据分析工具，移动应用的分析工具有很多，直接接入第三方分析工具就好了，这样产品经理可以很快速的去获取数据，常用的分析工具有：

国外：Google  Analytics等

国内：友盟、Talking data、百度统计等

Crash 分析工具：Crashlytics  Crashlytics 是一个能帮我们更好的分析应用崩溃的工具，完成了 SDK 的集成后， 当你的 APP 在运行过程中发生 Crash 的时候， 相关的数据就会上报到 Crashlytics 的后台， 你可以在后台页面中很容易的查看：

大家如果想了解更多每个数据分析工具的使用情况，可以查看每个数据分析工具的demo演示或者帮助文档。