方法论：用AARRR模型做数据分析
数据分析是一项实战性的工作内容，只有在不停的优化中才能越做越好。
对一个刚入门的产品经理来说，为一个全新的产品或项目做数据分析，都会有手足无措的感觉。现在，笔者把自己在数据分析这块工作上的所遇所思写成文章分享给大家，按照文章的步骤，你也能做出一个基本的数据分析。 一、明确数据分析的目的：
做数据分析前，一定要先确定好目标，这样后面的每一步才能不偏离大方向。那么，你做数据分析的目的是什么？
优化用户在使用过程中的槽点？
寻新的流量增长点？
这几条实际上都只是大数据分析框架中的某一个模块，在这个模块之上还有一个更重要的大框架。
做数据分析的时候，最好先把这个整体的数据分析框架整理出来，在这个框架之下，再填补具体某个模块的分析需求。这样的数据分析才更饱满，更具有参考价值。
二、常见的数据分析框架：AARRR模型
AARRR模型是所有产品经理都要了解的一个数据模型。著名的《增长黑客》里面的数据分析基础，也是以这个模型为基础的。
获取（Acquisition）：用户如何发现（并来到）你的产品？
激活（Activation）：用户的第一次使用体验如何？
留存（Retention）：用户是否还会回到产品（重复使用）？
狐狸和乌鸦教学设计收入（Retention）：产品怎样（通过用户）赚钱？
传播（Retention）：用户是否愿意告诉其他用户？
这个模型将数据分析分成了五个大的模块，我们依据这个模型，把每一个模块划分出更细分的维度，罗列出影响每一个维度的变变量，整理出一些表格，这些表格就成了我们做数据分析的基础。
下面以APP为例详细分析下这个AARRR模型：
1. 获取部分：
获取部分一般需要评估的维度有：渠道的获客数量、获客质量等。 获客数量示例：
从上边的表格中看出，360应用市场的获客数量要明显好于其他的安卓应用市场渠道。而且线上活动的获客数量比线下活动的获客数量多，说明这款产品可能更适合在线上做一些推广。当然也有可能是活动本身的质量影响了获客量。
玉环国际帮 除了渠道获客数量之外，一定要分析渠道获客质量。结合数量和质量两个维度，才能更好的筛选出适合企业自己的优质渠道，更客观的评估公司做的推广活动的效果。
获客质量示例：
通过渠道数量和质量这两个指标的分析，我们发现线上活动带来的用户数量、质量都比较高，所以这可能是更适合这个APP的获客渠道。我们筛选出优质的渠道后，就可以在这个渠道上投放更多的资源，从而为公司带来源源不断的新用户。
渠道数量和质量的指标还有很多，要依据产品及公司业务模块区分制定，一般有：每日新增、累积新增、启动次数、首次交易户、首绑交易户、一次性用户数、平均使用时长等。
2. 激活部分：
激活一般指注册激活、主动活跃、推送活跃、交易活跃等。
很多用户下载一个APP后，只是浏览了几个页面，就把应用卸载了。那这个用户数量可以
记录在APP新增下载量里面，注册激活就不会记录。
激活示例：
上边的数据显示这个APP的交易活跃明显大于主动活跃，那么可以推断这个APP是交易驱动，可能是一个电商或者理财类的APP。对于一些新闻、娱乐、社交类的APP，它们的主动活跃一般会高于交易活跃。
这里要特别说明的是注册激活部分。注册激活部分需要进行详细的页面埋点，列出影响注册激活的因素，对这些元素不断优化，最后提高产品的注册激活数量。
具体的埋点部分在文章后面有介绍。
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3. 留存部分：蔡汶家
用户只有留存下来，才有可能与APP发生更多接触，才有可能最终促成付费。
留存示例：
一般来说，次日留存 3日留存 7日留存 次月留存。用户的留存量刚开始会下降的比较严重，到了后期会逐渐稳定在一个数量级上。稳定下来的这些用户，基本上就是产品的目标用户了。林丹自传
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留存还有很多指标，如：次日留存、3日留存、每日流失、每日回流、用户声明周期、平均生命周期贡献、7日回访用户、使用间隔、页面访问量、回访率等等。具体选定哪个维度进行统计要依据自己的产品和业务重新定制。
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