AARRR

数据指标体系建设的方法可以总结为三个步骤，即明确业务目标，理清用户生命周期以及行为路径以及指标分层治理，在这三个步骤当中又涉及到 OSM(Object,Strategy,Measure),AARRR(Acquisition,Activation,Retention,Revenue,Referral),UJM(User, Journey, Map), MECE (Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive) 四个模型，这四个模型是指导我们构建完整而清晰的指标体系的方法论。

那老李研究数据分析也很多年了，今天特意为大家整理出了8大常用数据分析模型，帮助大家快速提高数据分析能力。

什么是数据分析的漏斗模型？

大多数朋友只是听说过“数据驱动增长”这个名词，对其方法还缺乏系统的认识。

在数据分析中，数据分析思维是框架式的指引，实际分析问题时还是需要很多“技巧工具”的。就好比中学里你要解一元二次方式，可以用公式法、配方法、直接开平方法、因式分解法。

新零售的数据化运营，不仅仅是简单的上一套系统，分析分析数据！！

数据分析少不了商业分析思维，以及对业务的理解。很多时候觉得思维不够健全，或者分析没有思路，其实都可以借助思维模型的学习来不足，来加速分析的成功。

对于AARRR模型，线上线下均可以应用，但是应用范围可能会有所不同，应用的方法也应该有所区分

增长团队应该围绕产品的核心价值，让更多用户更便捷、更频繁地体验到产品的核心价值。通过让用户快速上手、了解产品的使用方法，当用户不再使用这个产品的时候，可以通过推送、邮件等方式再次激活。

用户增长的三板斧：数据+团队+策略

留存分析是深度分析的一个维度，而且需要长期持续跟踪。具体分析过程中，还要结合版本更新，推广等诸多因素，才能找到用户的最佳周期，进而制定相应的留存策略，才能更好的实现商业变现。

用户激活对产品经理和运营人员来说是一件非常重要的事情，激活率的高低直接影响到后期的留存、变现和传播等环节。

业务的洞悉决定了数据分析师发展的上限，数据技巧只是逼近它。好的分析师都懂业务，也必须懂业务。

在数据分析中， AARRR模型是产品经理经常用到的数据分析模型。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。AARRR模型分析在指导产品运营中发挥了重要作用。

Growth Hacker （增长黑客）的概念这两年在国内越来越火，除了范冰的《增长黑客》一书，很多人还想了解更多跟 Growth Hacker 相关的书籍。