一、Acquisition 用户获取
用户获取，用户拉新，首先要去考虑的其实并不是各种渠道推广引流，而应该是产品上降低用户的使用门槛，结合不同阶段用户群体的特征，制定最适合的拉新策略，同时时刻关注各个核心数据指标。
（一）产品角度
1. 简化注册登录流程
- （1）账号强相关产品，由于当前绑定手机为硬性要求，往往可以采用默认手机验证码登录的形式，将注册/登录/绑定流程融合，简化用户操作流程。同时，可以辅以各个社交账号的引入登入，如常见的微信/微博/QQ授权等。
- （2）对于账号非强相关的产品，则可以采用直接体验，核心功能时注册登录的策略，先给用户带来一定的兴趣点，随着体验的深入，自然而然产生注册登录行为，降低转化流失。
登录后，绝大分部分可以通过保存登录状态，除非用户注销，否则下次启动产品，无需再次登录。当然，诸如银行等产品，从安全的角度考虑，重新登入的验证是必要的。
2. 滞后权限授权
当用户体验相关功能时进行授权，才是一件自然而然，更令用户接受的行为。
3. 用户初次进行产品介绍/操作指引
产品介绍时，适当的页面数量以及优质的内容成为关键，建议最多不超过4屏，否则用户耐心将会降低，甚至产生烦躁的情绪。
（二）运营角度
1. 冷启动期
冷启动期的用户，往往是我们产品的第一批用户，这个阶段，我们关心的点，其实不应该是用户的数量，而应该是用户的质量。
用户能够深入地体验我们的产品，并带来一些意见和反馈，让我们能够更好地进行产品打磨。
此阶段通过引流后，应及时关注DAU/留存/活跃时长等指标，评估核心用户的反馈，对产品进行打磨。
2. 增长期
产品顺利渡过冷启动期后，将进行飞速的增长期。经过冷启动期产品的打磨，在核心用户群体中通过验证，那么接下来就是大量寻找目标用户群体的阶段了。
这个阶段，最重要的便是结合目标群体的普遍特征，比如说二次元/宅男/运动爱好者等等，寻找合适的渠道进行推广引流。比如说市场分发渠道/其他产品推广引流/意见领袖引流/事件营销/口碑营销等等，没有最好的渠道，只有最适合的渠道。
此阶段重点应关注ROI指标，以尽可能少的成本，获取高质量的用户。
3. 稳定期
经历了快速增长阶段后，由于产品用户群体的不同，产品的用户规模，会达到一个瓶颈水平，很难再持续保持增长了，这个时候产品也经历了前面两个时期的验证，需求得到用户的认可，这个阶段更多地可以寻找产品是否拥有延展的方向，通过需求的延展，获取更多的用户。
此阶段重点应关注用户的留存指标，寻找合适的时机扩展用户群体。
4. 衰退期
此阶段，用户的获取，应侧重于对于流失用户的召回。
召回流失用户，可以从以下几个点出发：
（1）利益驱动召回：
诸如滴滴沉默用户发放优惠券，电商平台发放满减券等等；（2）社交属性召回：
诸如脉脉提醒某用户对你进行关注等等；
（3）产品核心需求召回：
诸如探探多少用户对你右滑表示喜欢你等等；
（4）新功能刺激召回：诸如游戏发放新的大版本。
此阶段重点应关注召回率，流失指标，通过用户召回，减缓产品的衰退。
二、Activation 用户激活
Activation激活作为AARRR模型的第二个阶段，千辛万苦从各种渠道获取的目标用户，通过这个阶段，部分用户将被激活，成为产品的真实用户，相应地，也会有部分用户无法被顺利激活，造成流失。
只有有效地激活到来的用户，才会有接下来的故事发生，不然美观的用户规模数字下，都是一些无法产生效益的“尸体用户”。
用户激活更应该考虑的是用户对于产品核心功能的使用情况，而不单单时注册情况。各种不同类型的产品，其用户群体/用户角色均有所不同，达成用户激活，都会有对应不同的方法。
（一）单用户产品
单用户产品就是服务于个人用户，没有过多的不同用户之间的接触以及不同角色的产品，举两种比较典型的例子，一个是工具类产品，一个是游戏。
最核心的，就是尽可能地降低使用门槛，能够让用户一目了然，舒舒服服地进行操作。
（二）多用户产品
多用户产品，又可以根据用户关系，分为两个不同的类型，一个是熟人产品，另外一个则是陌生人产品。
1、熟人产品
针对熟人产品，是否能够顺利获取熟人关系，是新用户能否被激活的关键。
2、陌生人产品
对于陌生人产品，其关键则为如何为用户匹配用户。
（1）水军策略
水军策略是指投放一定的虚拟用户，用于激活前期，为用户创造需求场景，广泛应用于各种陌生人社交平台/秀场等。
（2）匹配策略
匹配策略则是最常见的一种连接用户与用户的策略，常见的匹配策略有：LBS匹配/用户属性匹配/个性化推荐匹配等，通过为用户匹配或者推荐用户，促成用户之间的联系，进一步沉浸于产品中，达成用户激活。
（三）多角色产品
多角色产品，要想激活多方用户，不单单需从多方用户，逐个激活用户，同时，在激活各方用户的基础上，需要达成多角色之间的平衡连接。
比如最常见的电商平台，通过首单优惠/商家推荐等，促成用户与商家的首次交易行为。又比如滴滴，一方面通过派单算法，调和乘客与司机之间的平衡，保证供需的合理化，另一方面，通过乘客与司机两方的补贴，促成订单的产生与完成。
促成用户激活的过程中，有以下核心数据指标需要时刻关注：
- 用户激活率：
用户激活率，也即用户使用核心功能的占比，各个产品的激活定义规则各不相同，每个产品，都必须找到适合自己的激活定义； - 用户激活花费时长：
用户激活花费时长，是指用户从进入产品，到被激活所花费的时间，时间越短，证明激活效果越明显； - DAU/MAU：
DAU/MAU指的是用户日活跃与月活跃的比值，不同类型的产品存在一定的基准线，如移动游戏的基准线为20%，工具类APP为40%，比值越大，说明用户对于产品的粘性越强，激活效果越明显； - DAOT：
DAOT指的是用户日均使用时长，使用时长越长，说明用户的粘性越强，但同时需结合其他指标，评估是否产品流程过长导致的时长增加。
三、Retention用户留存
当用户来到我们的产品，被我们所激活，体验了我们的核心功能，接下来的事情，就是尽可能地让用户持续使用我们的产品，形成一种信赖与依赖，最终离不开我们的产品。
（一）计算留存情况
目前存在有两种计算方式，来计算产品的次日留存/7天留存/30天留存，评估一个产品的留存情况。
1、改良版第N天计算法
准确地反映新增用户的留存水平，避免特殊场景造成的数据指标影响。
- 次日留存：统计日新增用户，再次使用产品的时间间隔小于24小时的用户所占比例（T+2出数据指标）；
- 7天留存：统计日新增用户，再次使用产品的时间间隔小于7个自然天然填的用户所占比例（T+8出数据指标）；
- 30天留存：统计日新增用户，再次使用产品的时间间隔小于30个自然天然填的用户所占比例（T+31出数据指标）。
2、N天内计算法
清晰、完整地表现所有用户的活跃留存情况。
- 次日留存：统计日活跃用户中，次日再次使用产品的用户占比（T+2出数据指标）；
- 7天留存：统计日活跃用户中，往后7天内再次使用产品的用户占比（T+8出数据指标）；
- 30天留存：统计日活跃用户中，往后30天内再次使用产品的用户占比（T+8出数据指标）。
（二）制定留存标准
针对留存水平的标准，许多产品/运营人员往往直接套用4-2-1（40%-20%-10%）基准，但其实，每个产品往往因为行业性质的不同，用户的合理使用频次也是不尽相同的。所以应该结合自身产品所处的行业、产品形态以及自身产品定位进行考虑。
（三）提升留存水平
1、产品方向
（1）最本质的便是提升自己产品的竞争力，不断满足用户的需求，并优化用户体验。
（2）提升用户对于产品的粘性
如日常活跃功能、用户激励体系、强化用户投入（时间、金钱、内容、情感、社交）
2、运营方向
本质就是挽留与挽回
四、Revenue获取收入
（一）用户群体划分
根据用户付费习惯及消费意识，大致上可以分为免费用户，普通付费用户，优质付费用户，需要对不同用户群体进行特征提取，并制定获利策略。
（二）变现方式
1、产品及服务变现
产品及服务变现，本质上就是直接建立传统买卖关系，通过为用户提供服务或解决其问题，从而收取费用获得盈利。
而要想提升产品及服务的变现水平，在持续提升产品核心竞争力的同时，可以关注以下两个重要点，一是找到免费与付费的平衡，二是用户付费行为引导培养。
（1）找到免费与付费的平衡
首先要明确用户的预期，免费地满足用户的预期，对于预期之外的体验，进行收费。
（2）用户付费行为引导培养
养用户付费行为习惯，可以运用上瘾模型及激励策略。上瘾模型的本质便是让把用户的某些行为，发展成为一种习惯，广泛应用于用户习惯的培养。
2、流量变现
（三）评估变现效果
在产品项目实际推进的过程中，可以通过以下指标去量化评估变现效果。
1、LTV：
客户终生价值，是指公司从用户所有的互动中所得到的全部经济收益的总和。简单地讲，就是用户来到我们的产品，直到最终离开我们的产品，我们能够获取的总收益。
2、用户付费率：
付费用户群体在活跃用户群体中所占规模比例，一旦用户产生付费行为，便成为付费用户；这个指标往往用来衡量产品的付费模块是否能够真正触达用户需求。
3、二次付费率：
付费用户群体中，产生过二次及以上付费行为的用户所占规模比例，通过观察二次付费率指标，可以评估产品付费模块是否对用户产生正向价值，付费体验是否良好。
4、ARPU及ARRPU：
ARPU是指平均每用户收入，ARRPU是指平均每活跃用户收入，通常情况下，按月份维度进行统计。这两个指标，可以评估不同渠道的用户质量，不同时期的用户付费情况。
五、Refer用户传播
（一）定义
自传播，顾名思义，就是无需借助过多外力，产品自身激发用户间的自发传播。
（二）优势
（三）提升产品的自传播水平
1、传播基础
传播基础需要从两个方面进行建设，一是产品要靠谱，二是传播分享手段要便捷。
2、自主传播
3、传播转化
（四）评估自传播水平
如何去关注我们的自传播水平，主要可以关注K因子这个指标。K因子由传播数量和转化率组成。
K = （每个用户向他的朋友们发出的邀请的数量）* （接收到邀请的人转化为新用户的转化率）
从整体上看，K值的高低，直接体现自传播结果水平，当K值大于1时，将激发自传播巨大的力量，K值越大，力量越强。而若K值小于1，那么传播水平会逐步减弱，直至消失。
K因子的把控，有助于我们评估整体的传播结果，但日常的运营过程，更应该去分析其两个影响因子的水平，针对性去提升两个模块的水平，从而最终实现用户的增长。