2048奇迹，是大多数个人开发者的梦寐以求的期望。而做出flappy bird这样跨时代的游戏，则能够让我们赚的盆满钵满。那么我们怎么样使我们app与众不同，脱颖而出了。
我们这些凡夫俗子程序员们，对于我们的app只关注两种指标，一种是下载量，一种是激活量。造成了“重推广、轻运营”，甚至是“有推广、无运营”的情况。我觉得这样app是不可能造就最忠实的用户群，也不可能真正的火起来。
你认为你的用户，下载你的app后，安装app后，就会变成你的真实的客户吗？非也？甚至他打开你的app时候，都是持有一种怀疑的态度。真实是你的客户，应该是你的app为他带来意想不到的效果，从而有兴趣再次打开你的app后，才是你的真实的用户。为了使我们屌丝程序员,更好的认清楚这点。我们这里需要介绍一种aarrr模式，解释他背后模式。
①什么是AARRR模型
AARRR是Acquisition（获取用户）、Activation（提高用户活跃度）、Retention（提高留存率）、Revenue（提高收入）、Refer（病毒传播），这个五个单词的所写，分别对应这一款移动应用生命周期中的5个重要环节。下面我们来简单讲解一下AARRR模型中每个项目的意义。
获取用户（Acquisition）
拥有了用户才谈得上运营，获取用户，实际就是推广,拥有用户，拥有一切。
提高活跃度（Activation）
刷机，广告能够为我们带来了用户，但是怎么样使这些被动用户转换成活跃的，优质的用户了，这是个难题。
有时，我们可以看到两个app这样的差距，即使开始获取到差不多的用户，一种app令用户爱不释手，另一种app使用户打开了一次以后，再也不想打开。造成这样的差距的原因是什么了。我认为主要是两方面的因素造成的。一，凡是哪些留存率app，都是抓住大部分用户刚需需求，并且巧妙利用精确推广的吸引目标受众的眼球。其实app的第一印象，何尝不像高考老师阅卷啊，几十秒钟定生死了，因此一个好产品设计，自愿而然，会为你留住更多的用户。
提高留存率（Retention）
随着时间的深入，app客户活跃度是提高了，但是了，我们却发现了这个问题，用户真是“来也匆匆去也匆匆”，这就是这款app没有粘性。
其实，开发一个新用户的成本远远大于留住老用户的成本，但是，许多app都存在狗熊掰玉米（拿一个、丢一个）的应用运营的大忌的情况。怎么能够解决这个问题了？就是要提高他对此app的依懒性，怎么提高依赖性，工具类的app要做的就是尽量提高app的质量，不断完善功能，游戏类app就是需要有好的故事，玩法，使用户上瘾等等这样的方法。一般来说，商业楼的app留存率高于娱乐类的app，娱乐类app又高于游戏。
获取收入（Revenue）
获取收入其实是应用运营最核心的一块。极少有人开发一款应用只是纯粹出于兴趣，绝大多数开发者最关心的就是收入。即使是免费应用，也应该有其盈利的模式。
人不为己天诛地灭，app核心目标就是赚钱。一般app应用有三种赚钱的手段，一种付费应用，即下载就收费，一种是增值服务，及部分应用收费，一种内嵌广告。无论那种收费模式，我认为了做好了上面事情，一切都是水到渠成事情
自传播（Refer）
以上的四个方面，是传统的运营方式，随着sns的兴起，病毒式的传播，是获取用户的一篇新天地，这种方式，有其他运营无法比拟的优势，一效果很好，二成本很低。小米，苹果都是使用这种方式的翘楚。可见实现病毒式营销的唯一前提，就是习大大的一句话"打铁还需自身硬"，你的产品要足够的好。
通过上述这个AARRR模型，我们看到获取用户（推广）只是整个应用运营中的第一步，好戏都还在后头。如果只看推广，不重视运管中的其它几个层次，任由用户自生自灭，那么应用的前景必定是暗淡的。
②如何使用AARRR模型
一、获取用户（Acquisition）
下载量，装机量，是一种判断app成功与否的粗放型标准。
这个阶段，最初大家最关心的数据是下载量。到今天，一些媒体的报道中也还经常用下载量来衡量一个应用的用户规模和是否成功。不过，下载了应用不等于一定会安装，安装了应用也不等于一定使用了该应用。所以很快激活量成为了这个层次中大家最关心的数据，甚至是有些推广人员唯一关注的数据。通常激活量（即新增用户数量）的定义是新增的启动了该应用的独立设备的个数。从字面上看激活量似乎更应该是第二层Activation的指标，但是因为下载量、安装量这些数据都比较虚，不能真实反映用户是否已经被获取。所以大家都要看激活，这才是真正获取到了新的用户。
另一个非常重要的数据，就是分渠道统计的激活量。例如，android的各大应用商店，苹果appstore。 因为在渠道推广时，很多应用开发者选择了付费推广。结算的时候，自然要了解在某个渠道有多少真正激活的用户。即使没有付费关系，开发者也需要知道哪个渠道是最有效果的。但是站在更高的高度看，CAC（用户获取成本 Customer Acquisition Cost）才是最需要去关注的数据。目前行业里有种粗略的说法，每个Android用户的获取成本大约在4元左右，而iOS用户大约在8元以上。当然，应用市场下载、手机预置、广告等各种不同的渠道的获取成本是完全不同的。这里面有个性价比的问题，有些渠道的获取成本比较高，但是用户质量也比较高（什么样的叫质量高，后面会有说明）。
二、提高活跃度（Activation）
看到活跃度，大家首先会想到的指标是DAU（日活跃用户）、MAU（月活跃用户）。这两个数据基本上说明了应用当前的用户群规模，在网络游戏行业这是两个运营人员必看的指标。通常活跃用户是指在指定周期内有启动的用户。但是启动是否真的等于活跃呢？如果在指定周期内只启动了一次，而且时间很短，这样的用户活跃度其实并不高（当然对某些特殊的应用来说可能算高，例如用来记录女性生理周期的应用，一月启动一次就够了）。所以其实还要看另两个指标：每次启动平均使用时长和每个用户每日平均启动次数。当这两个指标都处于上涨趋势时，可以肯定应用的用户活跃度在增加。
针对使用时长和启动次数的渠道统计同样很重要。我们把它们称为渠道的质量数据，如果某个渠道上来的用户，这两个指标很差，那么在这个渠道上投入太多是没有意义的。最典型的就是水货刷机的用户，很多预置的应用都是在刷机完成时被激活的。针对这种被动激活的用户，可以看另一个指标，叫一次性启动用户数量，也就是迄今为止只启动过一次的用户的数量。
除了渠道，另一个和活跃度相关的分析维度是版本。各个版本的使用时长和启动次数也会有差异。对产品经理来说，分析不同版本的活跃度差异有助于不断改进应用。
此外跟活跃度相关的，还有日活跃率、周活跃率、月活跃率这些指标。当然活跃率和应用的类别是很有关系的，比如桌面、省电类的应用的活跃率就比字典类的应用高。
三、提高留存率（Retention）
下载和安装——使用——卸载或者遗忘，这是用户在每个应用中的生命周期。成功的应用就是那些能尽量延长用户的生命周期，最大化用户在此生命周期内的价值（下一节会谈到生命周期价值这个话题）的应用。
对于大部分应用，应该关心的是1-Day
Retention 和7-Day Retention。这里我之所以用英文，是因为其中文翻译不统一，容易引起歧义。1-Day
Retention通常翻译为首日留存率，其实这个“首日”并不是指应用被安装使用的第一天（假设日期为D），而是D+1日，即安装使用的第二天。因为安装使用的第一天没有留存率这个概念（有的话，只能是100%）。到了第二天，前一天安装使用的用户中还有多少百分比的人还在启动使用这款应用，这就是1-Day
Retention。因为是第二天，所以有些文章中也叫“次日留存率”。同样的，7-Day
Retention是在D+7日启动使用这款应用的占D日首次安装使用这款应用的用户总数的百分比。通常用户新安装使用后的前几天是流失比例最大的时期（关于用户留存的细节，请参考我们同事的另一篇博客《读懂你的用户留存》）。所以这两个指标在留存率分析是最重要的。曾经有游戏行业的行家指出，如果想成为一款成功的游戏，1-Day
Retention要达到40%， 7-Day Retention要达到
20%。
有些应用不是需要每日启动的，那样的话可以看周留存率、月留存率等指标，会更有意义。
留存率也是检验渠道的用户质量的重要指标，如果同一个应用的某个渠道的首日留存率比其它渠道低很多，那么这个渠道的质量是比较差的。
四、获取收入（Revenue）
关于收入，大家最耳熟能详的指标就是ARPU（平均每用户收入）值。对应的比较少提的还有个指标叫ARPPU（平均每付费用户收入）。是不是ARPPU高，ARPU就一定会高呢？答案是不一定。因为其中还有个指标是付费用户比例，也就是付费用户在全部用户中所占的比例。如果付费用户比例较低，那么那些收入摊到所有用户身上的平均值就低了。通常来说，如果某个游戏为了提高ARPPU，提高了虚拟道具的价格，那么付费用户比例就会相应地降低。找到一个ARPPU和付费用户比例的平衡点，才能最大化收入。
但是收入并不是最重要的，利润才是。如何最大化利润呢？利润最简化的计算公式是：利润=收入-成本。首先我们看一下成本，我们在上一篇中提到过CAC（用户获取成本）。除此之外，还有应用本身的开发成本、服务器硬件和带宽成本以及运营成本等等。不过在用户量很大的情况下，CAC会成为最主要的成本，而其它成本不在一个数量级，所以我们在后续讨论中只考虑CAC。那么收入如何计算？
ARPU是一个和时间段相关的指标（通常讲的最多是每月的ARPU值），还不能完全和CAC对应，因为CAC和时间段并没有直接关系。所以我们还要多看一个指标：LTV（生命周期价值）。用户的生命周期是指一个用户从第一次启动应用，到最后一次启动应用之间的周期。LTV就是某个用户在生命周期内为该应用创造的收入总计，可以看成是一个长期累计的ARPU值。每个用户平均的LTV
= 每月ARPU * 用户按月计的平均生命周期。
LTV –
CAC的差值，就可以视为该应用从每个用户身上获取的利润。所以最大化利润，就变成如何在降低CAC的同时，提高LTV，使得这两者之间的差值最大化。更进一步的，对不同渠道来源用户做断代分析，根据他们不同的CAC和LTV，就可以推导出不同渠道来源的利润率差异。
五、自传播（Refer）
自传播，或者说病毒式营销，是最近十年才被广泛研究的营销方法。虽然大家都听过一些病毒式营销的经典案例，但是要说怎样量化评估其效果，却很少有人知道K因子(K-factor)这个衡量指标。其实K因子这个术语并非起源于市场学或软件业，而是来源于传染病学——对，就是研究真正的病毒传播的科学。K因子量化了感染的概率，即一个已经感染了病毒的宿主所能接触到的所有宿主中，会有多少宿主被其传染上病毒。
K因子的计算公式不算复杂，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)。假设平均每个用户会向20个朋友发出邀请，而平均的转化率为10%的话，K
=20*10%=2。这个结果还算是不错的效果——当K>1时，用户群就会象滚雪球一样增大。如果K<1的话，那么用户群到某个规模时就会停止通过自传播增长。
很遗憾的是，即使是社交类的移动应用，目前K因子大于1的也很少。所以绝大部分移动应用还不能完全依赖于自传播，还必须和其它营销方式结合。但是从产品设计阶段就加入有利于自传播的功能，还是有必要的，毕竟这种免费的推广方式可以部分地减少CAC。
以上我们列举了在应用推广运营各个层次（各个阶段）需要关注的一些指标。在整个AARRR模型中，这些量化指标都具有很重要的地位，而且很多指标的影响力是跨多个层次的。及时准确地获取这些指标的具体数据，对于应用的成功运营是必不可少的。
有了这些理论指引之后，希望，大家app不再打酱油，多捡几块肥皂，共同致富。
原文：http://www.cnblogs.com/manuosex/p/3733460.html