🔥前言
本章重点介绍电商行业常用的AARRR模型和RFM模型，并探讨两个模型的实操和适用范围。
📃目录
（一）AARRR模型
1.拉新
2.转化
3.留存
4.活跃
5.传播
（二）RFM模型
1.三个指标的含义
2.RFM模型的应用
（三）实际工作中的逻辑框架搭建与思考
（一）AARRR模型
按实际运营，以时间线和客户线为轴，将AARRR模型分为：拉新、转化、留存、活跃和传播，在不同阶段相应的有不同的运营方式和原型设计。
1.拉新
拉新是指，通过不同的方式，吸引用户浏览或下载产品的过程，来达到提高产品新用户数量的目的。
拉新常用的指标有日新增、周新增和月新增。产品在刚刚开发出来还没有用户使用时，需要冷启动，即在小范围内从0开始去累计用户；冷启动之前需要解决的问题：
（1）产品不能有太多的bug，运行基本稳定；
（2）业务模式清晰，用户定位、产品定位、渠道等要清晰；
（3）用户反馈比较好，防止冷启动时流失客户。
拉新的主要方法有名人效应、新媒体运营、地推、异业合作及机构获客等。
2.转化
对于电商产品而言，狭义的转化即为获取收入，就是要用户买单、消费，把免费用户转化为付费用户；目前的电商，拉新后立即转化的概率更大。
常见的转化指标有订单转化率、客单价、GMV等。
（1）订单转化率，是下单用户数占活跃用户数的占比，一般在1%-5%左右；
（2）客单价，指的是每个订单的平均价格，常见的客单价有ARPU（活跃用户的客单价）和ARPPU（付费用户的客单价），如100个活跃用户，某天10个客户消费每人100元，则APPU=10*100/100=10元，ARPPU=10*100/10=100元；
（3）GMV：指一段时间内的交易总额。对于电商而言，转化来的现金流的大小就是GMV。
转化可设计的活动有促销、满赠、满减、优惠券等。
此外，个性化推荐、协同过滤算法、分销电商也是转化的常用手段。
3.留存
某段时间内的新增用户，经过一段时间后，又继续使用应用的被认作是留存用户。其中，这部分用户占当时新增用户的比例，即是留存率，即用户没有流失的占比，新用户留存率指标分为日留存（40%）、周留存（20%）和月留存（10%）。
留存用户流失原因主要有刚性流失、受挫流失和市场环境流失。
当用户流失后，主要的用户挽回的方式有短信挽回、PUSH挽回等，常见的留存方式还有会员积分体系的搭建。
4.活跃
启动过一次的用户即视为活跃用户，包括新用户与老用户。
常用的活跃指标有日活、周活和月活。其中，APP的日活，大概是注册用户量的5%-10%，而APP的月活，大概是注册用户量的8% - 15%。
内容化运营是活跃的一种手段。可以通过用户画像（标签库产品设计和原型制作）、设计内容产品（产品定位、用户定位）以及私域流量打造（打赏、提现产品设计及原型）来活跃用户；此外，挖掘用户的高频需求（出现频次高、周期短的需求）用户的活跃度和粘性会 大大提高。
5.传播
传播，即用户对产品进行自发传播，形成口碑营销的效果。自发传播有用户增长迅速、获客低成本和新用户质量高等优势。
要实现用户能对产品进行传播，有两个前提：
（二）RFM模型
RFM模型是用来衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段，该模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以 及购买的金额三项指标来描述该客户的活跃度和价值。
1.三个指标的含义
2.RFM模型的应用
根据RFM可以将用户分为八类，确定目标，针对不同的用户设计不同的运营手段。
（三）实际工作中的逻辑框架搭建与思考
实际工作中，需要搭建好逻辑框架来运用知识。最简单的逻辑框架为发现问题-->分析问题-->解决问题。
首先，确定业务模式，界定实际业务需求，找到问题；
其次，针对问题及实际场景进行各类分析，如竞品分析，数据分析等；
最后，将所学知识运用在原因分析中，给出解决方案，设计原型，输出各类文档等。
此外，要界定清楚实际工作中，企业所处的产品定位、客户定位以及客户又是在哪个阶段（客户建立、客户维持、客户发展等），再采取不同的运营手段来分析某阶段的问题，给出解决方案。
比如，个人认为RFM模型适合多次交易的电商行业，如果是一次性的交易，如职业教育，客户完成就业后很难产生多次订单，不一定适用RFM模型。
