详解阿里巴巴的五度模型

五度模型是什么

五度模型是阿里巴巴1688UED团队在Google的HEART模型的基础上，结合国内互联网的特色，加上多年的规划经验总结出来的。五度模型是依照用户运用产品的整个生命周期进程来安排的，从用户的行为与情绪和当下与未来这两个维度进行分化，五度分别为招引度、完结度、满足度、忠诚度和引荐度。

资料来源于互联网

Google的HEART模型分别为以下几种方针，感爱好的能够自行研究一下，不在本文的要点范围内，故不再打开。

Happiness/愉悦度Engagement/参加度Adoption/承受度Retention/留存率Task success/使命完结度

用户发生举动之前一般会经过获取留意>引发爱好>发生愿望>采纳举动这几步，而在用户采纳举动之后，才会知道自己是否满足，然后决议是否再此运用仍是说会自动引荐给别人。这整个流程是一个完好的链条，而不仅仅仅仅零星的点，这也便是咱们一般提到的用户体会是一个完好的进程，而不仅仅仅仅在产品的运用进程中。

招引度其实就相似于获取用户的留意力，引发用户的爱好从而发生想要测验的愿望这几部分，完结度指的是用户在被招引过来之后，在操作的进程中能不能很好的完结使命，以及操作的功率、成功率怎么。

满足度是指用户在操作之后，片面的体会怎么，是否满足，忠诚度则是指用户在运用完产品之后是否会持续运用，和咱们常常提到的用户粘度和活跃度有些相似，引荐度则和咱们常常提到的NPS有些相似，即用户是否乐意共享给别人。

三. 事例剖析

由于这两个模型是这次需求要点用到的理论模型，所以就先阐明一下这两个模型，接下来就结合最近在做的一个小事例来测验着进行一下剖析，首要是为了抛砖引玉，期望咱们能够把握这样一种量化分化方针的思路和办法。

1.活动简述

这是针对内部职工的一个H5抽奖活动，活动的意图是为了宣传企业文化，活动方针是能够提高全员的参加度，首要以参加人数和参加次数作为衡量，活动周期为7天，进口在App内，支撑共享至微信老友和朋友圈，共享之后的链接需求先输入工号才干参加…

活动的方式和支付宝集五福有些相似，经过手写企业文化的关键词来和词库进行匹配，匹配成功则可随机取得一张企业文化卡，不支撑同一关键词的屡次书写，单人每天最多能参加7次，集齐4张企业文化卡即可组成一张卡片并进行开奖，每人仅能开奖一次…

2.活动剖析

整个活动的剖析是以五度模型和GSM模型两个维度来进行逐渐拆解剖析的，将五度模型中的各个度，作为GSM模型中的方针，然后找到各个度对应的信号和方针，汇总如下表（不考虑运营和其他的维度）：

招引度

招引度的阶段便是为了能够让更多的人知道活动，而且能够发生爱好并参加进来，在招引度阶段，我又把方针拆分成了引起留意、了解规矩、发生爱好、采纳举动这几个子方针。

引起留意首要便是期望能够让更多的人知道活动自身，而假如达到了这个方针的话，就会有更多的人知道活动，进入活动页面的人数也就会添加，对应的数据方针便是活动的知晓率以及UV数的添加。

活动自身的规矩是需求用户进行检查的，所以在H5初度进入时会有浮层进行引导，别的也会有活动的规矩阐明，假如活动规矩自身比较简单易懂的话，浮层应该会被大多数人疏忽掉，而活动规矩的阅览次数和阅览时长都会较少，反之假如这几个数据方针较大，则阐明活动规矩自身过于杂乱或许表达不合理。

在用户知晓了活动规矩后，假如不感爱好的话则会直接封闭页面，假如感爱好的话会对页面进行阅读，前者对应的数据方针是页面的跳出率，后者对应的数据方针则是页面的逗留时长，页面滑动次数，以及进入页面的UV/PV的点击转化率。

在用户发生了必定的内容消费时，假如对活动满足的感爱好的话，则应该会发生相应的举动，对应的用来衡量的数据方针则是单用户的活动参加次数、总用户的参加次数以及参加活动的UV/PV转化率。

完结度

完结度的要点是用户使命的完结状况，一方面是用户完结的功率怎么，另一方面则是用户完结的成功率怎么。假如用户能够高效的完结使命的话，则整个使命的操作过程则会比较少，完结使命花费的时刻也会比较少，对应用来衡量的数据方针是单用户自进入活动页到完结一次活动的点击次数，以及花费的时刻。

假如用户完结使命比较轻松的话，则初度就完结手写关键字获取卡片的人就应该会比较多，所以能够用初度参加活动的成功率来作为量化的方针。而集卡活动页的跳出率则能够作为一个反向的方针来进行使命完结度的衡量…

满足度

满足度即用户在运用完产品之后的片面感触，能够经过打分机制来进行量化评分，由于是内部的一个活动，建议一个线上的投票即可…

忠诚度

忠诚度便是咱们平常提到的粘度和活跃度的问题，在这个活动中粘度对应的便是用户会回访参加活动，对应的数据方针便是用户的次日留存率以及七日留存率。

活跃度对应的信号便是用户参加活动的频次添加，对应的量化方针便是单用户的七日参加总数，以及活动全体的参加次数。

引荐度

引荐度指的是用户运用完产品之后，乐意自动共享给别人，对应在活动中便是用户乐意将活动共享至微信，对应的量化方针便是活动的共享率，经过共享出去的链接拜访活动页面的UV数，以及经过链接参加活动的人数在总人数中的占比。

恩…理论上的结构剖析结束，但是原本便是个内部的活动，哪有那么多时刻和开发资源来给你埋点啊，实际上这个活动的自身其时只计算了活动参加人数、单人参加次数、总参加次数以及活动共享率、经过链接参加活动的人数在总人数中的占比…

许多时分都是这个姿态，计划的完成也大都会有着其他许多要素的约束，往往都是具体问题具体剖析。

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