RARRA模型下，如何做用户增长？|运营学社

本文作者结合实际事例，跟咱们共享一下在RARRA模型下，怎样做用户添加？

从AARRR到RARRA的运营思路改动

众所周知，AARRR经典的添加黑客体系，也称之为「海盗规律」，分别是获取、激活、留存、变现以及引荐。提出这个模型的 Dave McClure 以为，全部创新式、生长型的企业都应该依照这样的模型来做添加。

AARRR专心于获客（Acquisition），作为一个2007年提出的概念， AARRR模型或许现已不再适用互联网运营这个瞬息万变的场景。原因有二：

（1）获客本钱添加

商场竞争剧烈，用户获客本钱现已不再廉价，一组数据显现：阿里线上获客的本钱翻了 6 倍，京东的获客本钱翻了 1.5 倍，趣头条用户获取本钱添加了 8 倍，百度的流量获取本钱添加了 41%。在当时的状况下，以拉新获客为中心的添加形式意味着要比十年前这个模型提出时均匀添加5倍以上的本钱。

（2）丢失率高

一组数据显现，现在均匀每个App在装置后的状况：前3天内将丢失掉77％的DAU。在30天内，它将丢失90％的DAU。而到了90天，丢失率跃升到95％以上。不论你是否心存置疑，这便是现在许多创业公司所面临的实际困境，它发明了Brian Balfour所说的“无意义生长之轮”。

因为以上两个原因，现在黑客添加的真实要害在于用户留存，而不是获客。所以咱们需求一个更好的模型——便是RARRA模型。

AARRR与RARRA的差异

RARRA模型是托马斯·佩蒂特Thomas Petit和贾博·帕普Gabor Papp关于海盗目标-AARRR模型的优化，RARRA模型突出了用户留存的重要性。

简略的说，AARRR模型的中心在于获客，而在RARRA的模型下，专心用户的留存。

RARRA模型下，怎样做用户添加？（成功事例共享）

共享一个咱们前不久自己做的RARRA模型下用户添加的成功事例：

咱们做的是一个在线教育途径，课程的分类包括：

以拉新为意图的新用户免费体会课（0元）；以转化为意图的贱价专题课（50元以内）；以盈余为意图的短期班课（999元以内）和体系课（1000-4000元）。

这样的课程显着是以拉新-留存-转化个流程进行的规划，也是现在许多在线教育途径通用的课程形式规划，其实实质上和其他职业的途径也是相似。

在RARRA的模型下，数据驱动更重要。因为假如专心获客，能够在途径挑选等方面凭仗经历和片面判别来挑选，可是专心留存，就有必要用数据剖析找出每个留存环节的差异要素，从而拟定最高效的计划大幅度提高留存率。在在线教育途径的运营中，因为从推行到课程规划、课程质量、售前售后服务等，包括许多影响营收的要素，因而数据剖析办法也相对杂乱。

数据剖析的第一步，也是要害点在于：构建目标体系。

关于一个途径来说，一般的数据目标都十分多，但有必要确认仅有要害目标（OMTM），也是咱们常说的北极星目标，作为驱动的方向。

回归商业实质，全部商业形式的终极目标当然是收入，可是收入这个目标并非北极星目标，而是决议北极星目标的上级要素。如下图所示，途径收入=有用听课用户数*客单价。因为课程的客单价有大致的商场规范，不会做太多变化。因而经过剖析，咱们以为直播课程运营的北极星目标是——有用听课用户数，也便是购买了课程而且有用听课的用户数量。

那么接下来，就要对北极星目标进行分化。

从目标拆解来看：

有用听课用户中的新用户数=外部流量导入*转化率；有用听课用户中的老用户数=老用户数*续报率。

在终究分化的四个目标中，除了老用户数是直接由新用户转化率决议的之外，流量、转化率、续报率三个目标都是能够经过运营来提高和改善的。

可是因为时刻和资源的约束，关于三个目标，运营战略上必定会有侧要点和先后顺序。

一开端，咱们选用的是AARRR模型，把要点放在提高流量和新用户转化率上。经过广告投进、拉新红包等许多引流，并在课程规划上做了许多规划促进新用户转化率。终究流量和转化率都提高了，但问题是，用户停留在0元免费课和贱价转化课上，而续报高价课的有用用户很少，这样看似产品新增用户许多，热热闹闹，但全体的营收仍是上不去。

团队剖析后以为，AARRR模型或许并不合适咱们。已然续课率出了问题，应该测验选用RARRA模型，把运营要点放在留存上。

所以，数据组开端探究留存的问题点出现在哪里。

咱们拉出不同维度用户数据进行比照，终究发现新用户和老用户的续课率差值竟高达53%。

也便是说，新用户进行开端贱价课转化后，在从贱价课抵达正价课的留存续课阶段，是丢失最严峻的一块。

找到了最痛的点，问题其完成已处理了一半。

接下来，经过各种数据要素剖析，咱们判别出了影响新用户续课率的几个要点要素，分别是：用户来历、课前服务、课程质量。而且对每一个要素持续分化深挖。（标红为续课率作用最好）

在课程质量方面，三个细分数据目标归纳能够衡量课程质量。课前服务时刻上，经过数据比照，咱们发现课前两周进行服务的作用最好，续课率也最高。用户来历上，短期班课的用户续课率远高于其他两个来历。

依据以上的数据剖析，给出了运营战略辅导为：

教师和教研团队狠抓课程质量，改动曾经片面点评形式。用出勤率、完课率和作业完成率三者归纳查核教师KPI；助教团队的课程服务时刻前置，从曾经的课前一周和课后进行服务，改为课前两周开端进行用户服务；服务人群的要点转移到短期班课新用户上。

改善后的作用：

经过以上三个方向的运营战略调整，相同的团队，仅用了一个月的时刻，就把新老用户续课率的差值从53%缩小到了9%！作用十分显着。一起途径全体收入也大幅添加，而运营本钱却比曾经大规模进行途径投进大大节省了。

阶段性的成功，正是及时调整了用户添加模型，并选用体系的数据剖析办法驱动用户添加。能够看出，数据驱动下，终究给出的运营战略十分简练，但前面数据组背面支付的尽力和精力是很难被看到的。这正是咱们想要的成果，扎根稳且深化，但出现的却是简练明了的运营指令。