数据分析常用模型合集(二)RARRA模型、RFM模型

随着互联网的发展,前期平台的砸钱拉新、抢占市场,大家都叫AARRR小甜甜;

现在市场基本抢占得差不多,形成了一个平衡,新人基本拉不到多少,用户都知道干什么事有哪些平台,比如买东西主流淘宝、京东、PDD或者抖音看看比比价,外卖看看美团、饿了么等,现在惊现一种声音,指出AARRR已经过时了,应该用RARRA模型。

一、RARRA

每个字母的意义是一样的,只不过把重要性改变了,RARRA模型将留存用户摆在了首要位置。

1.1区别:

AARRR模型:首要任务是获取,不管能留下多少,但是主抓获取,攻城略地让每个会用手机会网上消费的人都用我的产品,最终能留下来多少,那是之后的事先不管,留下来固然重要,但最重要的是让每个人都听说过或者用一次我的产品。

RARRA模型:①突出留存让老用户继续购买②让新用户第一次尝到甜头,无法自拔,比如送新用户大额优惠券③让老用户拉新,让双方都得到点甜头;主要是以上三个点,通过各种手段让用户感受到我的产品的优点,让他喜欢我的产品。用户不傻,同样的东西,PDD比淘宝便宜,我就去PDD买,而且PDD售后退款那不是一般地快,基本上刚点一下退款钱就到账了,东西有问题甚至能“仅退款”,在潜移默化中,思维上认为PDD就是好一些,就能留住用户,再加上时不时搞点限时优惠券,偶尔送点几分钱让用户尝点甜头,毕竟网上陌生人给你送钱,不管多少,人心里都感觉暖暖的。

那么为什么不能每个环节都做好呢?

虽然每一环节都重要,但一个公司一个产品,各项工作都需要投入、成本,不可能每一方面都完美,所有方面都好=都不怎么好,故有所侧重,设想生活中,哪个公司哪家产品,能又好又便宜售后又好?根本就不存在!

1.2本质:

从AARRR到RARRA的模型变化

文雅点说:是从野蛮获取用户到精细化运营用户的视野转变;

直白点说:市场抢占差不多了,今天下割据局势已定,新人基本没有多少了,要转变一下经营重心,不再疯狂砸钱搞拉新了,想点办法把用户死死留住不停消费,同时不断地挖掘用户价值,之前你能买79元一只的眉笔,明天给你送个优惠券,就能买几千几万块钱的义乌包包;现阶段的工作重心是要死死守住自己的地盘,再一点点挖对手墙角。

实际上,并非所有公司都像互联网巨头那样已经群雄割据,所以AARRR模型和RARRA模型,要并用,又要注重广撒网让用户看到广告并点进来,又要提供好的初次使用体验和核心价值。

说重点:这两个模型,只是不同发展时期,开展业务的侧重点不同而已。

1.3具体来说:

RARRA 模型调转了重要性,是公司开展业务的主要思路的转变,具体点:

(1)留存(Retention):

为你的用户提供难以置信的价值,让他们一次次的回来继续使用你的产品。

举例①:相信淘宝买过东西的人,碰到东西不好有问题,想退货,肯定遇到过,卖家会质疑你,“明明我的东西没问题,是你自己买之前没看清楚,是你想鸡蛋里挑骨头”,最终用户申请了客服介入,经过长时间的互相拉扯,还不一定能退货退款,甚至退回去的东西,卖家说你弄脏了,或者影响了二次销售。

PDD就不一样,PDD狠在很容易退款,而且先把钱退到用户账上,退款速度快到让你来不及怀疑平台是不是在忽悠你;

举例②:网购平台大部分商家,并不是生产者,说白了都是二道贩子(低价买高价卖赚差价),在这种情况下,PDD就是要便宜点(虽然也会搞一点差异定价,比如有最便宜的,但会优先推荐给你不是最便宜的,类似杀熟的方法,但总体是要便宜点的),这样用户一比较,高下立判;

用户经过稍微一思考,认为PDD就是好,逐渐形成习惯,默认地会认为PDD更好,留存的效果就达到了。

举例③:一般的购物平台主界面,基本是购物窗口,什么特价、优惠,说白了都是购物的,而PDD不这样玩,主界面重要位置放了很多小游戏窗口,通过玩游戏,可以攒点优惠券,攒积分兑换点免费送小礼物,由于小游戏玩的时间往往比较长,粘性大,只要用户习惯用PDD了,再时不时推点广告,总有一天会钓到鱼。这招如同三国时期战略思想,不一上来就直奔主题让用户有防备之心,而是通过长期计划慢慢渗透,再配合一点小优惠一举拿下。

关注的指标:日活跃用户数,用户平均使用时长,老用户留存或流失的因素等;

如下图,完全监控住你的手机,连你卸载了都给你推荐挽留广告。

(2)激活(Activation)

确认新注册激活的用户在第一时间看到你们的产品的核心价值。

举例①:相信大家在一些平台新用户注册时,经常看到1分钱选购个小礼物,如果买价值稍微高一点的东西,经常会蹦出一个优惠券,这招虽然是阳谋,但架不住实实在在的优惠,当用户尝到在平台有过第一次付款,第二次基本不会太远。

举例②:优化注册和付款流程,一个软件如果注册或者付款太过麻烦,许多人可能懒得用,而现在许多平台注册,甚至直接使用微信、支付宝授权即可,付款流程更是简易至极,通过让用户尽快体验到产品的价值,快速建立使用习惯,提高用户留下的可能性。

这个阶段:主要关注影响用户初次下单的因素,经常通过AB测试,判断最合适诱导用户初次购买的因素,判断用户未完成付款,是哪个阶段的问题并加以改善。

(3)推荐Referral

让用户分享,拉亲朋好友一起使用

主要方法,不外乎成功拉新,双方都给好处,或者让好友下载软件帮忙“砍一刀”或者团购更省一点;

(4)收益Revenue

基本同AARRR,只要用户量够大,根本不愁赚不到钱。

(5)获取Acquisition

由于大部分能争取到的客户,已经争取到了,剩下的是小部分,并且不是那么容易拉到,比如年龄较大的长辈,并不愿意使用一些平台,或者防范意识比较高的人群,或者对产品提供的服务“并非刚需”的人群;

这个阶段,可以通过让老用户去拉动亲朋好友,给双方一些优惠;可以尝试不同渠道打广告对比效果;或者开拓新渠道,比如“社区团购、买菜、买药等”,虽然此时剩下的蛋糕并不是那么多,但我不抢就会被别人抢,这个道理在互联网上上演了无数次。

1.4 其他可参考链接

RARRA的文章,其实不太多,可以看看这些:

AARRR模型的颠覆者RARRA,谁才是最好的增长黑客模型?-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)

用RARRA模型揭秘“拼多多”那些用户增长策略 | 人人都是产品经理 (woshipm.com)

案例分享:RARRA模型下,如何做用户增长? | 人人都是产品经理 (woshipm.com)

数分狗必知必会 | 模型篇: AARRR?RARRA?别想那么多,都是一样的-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)

二、RFM模型

RFM模型,通过后台数据,对用户进行分类(画像),让我们知道顾客哪些类型占比多少,从而更有针对性地让顾客长久地使用平台,避免流失。

2.1 含义

R(Recency):消费间隔,最近一次距离上次消费的时间间隔

F(Frequency):消费频次,一段时间内的消费总次数

M(Monetary):消费金额,一段时间内的消费总金额

其中R,如果用户距离上一次购买已经过去很久,那么很可能我们已经失去该用户;

其中F,如果用户购买频次,比如一个月购买很多次,那么他可能是个购物狂,也很可能是平台的忠实顾客;

其中M,如果用户购买的金额较大,那么他可能是个土豪,这样的顾客一定要留住。

简单的划分,对每个类别,可以分为True和False,那么将会有八种划分。

每一种划分,都有一个名字,其实也不用记

如果间隔R越短,频次F很高,金额M又很大,他肯定是个最有价值的客户;

反之则没什么价值,甚至不用考虑去挽留,因为他很可能对平台没有兴趣;

大部分用户介于中间状态---

①如果他很久不来买,可以尝试发一个限时优惠券券,避免他流失;

②如果他消费频次很多,可以忽悠他开会员,会员每周都有些优惠券,但是不能一次性用完,这样他会经常使用软件,从而死死黏住他;

③如果他消费金额低,总买便宜货,那就多给他推荐各种便宜的产品,平台少赚点也是赚的;如果他消费金额高,那么在售后方面,提升其服务质量,避免他因为退款退货问题对平台产生厌恶。

 2.2 划分方式

简单的:比如一个月或者三个月内,计算所有用户的R,F,M值,通过比较是否大于均值,简单划分乘8种类别。

稍微精细点:对R,F,M值,通过分位数,划成1到5分,其中R间隔越短,分值越高,F频数越多分值越高,M金额越大分值越高,或者划成1-10分,最终可以计算一个总分,这样能更精确地量化。划分也没必要非得是分位数,可以自己设置阈值,分成多少个区间的箱子bins来打分。

本质理解:RFM提供了一个思路,对用户划分的思路,可以根据公司业务情况,自由改变加以运用。

具体实现可参考(直接翻到最下面):

超市零售数据分析案例(粗浅、易懂型)(RFM模型)_数据分析超市产品分析案例-CSDN博客

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