​AARRR系列：激活用户，开启留存之路

---

AARRR模型是互联网产品常用的用户增长模型，由五个关键指标组成：Acquisition（获取）、Activation（激活）、Retention（留存）、Revenue（收入）和Referral（自传播）。今天我们来聊聊其中的第二个A- Activation。
 

Activation（激活）是指用户在首次使用产品后，完成了产品核心功能的使用，并由此产生持续使用产品的意愿。激活是用户留存的关键环节，也是用户生命周期中价值转化的起点。
 

数据分析思路：

1. 确定产品核心功能

并非所有用户行为都对产品价值产生同等影响。产品核心功能是指能够满足用户核心需求，并带来持续使用意愿的功能。这不但决定了Activation，也会对Retention和Revenue的评价衡量带来影响。

2. 分析用户行为路径

分析用户从首次使用到完成核心功能使用的行为路径，识别关键节点和阻碍因素。路径上的各种埋点以及上报的属性的设计就十分重要了。

3. 细分用户群体

根据用户属性、行为特征等进行用户细分，分析不同用户群体的激活情况，并制定差异化的激活策略。可以考虑分渠道、分地域、分设备、分年龄层等等。
 

数据分析方法：

1. 用户行为分析

• 分析用户在首次使用产品时的行为，识别用户流失点（卡点），并制定针对性的优化措施。可以使用热图、桑吉图等分析方式。

• 常用指标：功能使用率、页面浏览量、点击率、各种转化率、跳出率、停留时长等。

2. 漏斗分析

• 构建用户激活流程漏斗，分析每个环节的转化率，找出影响用户激活的关键因素。可以使用漏斗图（飓风图）、桑吉图等。分析时要避免幸存者偏差问题。

• 常用指标：注册率、完成新手引导率、核心功能使用率等。

3. 分组分析

• 根据用户属性、行为特征等进行用户细分，分析不同用户群体的激活情况，并制定差异化的激活策略。可以使用聚类分析、卡方独立性检验等方法。

• 常用指标：按年龄、性别、地域、设备等维度进行分组分析。

4. A/B测试

• 对不同的产品设计或功能进行A/B测试，找到能够提升用户激活效果的方案。可以使用单因素方差分析、t检验等方法。

• 常用指标：激活率、活跃度、留存率等，观察他们在试验组和对照组之间的差异显著性。除了观察提升率的均值，还要观察提升率的95%置信区间，看边界值是否同向。

 

关键分析指标

1. 激活率

• 指在特定时间段内，完成产品核心功能使用的用户占比。

• 激活率是衡量用户激活程度的核心指标，反映了产品的吸引力和易用性。

2. 新手引导完成率

• 指完成新手引导的用户占比。

• 新手引导是帮助用户快速了解产品功能和使用方法的重要途径，新手引导完成率越高，用户激活率越高。

3. 核心功能使用率

• 指使用过产品核心功能的用户占比。

• 核心功能是满足用户核心需求的功能，核心功能使用率越高，用户粘性越强。

4. 用户活跃度

• 指用户在特定时间段内的使用产品的频率和时长。

• 用户活跃度是衡量用户对产品黏性的指标，活跃度越高，用户流失率越低。

 

激活策略

1. 新手引导

提供清晰易懂的新手引导，帮助用户快速了解产品核心功能和使用方法。

2. 奖励机制

通过奖励机制鼓励用户完成核心功能使用，例如提供虚拟物品、积分、折扣等奖励。

3. 个性化推荐

根据用户兴趣和需求，推荐相关内容或功能，提升用户使用产品的兴趣。

4. 社交分享

鼓励用户将产品分享给朋友，以吸引更多潜在用户。

 

激活用户是用户留存和变现的基础。通过数据分析，可以深入了解用户行为，并制定有效的激活策略，提升用户活跃度和留存率，最终实现产品增长目标。

希望这篇文章能帮你初步梳理在用户激活方面的数据分析指标和方法。

加入CPDA，系统学习数据分析！

---

---