移动APP应用运营推广模式_全面讲解什么是AARRR模型？

在和大量移动APP应用开发者接触的过程中，我们注意到有一个现象是：很多开发者只注意APP应用的下载量和激活量，他们把这些数据指标看成是一款应用成功与否的标志。于是很多应用出现了“重推广、轻运营”，甚至是“有推广、无运营”的情况。

但是，一个人真正成为某款应用的用户是在哪个时刻呢？是他决定下载这款应用的时候吗？还是他安装了这款应用的时候?事实上，都不是。甚至当他启动并进入了这款应用的时候，也还没有真正成为这款应用的用户??通常这时他还带着怀疑的态度。只有当他觉得这款应用符合(也可能是超出)他的期望值、或者至少还有兴趣再次进入应用体验时，他才真正成为这款应用的用户。

自传播，或者说病毒式营销，是最近十年才被广泛研究的营销方法。虽然大家都听过一些病毒式营销的经典案例，但是要说怎样量化评估其效果，却很少有人知道K因子(K-factor)这个衡量指标。其实K因子这个术语并非起源于市场学或软件业，而是来源于传染病学??对，就是研究真正的病毒传播的科学。K因子量化了感染的概率，即一个已经感染了病毒的宿主所能接触到的所有宿主中，会有多少宿主被其传染上病毒。

K因子的计算公式不算复杂，K = (每个用户向他的朋友们发出的邀请的数量) * (接收到邀请的人转化为新用户的转化率)。假设平均每个用户会向20个朋友发出邀请，而平均的转化率为10%的话，K =20*10%=2。这个结果还算是不错的效果??当K>1时，用户群就会象滚雪球一样增大。如果K<1的话，那么用户群到某个规模时就会停止通过自传播增长。

很遗憾的是，即使是社交类的移动应用，目前K因子大于1的也很少。所以绝大部分移动应用还不能完全依赖于自传播，还必须和其它营销方式结合。但是从产品设计阶段就加入有利于自传播的功能，还是有必要的，毕竟这种免费的推广方式可以部分地减少CAC。

以上我们列举了在应用推广运营各个层次（各个阶段）需要关注的一些指标。在整个AARRR模型中，这些量化指标都具有很重要的地位，而且很多指标的影响力是跨多个层次的。及时准确地获取这些指标的具体数据，对于应用的成功运营是必不可少的。

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