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AARRR模型探索:热剧为何是“热剧”!

发表时间:2020-08-07 14:31:00  来源:野望文存  浏览:次   【】【】【


文末领取【AARRR模型】


Rian | 作者

DS数据科学之美 | 来源




无论是产品经理还是数据分析师在日常工作中, 都需要构建一个完整的指标体系,但由于经验或者对业务的熟悉程度,产品经理和数据分析师经常会遇到下面的问题:

  • 指标变成满天星:没有重点、没有思路,等指标构建完成了也只是看到了一组数据,各有用处,却无法形成合力,最终不仅浪费了开发人力,也无益于业务推动;

  • 指标空洞不落地:需求中没有几个具体的指标,需求空洞,无法落地。


正是上面的原因,产品经理、数据分析师与数据开发的矛盾不断的激化,所以一个完整的搭建数据指标体系框架和方法是非常重要的。


为了便于理解, 举最近的很火的《隐秘的角落》,分享一下这个剧的指标体系是怎么构建的,构建出来的指标体系又是怎么去评价这个剧的。



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什么是AARRR


AARRR是Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer这个五个单词的缩写,分别对应用户生命周期中的5个重要环节:

  • A拉新:通过各种推广渠道,以各种方式获取目标用户,并对各种营销渠道的效果评估,不断优化投入策略,降低获客成本。利用这个模块可以很好帮助市场推广部门比较各个渠道的拉新效果,评估新用户的用户质量。

  • A活跃:活跃用户指真正开始使用了产品提供的价值,我们需要掌握用户的行为数据,监控产品健康程度。这个模块主要反映用户进入产品的行为表现,是产品体验的核心所在。

  • R留存:衡量用户粘性和质量的指标。

  • R转化(变现):主要用来衡量产品商业价值

  • R传播衡量用户自传播程度和口碑情况


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AARRR在指标体系中的应用


下面我们利用AARRR框架构建一个导图来判断《隐秘的角落》的受欢迎的点:



1. 拉新



我们需要去评估现在这部剧在每一个投放的渠道拉来的新用户情况是否有达到预期,因为这部剧最开始的用户进来的都是新用户,所以前期的新用户的触达情况是后期是否这部剧火爆的关键所在。


监控新用户的增长曲线, 有助于我们及时发现问题, 利用用户反馈等改进。



2. 激活



当这部剧的新用户来的时候, 很关键的是这些用户有没有在以后的时间看这部剧,看的时间是怎么样的,看的频率是怎么样, 每次看这部剧的时候是不是都经常会从头看到完等等,这些是最直接说明这部剧受到用户的喜爱程度的



3. 留存


留存的定义如下: 

  • 次日留存:统计日新增用户次日仍然使用产品的用户数量占总新增用户数量的比例

  • 7天留存:统计日新增用户第七天仍然使用产品的用户数量占总新增用户数量的比例

  • 30天留存:统计日新增用户第七天仍然使用产品的用户数量占总新增用户数量的比例


看了这部剧的用户, 还会来看的用户一定逃不出下面的模型


  


这部剧高能开篇,片头惊悚的开始。可以说开篇即高能,吊足了观众胃口,秦昊饰演的张东升,和岳父岳母一起去爬山,到了山顶,前几秒还在调整相机,微笑着给岳父岳母摆姿势准备拍照,下一秒就将岳父岳母推下悬崖, 片头的悬疑给了用户很强的刺激作用, 也就是上面的"酬赏",  让用户会想着去看下面发生了什么, 于是就是上面的"投入" 不断投入, 也就提升了留存




4. 付费变现



剧的收入应该包括点播(提前看结局购买的特权费用), 流量变现收入(广告), 这个收入真心不了解, 应该还有很多其他方面的收入, 从数据上我们可以将从总收入人均收入成本去刻画整体的剧的利润情况。


5. 自传播



这部剧的火爆,除了本身的的情节引人入胜以外,自传播也贡献了很大的力量, 当"一起去爬山吧" 这种在各大社交媒体上疯传时,传播带来的增长就需要用数据去科学的衡量:



 


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责任编辑:蔡学森