数据分析建立数据模型思维导图
本思维导图主要总结互联网运营相关知识建立数据模型
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思维导图大纲
数据分析建立数据模型思维导图模板大纲
建立数据模型
引入数据分析，就要引入数据模型。数据模型的核心是“分类”，如何选择或创造适合自身产品的数据模型，我们可以先了解市面上熟知几大模型。
1. AARRR
AARRR是Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Referral，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。
获取用户（Acquisition）：
首先，你需要从广告/渠道等去拉新，获取用户。
然而用户下载了不一定会安装，安装了不一定会使用该应用。
所以激活成了这个层次中最关心的数据。
关注指标：
CAC（用户获取成本 Customer Acquisition Cost）
提高活跃度（Activation）：
然后，通过引导用户注册等方式来激活他们。
关注指标：
DAU（日活跃用户）、MAU（月活跃用户）、每次启动平均使用时长、每个用户每日平均启动次数、日活跃率、周活跃率、月活跃率
提高留存率（Retention）：
用户被激活后，剩余的工作就是如何让他们留下来，产生粘性。
关注指标：
1-Day Retention（次日留存率）、7-Day Retention（D+7日留存率）。
曾经有游戏行业的行家指出，如果想成为一款成功的游戏，1-Day Retention要达到40%， 7-Day Retention要达到 20%。
获取收入（Revenue）：
收入一般有三种，付费应用、应用内付费及广告。
关注指标：
ARPU（平均每用户收入）、ARPPU（平均每付费用户收入）、CAC（用户获取成本）、LTV（生命周期价值）。
LTV – CAC的差值，就可以视为该应用从每个用户身上获取的利润。所以最大化利润，就变成如何在降低CAC的同时，提高LTV，使得这两者之间的差值最大化。
用户推荐（Referral）：
以前的运营模型到第四个层次就结束了，但是社交网络的兴起，使得运营增加了一个方面，就是基于社交网络的病毒式传播，这已经成为获取用户的一个新途径。
这个方式的成本很低，而且效果有可能非常好；唯一的前提是产品自身要足够好，有很好的口碑。
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。
2. RARRA
RARRA模型本质上是通过AARRR模型调整顺序得来的，其原因是AARRR专注于获客(Acquisition)，且是McClure是在2007年编写的，当时的CAC还比较低廉，上架应用即容易获得用户。
在互联网流量高速增长的今天，获取用户（Acquisition）已变得非常昂贵，所有应用商城都有百万个APP，市场竞争激烈，简单发布一个应用就有用户早已已不再是赚钱的方式。所以，以拉新获客的增长模式不再适用。现在黑客增长的真正关键是留存（Retention）。
RARRA模型是托马斯·佩蒂特Thomas Petit和贾博·帕普Gabor Papp对于AARRR模型的优化。
用户留存（Retention）：
是RARRA最重要的指标，留存率是反应用户留存最重要的指标之一。
用户激活（Activation）：
加速用户激活，为用户的第一次使用提供尽可能愉快的体验。确保他们在首次使用时就看到产品的价值所在。
用户推荐（Referral）：
建立有效的推荐系统，让用户主动分享和讨论你的产品。
商业变现（Revenue）：
提高用户的LTV（Lifetime Value），用户留存越长，对业务的价值越大。
用户拉新（Acquisition）：
鼓励老用户带来新用户；优化获客渠道，通过渠道群组分析找出最适合你产品的获客渠道。
3. Google’s HEART
Google’s HEART是一个用来评估以及提升用户体验的模型，它由五个维度组成：
Engagement（参与度）
Adoption（接受度）
Retention（留存度）
Task Success（任务完成度）
Happiness（愉悦度）
4. Customer Experience Index (CX Index)
用户体验指数的维度有三个，分别为：
满足需求、简单地和愉快地。
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