运营是基于实现业务线目标的各种方法的综合。为了提高效率，我们会引入各种模型和优化方法论来掌握“套路”，即使按部就班操作，也能取得不错的效果。

还有各种运营模式:比如有偏理论，有偏实践；有分析其属性和生命周期的用户，也有管理它们的用户；根据用户增长、用户活跃度、用户留存、用户变现等运营目标，每个目标下都有具体的方法论。进一步细分和增加时间维度，既能促进短期用户的增长，又能最大化长期用户的生命价值。

核心提示:

1。AARRR:科学有效的互联网产品成长模式

2。AIPLA:传统商业模式下客户的转化过程

3。MOT:消费者做出购物决定的关键时刻

4。RFM:零售业顾客的价值测量和分类

5。CLV:关注那些能带来最大未来利益的客户

1、AARRR

AARRR转化漏斗模型，由成长黑客之父肖恩·埃利斯提出，是一种科学有效的互联网产品成长模式，指的是用户生命周期的五个阶段:获取用户、激活用户、提高留存、获取收益、传播推荐。

获取): S2/]是AARRR的第一步，是从认知到理解再到成为产品用户的过程。利用各种推广手段，比如广告、KOL推广、APP store分发、推送来获取新用户，也就是“拉新用户”。

激活用户:是引导用户发现产品价值，反复使用产品功能的激励过程。其实这个阶段做的就是留住新用户。用户进来后，我们不希望这些用户悄悄变成僵尸，而是主动用户。比如可以通过新手训练营、新手红包、推荐关注等方式激活新用户。

提高留存): S2/]不仅仅是狭义的次日留存，而是所有能够帮助用户留存的指标。获取并激活用户后，剩下的用户就变成了老用户，不再受前两步的影响，然后就被留住了。我们不能让用户体验完就走，而是要让用户留下来，长期活跃。相信很多运营生都很熟悉，比如各种app常见的“用户增长系统”。

留存): S2/]是指通过一定的流动手段实现现金收益。变现的前提需要足够的流量基础，加上一定的变现方式。产品从互联网获得收入。从一开始流行的“免费模式”，也就是TO B的商业模式，先聚集大量的流量，再将流量变现。近两年，TO C商业模式，也就是“知识付费”、“粉丝经济”等等开始流行。

传播推荐(留存):是指利用现有用户的社交影响力获取新用户的一种方式。用户推荐营销是最具可持续性和盈利性的增长模式之一，也是一种可高度衡量和可扩展的增长模式。是否有“好友推荐”功能，是检验产品成长执行情况的关键指标。“邀请好友，双方均可获得XX奖励”这几个字，相信大多数人都熟悉不了。

2、艾普拉

如果说数字世界强调的是AARRR，那么传统世界的用户运营模式就是AIPLA，即认知——兴趣——购买——忠诚度——广告。

从字面上看，这个模型和AARRR模型没有本质上的区别。AIPLA描述了传统世界中客户的转化过程，即从认识产品到成为“死忠粉丝”的全过程，强调了在这一过程的每个阶段不同运营策略的应用。

AIPLA模式被广泛提及。比如阿里的品牌数据银行主要逻辑是AIPL(无A)，腾讯数据智库(TDC)的Aware就是如此。JD.COM营销360洞察到用户的感知、吸引、行动、倡议四个阶段。巨量引擎引入的5A(Aware awareness，apparent curiosity，Ask inquiry，Act action，Advocate support)是相似的，也是类似的。

不仅仅是有效定义用户关系阶段，现在头部互联网平台推出的数据工具，能够以科学量化的形式为品牌提供人群资产的实时观看和流量分析，清晰量化用户与品牌的关系，为品牌制定更有针对性和个性化的用户传播策略，从而催化品牌与用户的递进关系。

3、MOT

关键时刻(MOT)是消费者旅程中的一些关键“里程碑”节点。比如搜索一个产品，或者和别人分享这个产品的信息。这个概念源于宝洁公司。

还有一种MOT非常重要，即ZMOT(Zero Moment of Truth，原创MOT)，是指在一定的环境刺激下，一个人的第一次心理活动使他意识到自己需要购买某种东西或服务。

另一个MOT是UMOT(终极真理时刻)，也就是终极MOT。整个购物过程的最后关键时刻，往往是人们分享产品体验的时刻。ZMOT和UMOT的想法来自谷歌。

综上所述，“关键时刻模型”认为，消费者做出购物决策有两个关键时刻:一是当消费者面对货架前的大量商品做出购买决策时，消费者从外界媒体接收到的广告、宣传等一些信息刺激会发挥作用，从而诱发第一个关键时刻；第二个关键时刻是用户购物后的亲身体验。这时候用户就会拿到商品，并与广告中商家的承诺进行对比。这是一个“分水岭”——好的用户体验容易培养品牌的忠实用户，坏的用户体验不仅会失去用户本身，还有可能辐射整个圈子的用户群体。

4、RFM

RFM模型的核心目的是衡量所有客户的价值，然后对他们进行分类。本质上，这个模型是一个非常简单的分类模型。

R(Recency)表示客户最近一次购买的距离，F(Frequency)表示客户最近一段时间购买的次数，M (money)表示客户最近一段时间购买的金额。

一般原始数据由客户ID、购买时间(日期格式)和购买金额三个字段组成，通过数据挖掘软件处理，加权(考虑权重)得到RFM评分，然后可以进行客户细分、客户等级分类、客户级别值评分排序等，实现数据库营销。

RFM主要用于零售行业，但并不是对所有行业都有用。因为RFM的R和F对于很多行业来说是不存在的。比如学历教育，F可能永远只有一次。

一般来说，数据分析的最终目的是根据分析结果提出并执行一系列运营/营销策略，以帮助企业发展。制定运营策略，例如，提高一般客户和低价值客户的活跃度，将其转化为优质客户；提高留存率，与重要留存客户互动，提高这些用户的留存率；提高付费率:保持重要客户的忠诚度，发展客户，保持企业良好的收益。

5、CLV

“顾客终身价值”是指每个购买者未来可能给企业带来的利润总和。研究表明，就像某种产品一样，客户对企业利润的贡献也可以分为导入期、快速成长期、成熟期和衰退期。

并非所有客户都有相同的价值。如果企业能够专注于那些能够带来最大未来利益的客户，就能实现更好的运营。

因此，企业必须识别这些客户。CLV是对客户未来利润的有效预测。它还有另一个名字，LTV(生命时间值)。

CLV考虑完整的客户生命周期，包括客户获取和客户流失，即它不仅计算客户目前已经产生的价值，还预测未来的价值。有许多计算CLV的公式，其中一些非常复杂。影响因素很多，如损耗率、投入成本、价值变化率和利率变化等。

客户终身价值不是一维向量。它是一个三维概念，具有三维结构:一是客户维护时间维度，企业通过与客户保持长期关系，建立高客户维护率，从而获得更高的客户职业价值；二是客户份额维度，指企业提供的产品或服务占某一客户总消费支出的百分比；第三个维度是客户范围，企业的总客户职业价值与其客户范围直接相关。从客户范围这个维度出发，要求企业知道自己的现有客户是谁，并注意开发潜在客户。

6。客户社会价值模型

客户的社交活动模式:在当前新的商业环境下，品牌与用户的关系不仅仅是消费、购物、产品推广的关系，更是互动和相互认知的关系。该模型用于区分品牌的社交活跃用户，这些用户为品牌的UGC内容输出和社区活跃度做出了巨大贡献。

顾客影响力模型:这个模型就是寻找品牌中有影响力的人。现在的KOL影响力毋庸置疑。如果品牌能从自己的用户中发现和培养，肯定会起到很大的作用。

7。快速指示器系统

该指数从数量和质量两个维度来衡量品牌在一定时期内的健康程度的四个指标。包括:

生育力-AIPL人口总数指数:达到AIPL身份的消费者总减肥指数后的结果。其中，AIPL是指消费者从认知到兴趣，再到购买，最后到忠诚消费者的数量。

建议-AIPL人口深化率:随着AIPL地位提高(包括从A到I，P，L，I到P，L，P到L)的消费者总体重减轻比例的指标

优越感-超级用户人群指数:高净值、高价值、高传播力的消费者，即有兴趣与品牌互动的人群，如会员，是总权重指数化的结果。这类人群代表的是品牌能够低成本高效率接触或转化的人群，与购买行为是否已经发生没有直接关联。

欣欣向荣-超级用户活跃率:超级用户发生过活跃行为(包括购买、收藏、收藏权益或积分、180天内互动等)的比例。)到快手的超级用户总数，而AIPL的总数是基于消费历史每个阶段的消费者数量。

8。用户金字塔模型

其实这两个型号是一样的。只是方式不同。

用户金字塔模型是自上而下构建的，上层影响下层。主要是让我们对用户的构成有一个清晰的认识，在实际工作中，我们经常需要抓住金字塔的前20%用户；用户可以被用户有效管理；并且每个模块都可以拆解成一个小金字塔作为管理工具，增加用户之间的关系。

但是这里的用户漏斗模型(倒金字塔)和我们一般认为的流量漏斗模型是不一样的。它主要是把这个作为用户增长的一个路径，我们需要鼓励用户的增长。并且可以用来检验产品架构的合理性和完整性，实现用户驱动的产品。

综合来看，用户金字塔模型更多的是用于用户管理，以保证推广和留存。

9。用户增长曲线

我们知道，典型的用户增长模型是下图的S型曲线(横轴是时间，纵轴是用户数)，即产品会经历一个缓慢的冷启动，到达临界点后进入高速增长期，然后过渡到成熟期，用户饱和后必然进入衰退期。

但由于不同产品的定位不同，不同产品团队的运营模式不同，最终每个产品的用户增长曲线都会有大大小小的差异。

10，K因子

衡量病毒传播效果的公式

以下公式用于衡量病毒传播的影响。我觉得没有实际操作意义，但是几个关键指标K和CT还是有很强的解释意义的。

Custs(0)是种子用户的数量，Custs(t)是一段时间后添加的新用户的数量。t是一个周期，可以选择日、月、年。确定T周期后，通过大数据统计计算K值和ct值。

传播周期意味着种子用户在一轮传播后失去邀请新用户的能力。也就是说，一个新用户成功推荐两个用户7天之后，就不再推荐了。这个传播周期是怎么算出来的？我觉得是加权平均。第一个用户第一天推荐，第二个用户第七天推荐。那么传播周期等于(1 * 1+7 * 1)/2 = 4。平均用了4天推荐2个用户，种子用户失去了推荐能力。

这里传播周期ct应该是4。

k因子是用户可以成功推荐的新用户。所以需要用新用户到老用户的转化率来计算。比如某一天，有1万个新用户，这些新用户中有5000个做了朋友圈分享推荐，带来了1.3万个新用户。简而言之，根据统计，在这个例子中，K因子为1.3，即每个用户可以带来1.3个新用户。

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