BizThinkFrame
返回框架查询
框架 4-3-3 / 制订策略

AARRR

AARRR

把增长过程拆成获取、激活、留存、收入和推荐五个阶段。

查看实战指南 →
什么时候用

有可追踪事件,需要讨论获取、激活、留存、收入和推荐的具体问题时使用。先定义事件、人群、观察期与分母。

需要准备

事件定义、同批用户、完整观察窗口、去重规则和收入或推荐口径。

你会得到

可解释的阶段指标、缺口和待检验的增长假设。

01

先理解,再动手

使用步骤

分别检查获取、激活、留存、收入、推荐,定义事件、用户群、时间窗口和分母。它是增长诊断框架,收入与推荐未必严格串行;不同时间或人群不能直接比较转化率,不编造漏斗数字。

  1. 01

    定义各阶段含义

  2. 02

    设置阶段指标

  3. 03

    分析用户从一阶段到下一阶段的转化

  4. 04

    找出瓶颈

  5. 05

    设计实验优化对应阶段

使用时,留意这一点

五项不必是线性路径,也不自动共用分母。留存需完整观察窗口;不能把付费人数与推荐人数相除,冒充推荐转化率。

02

看清框架结构

虚构案例示意
口径与观察窗口同一注册周的团队;激活观察7天、留存观察次月,收入与推荐分别记录。Acquisition 获取200 家目标团队注册Activation 激活60 家完成首次真实协作Retention 留存24 家次月仍有协作行为Revenue 收入12 家付费;核对收入与退款Referral 推荐6 家带来可追踪的新团队阶段卡片不代表人数、转化比例或严格先后顺序;收入与推荐分别记录。

从一份空白提纲开始

复制到你的文档,填入真实的业务事实与判断。

查看空白提纲
AARRR · 空白提纲

什么时候用:有可追踪事件,需要讨论获取、激活、留存、收入和推荐的具体问题时使用。先定义事件、人群、观察期与分母。
需要准备:事件定义、同批用户、完整观察窗口、去重规则和收入或推荐口径。
预期产出:可解释的阶段指标、缺口和待检验的增长假设。
使用边界:五项不必是线性路径,也不自动共用分母。留存需完整观察窗口;不能把付费人数与推荐人数相除,冒充推荐转化率。

工作问题:
期望结果:
已有证据与假设:
未知项与下一项核查:

填写说明:用户群、起止时间、各阶段事件和分母。
1. 口径与观察窗口:

填写说明:渠道、触达目标用户及获客指标。
2. Acquisition 获取:

填写说明:首次获得核心价值的行为与指标。
3. Activation 激活:

填写说明:回访/复用事件、周期和队列。
4. Retention 留存:

填写说明:付费事件、收入指标与阻力。
5. Revenue 收入:

填写说明:分享/邀请事件及真实推荐效果。
6. Referral 推荐:

检查清单
□ 各阶段定义适合本业务。
□ 每阶段都有可量化指标。
□ 优化动作针对真实瓶颈。

考虑下一个框架
As is / To be: 某项指标已有同人群同窗口的基线和目标时,用现状与理想对照明确差距及需要调查的问题。
https://bizthinkframe.com/zh/frameworks/as-is-to-be

BizThinkFrame · https://bizthinkframe.com/zh/frameworks/aarrr
03

跟着案例走一遍

虚构教学案例

找到软件增长中的薄弱环节

组织、人物、数据和结果均为虚构,仅用于说明框架用法。

背景与问题

云桥要从增长数据中选择下一轮实验。

团队只追新注册,没有检查后续使用与付费。

手头有哪些材料

  • 同一注册批次:200 家注册,60 家激活,24 家次月仍活跃
  • 其中 12 家付费,6 家带来有效推荐

如何使用这个框架

  1. 定义每个阶段的业务事件与观察窗口。
  2. 24/60=40%只在同批且完整次月观察下成立;计划回访未记录再次协作的团队,不断言永久流失。
  3. 将推荐视为可能发生在不同阶段的行为,不机械视为线性最后一步。
得到的结果

选择“首次协作后持续使用”作为实验方向,而非立即扩大投放。

60家激活团队中24家次月仍协作,只有同批且观察窗口完整时才构成40%留存率;12家付费团队与6家推荐团队的重叠未知,不能相除当推荐转化率。

下一步行动

核对观察完整性后,回访次月未记录协作的团队,设计留存试验;原因与效果仍待验证。

相邻数字相除前,先排除三种错误

AARRR用来选择客户问题,每项先定义事件和合格人群。团队、个人、访问、交易是不同单位;卡片排在前面,不表示它一定是后项的前置条件。

三种情况先停:批次或观察窗不一致;跟进尚未完整就判未返回;不知道付费与推荐人群关系,就拿两个数量相除。先检查成员和资格,再计算真正要回答的比例。

原例24/60的留存比较以次月窗口完整为条件。实际追踪还要把“次月”写成准确起止日期。12个付费、6个推荐不能单独说明重叠、净收入或未返回原因。

选择调查问题,不迷信漏斗形状

生命周期摘要可以定位问题,了解任务、定义指标与比较购买历史则各需材料。某窗口没有行为,不等于永久流失。

客户分析方法使用的不同单位
方法输入产出
AARRR批次成员、事件口径和完整窗口生命周期问题与有依据的比例
KPI树兼容的数量、金额和分母可复算指标拆解
用户旅程图有归属的任务与触点记录待查体验缺口
RFM同规则下的合格购买历史待验证购买行为组

完整案例:六个团队全部保留,资格不混算

这是独立虚构六团队批次,不是上方200团队的子样本或估计。T1–T6在2026年8月3–9日注册。激活指注册后完整七天内首次真实协作;留存指激活团队在9月1–30日再次协作。本教学材料这些窗口均已完整。

付费记录指9月内至少一笔支付记录,金额与退款状态未给;推荐指9月内至少带来一个可归属的新团队。计的是推荐者团队,不是新团队数量,新团队也不加回注册批次。支付与推荐两列互不要求对方先发生。

完整台账中,T5、T6未激活,所以对当前留存定义不具资格,不填成留存失败。这不宣称他们以后永远不会协作,而是保留本次口径的分母。

完整虚构批次;是/否只对应约定窗口
团队激活合格者留存支付记录推荐者
T1是是是是
T2是是否是
T3是否是否
T4是否否否
T5否不具资格否否
T6否不具资格否否

先算集合,再调查原因

6个中4个激活,保留一位小数为66.7%;4个激活者中2个返回,本定义留存50%。全部6个中2个同时达到激活和留存,是33.3%,回答的是另一问题。T3、T4只是在9月无合格返回记录,不能据此判永久流失。

支付记录者2个、推荐者2个,交集却只有T1。因此支付记录者中的推荐占比是1/2=50%,不是2/2=100%。数量相等不代表成员相同。T2无支付记录却推荐;T3有支付记录却无合格留存事件。这些数量都不能给出收入金额或利润。

结论是先核对成员与分母,再查持续协作。回到原200团队案例,应取得有权使用的实际台账,不能拿这6条替代。确认事件捕获、身份规则、完整窗口和重叠后再接受比例。询问合格未返回团队近期任务与障碍,不预设他们不感兴趣;追踪缺口与确认无事件分开。

若提议改变产品,执行前约定资格、范围、结果窗与复查。保留原批次和口径,追加结果并说明规则变更。持续协作与相关质量、支付资料一起看;某个数增加不证明因果或盈利。卡片提示去哪里查,不自动决定干预。

04

检查你的思考

再问自己几个问题

  • 当前增长卡在获客、激活、留存、收入还是推荐?
  • 每个阶段最能代表成功的指标是什么?
  • 哪个阶段的改善会带来最大整体收益?

完成前的检查清单

  • 各阶段定义适合本业务。
  • 每阶段都有可量化指标。
  • 优化动作针对真实瓶颈。

接下来,什么时候值得继续

As is / To be某项指标已有同人群同窗口的基线和目标时,用现状与理想对照明确差距及需要调查的问题。

看看这个框架怎样应用

新用户不再回来,先查哪一步?用同一份队列计数切换分母,区分首次完成与后续使用,形成带观察限制的问题陈述和取证清单。