AARRR模型是适用于互联网行业的分析框架，分别对应互联网用户生命周期的五个阶段（如图1所示）：获取用户（Acquisition）、激活用户（Activation）、用户留存（Retention）、用户营收（Revenue）、用户推荐（Referral）。
AARRR模型也是互联网企业增长团队搭建数据监控报表的框架。企业增长团队对用户生命周期的五个阶段进行量化后，可以通过数据分析驱动市场、运营、产品等部门进行营销资源投放策略、用户运营策略或产品功能优化。
（一）获取用户（Acquisition）
这一阶段主要解决用户从哪些渠道来，哪些渠道的用户数量最大，哪些渠道的用户质量最好，哪些渠道的获客成本最低等问题，涉及部门包括市场和产品，市场部门负责渠道投放策略优化，产品部门负责落地页优化等。获取用户阶段一般在企业产品广告曝光后，用户下载产品前，量化指标包括：PV/UV/点击量/跳出率/转化率/停留时长/访问深度。
（二）激活用户（Activation）
这一阶段主要解决新用户是否感受到我们提供的产品价值，如何帮助新用户快速上手体验产品等问题，涉及的部门包括运营和产品，运营部门可通过邮件触达、人工接触或内容运营等方式，对用户进行产品功能的宣传和培训，帮助新客户快速上手，产品部门负责分析产品功能是否满足用户需求，产品页面是否误导用户。激活用户阶段的量化指标包括：激活用户比例，激活可以定义为用户下载产品后首次登陆。
（三）用户留存（Retention）
这一阶段主要解决如何让用户反复购买或者使用我们的产品和服务的问题。在这一阶段，运营部门可以通过数据分析用户行为（如关注博客数）和留存率之间的相关性，找出这类具有相关性的指标进行因果分析后，通过运营策略触发用户行为，培养用户的产品使用习惯，提高用户粘度。产品部门可以通过优化产品已有功能、新增产品功能等方式，提高产品的核心竞争力，提高用户留存。用户留存阶段的量化指标包括：DAU/MAU/留存率。
（四）用户营收（Revenue）
这一阶段主要解决如何将留存的用户变现的问题。目前主流的用户变现方式有两种，用户付费和广告收入。
对于以用户付费为主要变现手段的企业，应该以转化率（购买商品/会员等）为核心，通过页面优化、内容建设、产品功能优化（如搜索功能与支付功能）、交叉营销、提高用户留存等方式提高用户付费转化率。
对于以广告收入为主要变现手段的企业，应该以用户粘性为核心，可以通过产品功能宣传、优化等方式提高用户留存率，通过签到、推送、整点活动等运营方式提高用户活跃度，通过提高渠道广告内容和产品功能的匹配度提高广告效果，最终达到提高广告收入的目标。
值得注意的是，在做产品变现分析时，需要更多考虑业务的细节情况，有些因素是单纯用户行为数据无法全面衡量的，如考虑整个企业的运营成本、公司的利润率目标或公司规模目标。
用户营收阶段的量化指标包括：客单价/复购率/ARPU/CPC/CPM/CPA/CPR/GMU等。
（五）用户推荐（Referral）
用户推荐阶段主要解决如何让用户自发将我们的产品推荐给朋友的问题。触发用户推荐的原因主要有三个：用户体验优于其他同类产品；用户推荐可获得更多利益；产品本身具有社交属性。产品和运营可以从这三个方面进行产品优化，触发更多用户自主推荐，最终实现用户增长。这一阶段的量化指标包括：K因子/NPS分值等。
本人本职工作为零售信贷风险管理，在阅读《首席增长官：如何用数据驱动增长》一书时，对比了风险管理和互联网数据分析的框架和方法，体会颇深。
第一，两者均基于用户生命周期搭建分析框架。互联网的数据分析基于AARRR模型，表示用户从接触产品到离开产品的全过程；零售信贷风险管理基于贷前、贷中、贷后，表示客户申请、使用、归还一笔贷款的全过程。
第二，两者存在很多相似的分析方法。互联网用漏斗分析模型计算用户生命周期每一步的跳出率，以确定产品或运营优化要点；风险管理用漏斗分析模型监控客户提出贷款申请后，规则引擎每个结点的拒绝率和信贷工厂模式下各人工审批岗位的拒绝率，以确定风险规则或审批策略的异常点。互联网用Cohort分析来展示不同时段新增客户随时间变化的留存率，以反映用户的粘度；风险管理用Vintage分析来展示不同时段发放贷款随账龄变化的坏账率，以反映用户质量或者说资产质量（其实这里可以抽象出一个三维的数据分析模型，可运用至更多场景）。
第三，风险政策优化与互联网产品优化相比，多考虑了坏账率这一指标。风险管理在做政策优化时，会从业务规模（批核率、笔均核准金额）、利润率（信贷产品的收益率）、坏账率（满足监管的需要）三方面，结合企业的发展阶段和目标，优化风险政策；互联网在做渠道优化时，仅需从业务规模（如注册转化率、交易转化率、GMU等）和利润率（CPA-注册、CPA-交易等）两方面来评价渠道，优化市场投放策略。
最后，在了解零售行业数据分析、互联网行业数据分析、零售信贷风险管理数据分析的诸多分析方法后，发现可以用三个词来概括数据分析的本质：分解、对比、预测，具体的含义和常用的数据分析模型后续会撰文解释。
参考文献
1. 《首席增长官：如何用数据驱动增长》，张溪梦著