三节课独家授权
全文共1200字左右，阅读所需4分钟
01
最简单的增长模型AARRR模型：
优点：容易搭建，可以快速显示出影响北极星指标的所有因素
缺点：它是定性模型，因此比较粗略，没有说明每个因素对北极星增长在数值上的影响，也没有标出每个因素之间的相互关系。
使用场景：可以作为第一版的增长模型，帮助团队对增长因素，有大体认识，也可以对不同产品进行对比。
02
半精细增长模型：全链漏斗型和因子分解型
优点：不仅可以分解出影响增长的因素，还可以找到对应的细分指标及数值，并用简化的公式表示他们的关系，因此可以找到机会点和进行简单的计算。
缺点：和AARRR模型相比，搭建要更费时，需要的数据较多尤其是因子分解型；和定量模型相比，公式较简化不能预测未来趋势和进行假设分析；
使用场景：信息量较大，搭建起来不太复杂建议作为日常使用的增长模型
Q
案例：全链漏斗型–谷内生增长模型歌的广告收入模型
全链漏斗型更多来说就是对于我们北引流脚本极星指标的一增长模型个乘法分解，把所有的因素“点击率”“广告印象数”“点击平均成本”拆解出来从而进一步分解哪些因素可以影响到这些要素。
Q
案例：因子分解型—某互金借贷产品的利润增长模型
因子分解型更多来说就是更进一步我们希望通过一个公式 来真正的去计算我们最后的北极星指标，以上利润模型在这些要素里面 “坏账“比例和“出借人利息”是很难控制的，对于获客成本是可以影响的 那么针对获客成本进行进一步分解“ 复借获客成本”（老用户再一引流是什么意思次借贷的成本）和方法拼音“首借获客成本”首借又可以分解成新用户量和首借转化率等等 ，针对这些细分指标去做针对性的运营提升
03
最精细 的增长模型:全定量模型
分解出影响增长的因素和对应的细分指标，并把所有指标组合在Excel里计算北极星指标
优点：可观测历史趋势预测未零增长模型来北极引流的最快方法是什么星指标的数值，并进行假设分析，量化不同指标变化对北极星指标的影响。
缺点：组装和维持起来比较费力每月更新
使用场景：适合有一定的数据基础，需要精细化运营的团队
Q
案例涨粉头像：某app的全定量模型
所以这个北极星指标月活完全阅读的重要性是通过前面两个工作表算出来的，如何计算呢？
输入工作表1涨粉丝软件:月新增用户数
主要变量：不同的渠道获涨粉软件客数、K因子，激活率
时间维度：基于历史阅读手抄报内容情况和对未来估计
有6个渠道每个渠道每个月都会带来一定的安装总数，其中引流方法一个渠道是用户推荐，预设了一个引流是什么意思K因子代表也就是说平均每个月活跃老用户带来的多少新用户，用户基数越大通过推荐方法重载来的人就越多，6个渠道相加安装总数，安装涨粉软件-活跃有个激活转化率预设90%，得到每个月 有多少新增的活跃用户。可以看出1-涨粉丝5月是我们的历史情况，6-12是我们对未来预计估测。
输入工作表2:留存率
基于历史平均值可随实际情况进行调整
输出工作表：方法拼音MAU（月活跃用户数）索洛增长模型的工作表
月新增用户*次月留存率可算出每个月的
高阶增长历史回顾
干大事者，有所为有所不为 ↓
原文始发于微信公众号（四场）
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