为了提高效率，我们会引入各种模型和优化方法论，掌握“套路”，即便按部就班操作，也能取得不错的成果。

运营模型也多种多样：比如，有偏理论的，也有偏实践的；有分析用户属性与生命周期的，也有经营用户的；根据用户增长、用户活跃、用户留存、用户变现等运营目标，每个目标下都有特定的方法论；再往下细分，加入时间维度，有促进短期用户增长的，也有长期的用户生命价值最大化运营。

当然，每一个模型和方法，都有可取之处，也有弊端。好的运营，从来都是组合式的。

1、AARRR

AARRR转化漏斗模型，由增长黑客之父Sean Ellis提出，就是一种针对互联网产品的科学有效的增长方式，分别指用户生命周期的五个阶段：获取用户，激活用户，提高留存，获取收入和传播推荐。

获取用户（Acquisition）：是AARRR环节的第一步，是用户从认知到理解再到成为产品用户的过程。使用各种推广手段，如广告投放、KOL推广、APP应用商店分发、地推等方式，获取新用户，也即“拉新”。

激活用户（Activation）：是指导用户发现产品价值并反复使用产品功能的激励过程，其实这个阶段做的就是新用户留存。用户进来后，我们不希望这些用户静静地成为僵尸，而是成为活跃用户，比如通过新手训练营、新手红包、推荐关注等方式，做好新用户的激活。

提高留存（Retention）：并不只是狭义的次日留存，而是所有能对用户留存有帮助的指标。在获取和激活用户后，留下的用户就变成了老用户，不再受之前两步措施的影响，接下来就要对这部分老用户做留存。我们不能让用户体验完即走，浅尝辄止，而是要让用户长期留存与活跃，相信很多运营同学都很熟悉，比如各APP常见的“用户成长体系”。

获取收入（Retention）：是指将流量通过某些手段实现现金收益。变现前提需要有足够的流量基础，再加上一定的变现方法。互联网产品赚取收入，从一开始大行其道的“免费模式”，即TO B商业模式，先汇聚海量流量，再将流量变现，到近两年开始风靡的TO C商业模式，即“知识付费”“粉丝经济”等。

传播推荐（Retention）：是指利用现有用户的社交影响力进行新用户获取的一种方式，用户推荐营销是最具持续性和效益性的增长方式之一，也是一种高度可衡量、可扩展的增长模式。有没有“好友推荐”功能，是检验产品增长执行的关键指标。相信大多数人，对于“邀请好友，双方都可以得到XX奖励”这类话术，不能再熟悉了。

2、AIPLA

如果数字世界中强调AARRR，那么传统世界的用户运营模型则是AIPLA，即Awareness–Interest–Purchase–Loyalty–Advocation（认知-兴趣-购买-忠诚-拥护）。

仅从字面上看，这个模型简直跟AARRR模型没有什么本质差异。AIPLA描述了传统世界中客户的转化过程，即从对产品有所认知，一直到成为“死忠粉”的全过程，并强调在此过程中各个阶段应用不同的运营策略。

AIPLA模型被广泛提及，例如，阿里的品牌数据银行的主逻辑，就是AIPL（没有A），腾讯数据智库（TDC）也是如此，京东营销360洞察用户从认知（Aware）、吸引（Appeal）、到行动（Act）、拥护（Advocate）四个阶段；巨量引擎引入的5A（Aware感知、Appeal好奇、Ask询问、Act行动、Advocate拥护）也类似，大同小异。

不只是有效界定用户关系阶段，现在头部互联网平台推出的数据工具，更能以科学量化的形式，为品牌提供人群资产的实时查看与流转剖析，清晰量化用户与品牌间的关系，为品牌制定更具针对性、个性化的用户沟通策略，催化品牌与用户之间的关系递进。

3、MOT

消费者时刻（Moment of Truth，简称MOT）是消费者旅程中的一些关键“里程碑”似的节点。例如，搜索某个产品，又或者把这个产品的信息分享给其他人。这个概念最初来源于宝洁。

MOT中又有一类是非常重要的，即ZMOT（Zero Moment of Truth，原初MOT），意思是在某种情况的刺激下，一个人最初的一个心理上的活动，让他意识到他需要购买某个东西或者服务。

另外一个MOT是UMOT（Ultimate Moment of Truth），即最终的MOT，人们在整个购物历程中的最后一个关键时刻，往往就是把自己的商品体验分享出去的时刻。ZMOT和UMOT的思想来自于谷歌。

总结而言，“关键时刻模型”认为，消费者在制定购物决策时有两个关键时刻：首先，消费者在货架面前，面对一大堆商品要做出购买决定时，消费者之前接收到的、来自外界媒体的一些广告宣传等信息刺激，就会发挥作用，从而诱发第一次关键时刻；第二个关键时刻是用户购物后的个人体验，这时用户会拿到手商品，与广告中商家的承诺进行对比，这是“分水岭”——好的用户体验容易培养出品牌的忠实用户，糟糕的用户体验不仅会流失这个用户本人，还有可能辐射他所在的整个圈层的用户群体。

4、RFM

RFM模型的核心用途是对所有的客户进行价值衡量，然后对这些客户进行分类。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时间有多远，F（Frequency）表示客户在最近一段时间内购买的次数，M（Monetary）表示客户在最近一段时间内购买的金额。

一般原始数据为3个字段：客户ID、购买时间（日期格式）、购买金额，用数据挖掘软件处理，加权（考虑权重）得到RFM得分，进而可以进行客户细分，客户等级分类，Customer Level Value得分排序等，实现数据库营销。

RFM主要是用在零售行业中，它并不是对所有行业都有用。因为RFM的R和F对很多行业而言并不存在。比如，学历教育，F可能永远都只有1次。

一般而言，数据分析最终的目的是针对分析结果提出并开展一系列的运营/营销策略，以期帮助企业发展。运营策略的制定，比如，提高活跃度，提高一般客户、低价值客户的活跃度，将其转化为优质客户；提高留存率，与重要挽留客户互动，提高这部分用户的留存率；提高付费率：维系重要保持客户、重要发展客户的忠诚度，保持企业良好收入。

5、CLV

“顾客终生价值”（Customer Lifetime Value）指的是每个购买者在未来可能为企业带来的收益总和。研究表明，如同某种产品一样，顾客对于企业利润的贡献也可以分为导入期、快速增长期、成熟期和衰退期。

并不是所有的顾客都具备相同的价值，如果企业能够专注于那些可以带来最大未来利益的客户，就可以实现更好的运营。

所以企业必须识别出这些客户，CLV是对客户未来利润的有效预测，它还有另外一个名字，叫做LTV（life time value)。

CLV考虑了完整的客户生命周期，包含客户获取和客户流失，也就是它计算的不只是眼前顾客已经产生的价值，还预测了未来价值。CLV的计算公式有非常多，有的会非常复杂，主要在流失率这个环节和影响因素就相当多，也有会加上投入成本，价值变化率和利率变化等等。

顾客终生价值不是一个单维的矢量。它是一个立体的概念，具有三维结构：一是顾客维持时间维度，企业通过维持与顾客的长期关系，建立高的顾客维持率，从而获得较高的顾客生涯价值；二是顾客份额（Customer Share）维度，是指一个企业所提供的产品或服务占某个顾客总消费支出的百分比；三是顾客范围维度，企业总的顾客生涯价值的大小与它的顾客范围直接相关。从顾客范围维度出发，要求企业必须清楚它的现有顾客是谁，同时注意开拓潜在顾客。

6、顾客社交价值模型

顾客社交活跃度模型：在目前新的商业环境下，品牌与用户不仅仅是消费购物，推送产品的关系，而更多是互动与彼此认知。这个模型用于区分品牌的社交活跃度用户，这部分用户在对于品牌UGC内容产出，社区活跃度上起到很大贡献。

顾客影响力模型：这个模型在于找到品牌中的影响力人群，目前的KOL影响力毋庸置疑，如果品牌能从自身用户中发觉培养，定能起到四两拨千斤的作用。

7、FAST指标体系

该指标在数量和质量两个维度上对品牌健康度的在一段时期内的四项指标进行衡量。其中包括：

Fertility-AIPL人群总数量指数：曾达到过AIPL状态的消费者去重总量指数化后的结果。其中AIPL指消费者历程中从认知，到兴趣，到购买，最后到忠诚消费者的消费者数量。

Advancing-AIPL人群加深率：存在AIPL状态提升（包括从A提升到I、P、L，I提升到P、L及P提升到L）的消费者去重总量在AIPL人群总量占比的指数。

Superiority-超级用户人群总量指数：高净值、高价值及高传播力消费者，即有意向与品牌产生互动的人群，如会员，去重总量指数化后的结果。此类人群代表着品牌可以低成本高效触及或转化的人群，与是否已经产生购买行为无直接相关性。

Thriving-超级用户人群活跃率：有过活跃行为（包括180天内有加购、收藏、领取权益或积分、互动等行为）的超级用户在超级用户人群总量的占比FAST中的F，AIPL总量是基于消费者历程中各阶段消费者数量得出的。

8、用户金字塔模型

9、用户增长曲线

10、K因子