满满干货, 私域运营20个常见的私域模型
“私域流量”一直都是热点话题之一。关于私域运营的拉新环节、社群运营环节、用户运营环节、组织架构等等，各种工具和方法都层出不穷。
今天，想要做好一名“私域人”，这些技巧和工具你都必须要了解和掌握。
所以下面我就从这个方面列举了20个常见的私域模型，帮你打开私域运营的思路。
模型目录
1.AARRR模型 2.RFM模型 3.AISAS模型 4.AIPL模型 5.帕累托分层模型 6.用户金字塔模型
7.用户生命周期模型 8.TOFA模型 9.用户上瘾模型 10.A/B测试 11.数据分析六步法 12.社群裂变模型
13.留存分析模型 14.用户裂变病毒系数K值模型 15.组织架构模型 16.PDCA复盘模型 17.私域标签模型
18.卡诺KANO模型 19.OKR 20.FAST模型
01.AARRR模型
适用场景：用户增长/社群运营AARRR模型是私域流量运营中最为常见的模型之一。从获客、激活、留存、变现、传播5个流程帮助商家从公域中挖掘新流量，建立自己的“私域流量池”。5个思考维度：
Acquisition（获取用户）：如何把潜在用户变成用户？
Activation（激发活跃）：用户的首次体验如何？如何与之产生互动？
Retention（提高留存）：用户会回来吗？如何留住他们？
Revenue（增加收入）：如何让用户购买多次？
Referral（传播推荐）：用户会分享给其他人吗？
02.RFM模型
适用场景：用户分层/衡量用户价值RFM是衡量用户价值常用的工具，R(Recency)表示客户最近一次交易与当前时间的间隔，F(Frequency)表示客户的交易频率，M (Monetary)表示客户的交易金额。以这三个指标为基础，可将用户分为八大客户类型，根据不同的客户类型采取相应的措施，促进企业决策。
03.AISAS模型
适用场景：流量获取AISAS模型适合流量获取型的业务，通过公域的内容展示，逐步引导用户完成私域化的沉淀，这是很多企业，尤其是公域电商、直播电视、品牌电商最常用的做法。所以， AISAS模型更强调企业的投放能力和内容产出能力，只知道烧钱投广告的企业都很难善终。
04.AIPL模型
适用场景：私域电商/会员营销
AIPL模型是公认的私域流量优质模型。它的营销体系讲求用户与企业、产品、服务之间的持久关系，通过AI部分多种技术性玩法实现拉新，PL侧重留存和运营。
从认知→兴趣→购买→忠诚的过程，实现品牌人群资产定量化、链路化运营，最大程度延长用户生命周期，挖掘会员价值。
05.帕累托分层模型
适用场景：用户分层
帕累托分层模型又叫28定律模型。即20%的用户为企业创造80%的价值，运营者需要花费80%的精力去服务20%的优质用户。所以需要企业优先找到这20%的客户，并服务好他们。
06.用户金字塔模型
适用场景：用户运营在实际工作中，可以利用用户进行有效地管理用户；并且每个模块可以再进行拆解成小金字塔，作为管理工具，增加用户和用户之间的关系。整体来看，用户的金字塔模型更多的是用于用户的管理，确保促活和留存。
07.用户生命周期模型
适用场景：用户运营用户的生命周期，简单来说就是：用户从开始接触私域到离开离开的整个过程。可以分为：引入期、成长期、稳定期、衰退期、流失期。将用户生命周期、不同生命周期用户的行为表现，不同阶段运营所关注的重点工作进行阐释：引入期：对应的用户行为是由流量成为用户，运营的核心工作是拉新获客以及促进新用户的活跃。成长期和稳定期：对应的用户行为是在私域中活跃、持续的将用户留在私域内，运营的核心工作是促进用户活跃、转化/付费、制造留存。
衰退期和流失期：对应的用户行为是离开私域、停止复购，运营的核心工作是对沉没流失用户做好安抚工作或者新产品的转移工作。
08.TOFA模型
适用场景：用户调研
TOFA模型是用于研究区域消费差异的概念模型。该模型认为是否接受外部文化、是否敢于花钱是影响消费文化价值的两个基本维度，前者导致区域消费形态的变化，后者主导区域消费的基本风格。通过引入时尚指数（Style）和花钱指数（Risk），将区域消费分为4种类型，帮助企业前期做私域调研时，对消费者进行有效的区分。
09.用户上瘾模型
适用场景：用户运营/激励玩法
用户上瘾模型设计的目的引导用户养成积极的行为习惯游戏玩法或系统，重点在于以下四个方面的设计：
触发阶段：行为提醒，产品行为是否能被玩家感知并提醒下一步行动；要点：触发方式要明显易见 ，简单直接 ，撩动你心并且触发行动意愿。
行动阶段：行为说服，产品核心行为操作如何吸引玩家发生；要点：要给用户足够的动机 与能相应完成的能力和有效的触发方式。
酬赏阶段：行为奖励，行为发生过程中如何给予正向反馈强化行为；要点：酬赏需要多变， 满足不同人的需求，激发他们的使用欲。
投入阶段：用户投入设计，行为奖励后引导用户投入形成存储价值服务；要点：投入要让人要能连续不断的循环投入使用，投入越多越容易形成依赖，才能最终形成习惯。
10.A/B测试
适用场景：用户裂变/裂变海报测试
A/B测试常用于裂变海报的测试。在同一时间维度，为了测试某因素对结果的影响，以此因素为变量，其他因素为定量进行测试，以找到结果最佳的变量刻度。
11.数据分析六步法
适用场景：数据分析数据分析也需要一定的技巧，不要不沉溺在数据的海洋里，数据是工具，我们应该利用工具。可以从6个方面考虑：
1、提出问题：首先应清晰，我们解决的问题是什么？
2、做出假设：在此问题基础上，我们预先的假设是什么？
3、数据采集：根据这个假设，开始采集数据。
4、数据处理：对收集到的原始数据进行加工，包括数据的清洗、分组、检索、抽取等处理方法。
5、数据分析：数据整理完之后，需要对数据进行综合、交叉分析。
6、结果呈现：可视化数据，得出具体的结论性资料。
12.社群裂变模型
适用场景：社群运营/裂变活动通常有4个步骤：
1、原有流量池用户通过微信（朋友圈/公众号/微信群）参与裂变活动；
2、转发海报/图文到朋友圈或者微信群，为流量池注入流量；
3、流量池新用户导入个人号/自有平台或者高阶微信群，对新老用户促活，通过促活筛选进入更精准流量池；
4、对筛选后的用户进行付费转化。
13.用户留存模型
适用场景：用户运营/社群运营留存分析模型是一种用来分析用户参与情况/活跃度的分析模型，考察进行初始行为的用户中，有多少人会进行后续行为，这是用来衡量私域对用户价值高低的重要方法。
N-day留存：即第几日留存，只计算第N天完成回访行为的用户
Unbounded留存（N天内留存）：留存会累计计算N天内所有完成过回访行为的用户。
Bracket留存（自定义观察期留存）：例如第一个观察期：次日；第二个观察期：第3日-第7日；第三个观察期：第8日-第14日；第四个观察期：第15日到第30日。
14.用户裂变病毒系数K值模型
适用场景：用户裂变
K值=被邀请新增用户数/主动邀请的用户数。
简单理解K值就是每个用户能够带来的新用户人数。K值越大，传播效果越好。
15.组织架构模型
适用场景：团队搭建“私域运营”这个岗位的概念比较宽泛，涉及到的分工比较多。通常一个标准的私域团队包括：负责人1名、内容组（1-2名）、策划组（1-2名）、运营组（1-2名）、数据分析1名、选品组1人。这里给到的组织架构模型，主要还是以参考为主。每家企业的情况不同，需要按照各自的私域需求进行调整。
16.PDCA复盘模型
适用场景：项目复盘/活动复盘
PDCA模型又称为“戴明环”，为戴明竭尽心力推广的全面质量管理的思想基础和方法依据。PDCA模型不只能应用在质量管理，在个人层面的复盘也很高效。
PDCA模型分为4个阶段：
Plan（计划）：制定目标和计划Do（执行）：展开任务、组织实施Check（检查）：检查过程中的关键节点和最终结果。Act（处理）：处理检查结果，肯定成功的经验，纳入标准流程；总结失败的教训，引起重视；对于没有解决的问题，提交到下一次PDCA循环中去解决。
17.私域标签模型
适用场景：用户运营/用户分层
在实际私域运营中，企业经常需要对用户打标签，实现用户分层。从而制定不同的策略满足不同用户的需求，发挥每个层级用户的价值，达成产品目标。
通常可以从渠道来源、用户等级、人口属性和消费信息这四个标签维度进行打标签，然后再根据各自企业的不同进行标签的细分。
18.卡诺KANO模型
适用场景：用户运营/产品推广
卡诺模型（KANO模型）是对用户需求分类和优先排序的有用工具，分析产品或服务和消费者之间的关系。在卡诺模型中，将产品和服务的质量特性分为五种类型：
魅力属性：用户意想不到的，如果不提供此需求，用户满意度不会降低，但当提供此需求，用户满意度会有很大提升；
期望属性：当提供此需求，用户满意度会提升，当不提供此需求，用户满意度会降低；
必备属性：当优化此需求，用户满意度不会提升，当不提供此需求，用户满意度会大幅降低；
无差异属性：无论提供或不提供此需求，用户满意度都不会有改变，用户根本不在意；
反向属性：用户根本都没有此需求，提供后用户满意度反而会下降
19.OKR
适用场景：企业管理/项目追踪
OKR（Objectives andKey Results）即目标与关键成果法，是一套明确和跟踪目标及其完成情况的管理工具和方法，由英特尔公司创始人安迪·葛洛夫（Andy Grove）发明。
通过O（Objectives 目标）来进行拆分出KR（Key Results 关键结果），下一级的O是上一级的KR，最终保证大家目标方向的统一。
20.FAST模型
适用场景：会员权益/超级用户
FAST模型在AIPL模型的基础上，从数量和质量两个维度，帮助品牌衡量自己所拥有的消费者健康资产。
Fertility：消费者资产中的人群总量，也就是AIPL的总量
Advancing：消费者关系加深率，指消费者历程中AIPL各个链路的转化率
Superiority：会员总量，就是品牌拥有的会员数，在线上消费场景里，就是授权绑定过品牌的消费者数量
Thriving：会员活跃度，30天内有过收藏、加购、领取会员权益或购买等活跃行为的会员占会员人群总量的比重