案例分析：用500 Startups 提出的“海盗指标”分析用户获取

编者按：对于创业公司来讲，前期最重要的获取足够的用户，针对这个问题500Startups的联合创始人和投资人Dave McClure提出了海盗指标，而Ai Ching创办的Piktochart就是利用海盗指标获得喜闻乐见的成功的最佳案例，她分享了她的这段经验和得到的启示。本文经原作者Ai Ching授权编译。

对于创业，每个人都同意这样的观点：增长是成功的关键。创业之父Paul Graham曾经说过：“你要知道，增长才是你最终追求的。好消息是，如果你的公司得到增长，一切自会水到渠成。不过这也意味着你就像处在十字路口需要使用指南针一样，你几乎需要随时随刻面临决定。”

在过去的三年里，Piktochart一直有着良好的增长态势。在2012年创业初期，我们只有三个付费用户，现在我们已经有超过三百万的用户了。

在整个发展过程中，我们团队始终保持着“不吃老本”的观念，不断提出新的发展方案和业务增长的方式，团队成员之间密切合作。利用500Startups的联合创始人和投资人Dave McClure的海盗指标作为新产品分析的基本和罗盘，探索不断发展的方向和方法。

海盗指标即AARRR，它最早来自Dave McClure的著名分享，他提出了创业公司赢得客户的五个阶段：获取(Acquisition)、激活(Activation)、留存(Retention)、推荐(Referral)、收入(Revenue)。

当然，也还有一些其他相似的模型，例如Hubspot的tract-Convert-Close-Deligh，这种模式更适合B2B公司的营销。

还有1893年提出来的AIDA模式，不过今天来看有一些过时：

• A代表意识，即要吸引顾客的注意力。
• I代表代表客户的利益。
• D代表愿望，如何说服目标用户使用这款产品或服务来可以满足他们的需求。
• A代表行动，能够引导客户产生购买行为的行动。

不过，我们一直利用的是AARRR模式。下面是目前Piktochart的指标：

• 获取：用户登录浏览的数量。
• 激活：用户注册的数量。
• 留存：哪些用户反复登录。
• 收入，通过细分的不同定价，付费用户正在逐月增加。

你可能已经注意到了，我们没有提到最后的一个代表推荐的指标R，是因为我们目前还没有找到一个好的方法来推荐我们的产品。

获得

确定进入浏览的用户数量非常简单，我们直接从我们的数据库里提取数据，并在我们网站登录/注册首页每周更新这个数据，让我们的用户可以看到。

当然我们也会创建数据总数的图表，注册量是衡量应用程序用户数量的唯一途径。

激活

当涉及到激活的时候，我们会观察到底有多少用户可以理解如何使用Piktochart以及懂得Piktochart的目标是什么。如果一旦确定这些数字，我们就会创建相关图表，并保留这部分信息。

留存

对于留存率，我们会每周定时跟踪查看新用户的使用情况，同时也会每个月更新这部分数据；此外，我们还会查看每个已登录用户的聊天数目，以此来查看他们的使用频率。

收入

在收入数据分析上，我们用Point Nine Capital联合创始人 Christoph Janz的免费表格来计算这一部分的数据。

用户依旧是我们增长计划中最重要的部分，我们依旧在探索如何推广我们的产品和增加付费用户的数量。

从开始到现在，我们学到了哪些教训？

1、需要明确定义每个指标，以及知道我们为什么要追踪这个指标数据

像其他创业公司一样，我们总是想要关注追踪Piktochart的点击量。但我们知道这是不明智的行为，它会占据大量的数据存储空间。

我们会先定义有多少用户了解Piktochart的目的和理念，以及如何使用它。到目前为主，我们发现有两个行为能够代表用户理解Piktochart的目标和理念，并愿意下载学习使用它：

• 发布或下载信息图表作为最终结果。
• 完成后的信息图表并不会包含原有模版的内容。

不过我们依旧在寻找能够真正激活的最好方法。

2、你追踪的指标对你的应用程序来讲是独特的

了解我们的用户群是哪一类人群，并绘制出针对他们的营销计划表，确定我们追踪的第一步。每一个用户使用过程都是独一无二的，没有任何模版。

下面是我们用户使用Piktochart的旅程：

• 注册/登录
• 选择一个模版/保存一个信息图表
• 编辑
• 发布/下载/保存
• 分享（离线/在线）
• 重复

3、不要因为“只是因为”选择一个数据

Facebook有一个“神奇的时刻”：当一个用户在14天内增加了10个好友，他们就会认为这个用户有可能成为老用户。

当试图想要找到这个神奇时刻的奥秘时，在总体里选择样本的时候不要带有任何偏见，并找出是否有任何可以脱颖而出的模式。

例如，我们在观察活跃用户的时候，我们会问自己他们做了什么，他们一个月会有多长时间登录Piktochart，他们创建了多少信息图表等等问题。

4、留存不仅仅是追踪每周或每个月的用户情况，它需要更为复杂的分析

留存是每一个SaaS应用程序的圣杯，然而并不是每一个SaaS类应用程序都查看同类的DAU（日活跃用户）和MAU（月活跃用户）。

在Piktochart我们观察留存率的方法：

• 季节性：我们有旺季和淡季之风，通常寒假和暑假留存率会比较低。
• 用户细分：在使用频率上面，并不是每个人都有同样的返回频率的。

现在我们也会观察其他的指标，例如：

• 用户完成一个信息图表的时间。
• 在一定时间内产生的信息图表数量
• 我们的净推荐值：从1到10，你是怎样向你的朋友推荐Piktochart的呢？

5、在初期利用时间轨迹建立追踪日志

我们会使用Google分析、Intercom和Kissmetrics，将它们三个组合在一起使用，同时依靠我们自己的能力来进行分析追踪。

因为数据一直被关注，所有很难做出有意义的分析或是找出改善特定区域的方法。不过，我们也就会存储重要的数据，如登录时间等，则会对我们建立数据库有帮助。

我们可以更好地追踪数据

在一般情况下，追踪数据会有更多的细节。例如，我们可以标记每一个用户了解Piktochart的渠道（SEO、社交媒体和Piktochart的简称等），这会使我们明白这些激活用户是从哪来的。