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、Inter 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。
