Пиратская воронка AARRR (Acquisition, Activation, Retention, Referral, Revenue)

1. Определите событие каждой стадии для своего продукта.
2. Постройте conversion между стадиями.
3. Найдите участок с наибольшей потерей или economics impact.
4. Сформулируйте hypotheses именно для этого участка.
5. Проверьте изменения cohort-based, а не только по общим средним.

Для сложных продаж Acquisition может означать не visit, а появление целевого аккаунта; Activation — подтверждённый use case или успешный pilot; Revenue — не первая сделка, а expansion и NRR.

Считать AARRR отчётностью. Модель полезна как диагностическая система: она должна подсказывать, где следующий growth experiment имеет наибольшую ценность.

Пиратская воронка AARRR (Acquisition, Activation, Retention, Referral, Revenue). Найти главное узкое место между привлечением, первой ценностью, возвращением, рекомендациями и деньгами. Применяйте когда нужно увидеть экономику, динамику базы и приоритеты на основе данных. Основные показатели: привлечение; первая ценность; возвращение; рекомендации; выручка. Рабочий инструмент: Калькулятор AARRR.

Главный принцип работы с этим фреймворком - не заполнять его «для отчётности», а использовать как механизм принятия одного конкретного решения. Сначала задайте вопрос, затем соберите минимально достаточные данные, после чего определите, какое действие изменится в зависимости от результата.

• единый период и определение показателя;
• baseline и источник данных;
• сегменты/когорты для сравнения;
• ограничения расчёта и допущения;
• целевое решение, которое должен поддержать анализ.

1. Отделите факт от предположения. Всё, что не подтверждено данными, пометьте как гипотезу.
2. Сравните варианты между собой. Один результат редко имеет смысл без альтернативы или baseline.
3. Найдите главный рычаг. Не пытайтесь одновременно исправлять все найденные проблемы.
4. Определите действие. У результата должен появиться владелец, срок и конкретное изменение.
5. Назначьте проверку. Заранее зафиксируйте показатель, период и условие, при котором решение пересматривается.

B2B-сервис получает много лидов, но мало клиентов. AARRR показывает, что слабое место - первая ценность: после первого контакта клиент не понимает следующий шаг. Команда меняет onboarding и измеряет time-to-first-value вместо очередного увеличения рекламного трафика.

Этот сценарий показывает важную границу: фреймворк сам по себе не создаёт результат. Его задача - сделать логику выбора прозрачной. Результат появляется после изменения предложения, процесса, распределения ресурсов, коммуникации или коммерческого действия и последующей проверки фактом.

• привлечение
• первая ценность
• возвращение
• рекомендации
• выручка.

Контролируйте не только конечный KPI, но и ближайший показатель, который должен измениться первым. Это помогает понять, не сломалась ли причинная цепочка между решением и бизнес-результатом.

Тревожный сигнал - после анализа команда не может сформулировать, какое решение изменилось и какой показатель должен это показать. Другие признаки: данные собраны из разных периодов, оценки не имеют единой шкалы, вывод заранее известен и подгоняется под желаемое решение, либо фреймворк пытаются применить к задаче, для которой он не предназначен.

Классический пример AARRR: Facebook обнаружила, что пользователи, которые добавляли друзей в первые дни после регистрации, значительно чаще оставались активными. Это иллюстрирует принцип поиска конкретного действия, после которого клиент получает первую ценность.

Публичные материалы по AARRR; пример не доказывает единственную причину роста Facebook.

После заполнения должна появиться не просто таблица, а управленческий вывод: что меняем, почему, какой показатель должен измениться, кто отвечает и когда проверяем результат.

В B2B-компании этот фреймворк можно применить для задачи: найти главное узкое место между привлечением, первой ценностью, возвращением, рекомендациями и деньгами. Начните с фактов, затем зафиксируйте выбор или гипотезу и свяжите её с показателем результата.

• North Star Framework
• Growth Accounting
• Growth Loops

• Activation
• Retention Rate
• Referral Rate