这个模型将数据分析分成了五个大的模块，我们依据这个模型，把每一个模块划分出更细分的维度，罗列出影响每一个维度的变量指标，而这些指标就是我们做数据分析的基础指标。
1、获取用户
获取用户一般需要评估的维度有：渠道的获客数量、获客质量等。渠道数量和质量的指标包括：每日新增、累积新增、启动次数、首次交易户、首绑交易户、一次性用户数、平均使用时长等。筛选出适合自己的优质渠道。通过筛选优质渠道，能够让我们在进行推广时取得事半功倍的效果。
2、提高活跃度
激活一般指注册激活、主动活跃、推送活跃、交易活跃等。
通过活跃度指标数据，我们能够很好的了解到用户的体验，有助于提高用户粘性。
3、提高留存率
留存率指标包括：次日、3日、7日、30日留存。一般来说，次日留存>3日留存>7日留存>次月留存。用户的留存量刚开始会下降的比较严重，到了后期会逐渐稳定在一个数量级上。稳定下来的这些用户，基本上就是产品的目标用户了。
留存还有很多指标，如：次日留存、3日留存、每日流失、每日回流、用户声明周期、平均生命周期贡献、7日回访用户、使用间隔、页面访问量、回访率等等。具体选定哪个维度进行统计可以依据自己的产品和业务重新定制。
4、获取收入
收入有很多种来源，主要的有三种：付费应用、应用内付费、以及广告。付费应用在国内的接受程度很低，包括Google Play Store在中国也只推免费应用。在国内，广告是大部分开发者的收入来源，而应用内付费目前在游戏行业应用比较多。
无论是以上哪一种，收入都直接或间接来自用户。所以，前面所提的提高活跃度、提高留存率，对获取收入来说，是必需的基础。用户基数大了，收入才有可能上量。
5、自传播
以前的运营模型到第四个层次就结束了，但是社交网络的兴起，使得运营增加了一个方面，就是基于社交网络的病毒式传播，这已经成为获取用户的一个新途径。这个方式的成本很低，而且效果有可能非常好；唯一的前提是产品自身要足够好，有很好的口碑。
从自传播到再次获取新用户，应用运营形成了一个螺旋式上升的轨道。而那些优秀的应用就很好地利用了这个轨道，不断扩大自己的用户群体。
六、漏斗模型
营销漏斗模型常用于营销过程。是将非潜在客户逐步变为客户的转化量化模型。营销漏斗模型的价值在于量化了营销过程各个环节的效率，帮助找到薄弱环节。
也就是说营销的环节指的是从获取用户到最终转化成购买这整个流程中的一个个子环节，相邻环节的转化率则就是指用数据指标来量化每一个步骤的表现。所以整个漏斗模型就是先将整个购买流程拆分成一个个步骤，然后用转化率来衡量每一个步骤的表现，最后通过异常的数据指标找出有问题的环节，从而解决问题，优化该步骤，最终达到提升整体购买转化率的目的，整体漏斗模型的核心思想其实可以归为分解和量化。
比如分析电商的转化，我们要做的就是监控每个层级上的用户转化，寻找每个层级的可优化点。对于没有按照流程操作的用户，专门绘制他们的转化模型，缩短路径提升用户体验。
七、基于用户生命周期的分析体系
用户生命周期衍生于“客户生命周期”的概念。
用户从不同角度有不同的分类法：
比如从用户活跃度来看，可以分为僵尸用户、低频用户、活跃用户和深度用户
从用户对平台的价值来看，可能分法就变成了种子用户、普通用户、核心用户。
从用户价值来看，分为无效用户、潜在用户、跟进用户、成单用户。
不同的行业有不同的分类，不同的分类也有不同的运营策略。而从用户生命周期的角度来解析和管理用户，是常见的数据分析方式之一。
举例从用户活跃度来看，可能就要构建一个用户活跃度模型：
流失用户：有一段时间没有再打开产品(曾经打开过产品），那么我们就视为流失用户，根据产品的属性，可以按30天，60天，90天等划分。
不活跃用户：有一段时间没有打开产品，为了和流失区分开来，需要选择无交集的时间范围。比如流失用户是60天以上没打开产品，那么不活跃则是0～60天没打开。
回流用户：有一段时间没用产品，之后突然回来再次使用，则称为回流用户。回流用户是活跃用户，且是由流失用户或不活跃用户唤回而来。
活跃用户：一段时间内打开过产品。
忠诚用户：也可以叫超级活跃用户，长期持续使用产品，比如连续四周，或者一个月内15天等
用户活跃可以简化为一个最简单的公式：新增用户的数量要大于流失用户的增加量。不同业务情况需要各自衡量，怎么去构建这个模型。