AARRR 模型漏斗诊断提示词（获取、激活、留存、变现、推荐各环节指标 + 找最大流失点 + 实验建议）
增长停滞、不知道该先优化拉新还是留存时用：按 AARRR（海盗模型）把业务数据放进漏斗，定义每个环节的指标，找出流失最严重、最值得优先投入的环节，并给出可执行的实验。
通用大模型 对话模型通用
请你担任增长负责人，用 AARRR 模型给我的业务做一次漏斗诊断。 业务与产品：[业务与产品] 商业模式：[商业模式] 当前各环节的数据（尽量提供，缺的写「无」）： - 获取 Acquisition：渠道、访问量 / 下载量、获客成本：[获取数据] - 激活 Activation：注册、首次完成关键动作的比例：[激活数据] - 留存 Retention：次日 / 7 日 / 30 日留存或复购：[留存数据] - 变现 Revenue：付费转化、客单价、ARPU：[变现数据] - 推荐 Referral：分享、邀请、自然推荐来源占比：[推荐数据] 当前团队资源：[团队资源] 请完成： 1. 指标定义：为每个环节定义 1 个核心指标和 1–2 个辅助指标，特别要写清「激活」对这个产品意味着什么具体动作。 2. 漏斗计算：用我给的数据算出各环节转化率，以文字版漏斗展示；缺少数据的环节说明应该如何埋点或统计。 3. 诊断： - 找出流失最大的环节，和行业常见情况对比时只说「通常偏高 / 偏低」的方向，不编造具体基准数字； - 判断问题更可能出在哪里（产品体验、用户质量、渠道匹配、价格）； - 提醒「漏斗前端放水」的风险：如果留存差，加大拉新只会放大浪费。 4. 优先级：按「影响 × 信心 ÷ 成本」排序，选出最值得优先优化的 1–2 个环节。 5. 实验：为优先环节各设计 2 个实验，写明假设、改动、核心指标、样本与周期、成功标准。 6. 数据缺口清单：为了下次诊断更准确，需要补充收集哪些数据。 约束：所有结论基于我提供的数据，推测要明确标注；不建议刷量、诱导分享等违规增长手段。
高亮处换成你自己的内容：[业务与产品]、[商业模式]、[获取数据]、[激活数据]、[留存数据]、[变现数据]、[推荐数据]、[团队资源]
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使用说明
怎么填变量：数据不全也能用，AI 会告诉你缺哪些、怎么补。[激活数据] 最容易定义模糊——「注册」不等于「激活」，激活应该是用户第一次获得价值的那个动作，比如「第一次成功导出报告」。[团队资源] 会影响优先级判断，比如没有工程师时优先选不改代码的实验。
常见坑：
- 一看到增长慢就去加投放，结果拉来的人很快流失，这是最常见的浪费；
- AI 可能会说「行业平均次日留存是 X%」，但这类数字常常没有可靠来源，这条提示词要求只说方向；
- 同时改五个环节，最后不知道是哪个起了作用。
迭代追问：「把激活环节拆成更细的步骤漏斗，找出用户具体卡在哪一步」「根据这次诊断，写一页给老板看的增长周会汇报」「为推荐环节设计一个不违反平台规则的邀请机制」。
示例输出
示例，仅供参考（虚构：在线记账 App，月度数据）
文字版漏斗
下载 10,000 → 注册 6,200（62%）→ 记第一笔账 2,500（40%）→ 7 日仍在记账 900（36%）→ 开通会员 90（10%）
诊断：最大流失在「注册 → 记第一笔账」，60% 注册用户没有完成首次记账，说明新手引导或首页入口可能有问题；在这个问题解决前，不建议加大投放预算。
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