1. 引言
大型互联网平台在当代经济与社会运行中扮演着重要的角色[1]。在平台经济从“流量竞争”向“质量竞争”转型的关键阶段，抖音电商凭借“内容 + 社交 + 算法”三位一体模式实现用户规模指数级增长。然而，抖音、快手、小红书、哔哩哔哩、微博在内的新媒体平台全网用户增势放缓，且用户质量分化显著。这一现象引发学界对传统增长模型有效性的反思：AARRR模型在社交电商场景中是否存在适用边界？算法驱动与平台内容价值创造如何协同作用于用户增长？[2]现有研究多聚焦单一环节的运营策略，缺乏对用户全生命周期的系统性解构。
2. 概念定义及理论基础
2.1. AARRR模型
AARRR模型由Dave McClure于2007年提出，因其高效增长机制被学界称为“海盗模型”。该理论体系以五阶段漏斗框架为核心特征，系统阐释了用户生命周期中的关键增长指标(见表1)：用户获取(Acquisition)、用户激活(Activation)、用户留存(Retention)、获得收益(Revenue)及推荐传播(Referral)。该模型通过构建可量化的数据指标体系，能够有效优化用户转化路径并降低获客边际成本。目前，该理论框架已在Meta、快手、腾讯等头部互联网科技公司的运营实践中得到成功验证，其通过精细化运营策略实现的指数级增长效果，为数字平台突破流量瓶颈提供了重要方法论支撑。
用户获取作为用户增长的基础环节，其核心在于依托算法推荐系统实现用户需求与平台资源的精准分发。鉴于不同流量入口的转化效能存在显著差异，运营主体需通过数据驱动决策，持续监测各用户来源路径的流量规模与价值密度。从经济学视角评估，用户终身价值(CLV)与获客成本(CAC)构成核心评价维度，当且仅当CLV/CAC比值大于1时，获客行为才具有财务可持续性。当前主流流量获取矩阵可分为付费型渠道、自然增长渠道以及规模化增长路径。运营决策者需基于产品生命周期特征，构建CLV-CAC动态评估模型，优先选择边际成本递减且用户净值提升显著的核心渠道，其中规模化渠道与自然流量矩阵因具备网络效应优势，通常作为战略性布局重点。
Table 1. AARRR five-stage model
表1. AARRR五阶段模型
AARRR元素 |
平台发展阶段 |
用户行为 |
Acquisition |
用户获取阶段 |
用户通过搜索引擎、社交媒体推广、广告投放、线下活动等渠
道了解到平台，并点击链接到应用商店下载程序。 |
Activation |
用户激活阶段 |
用户完成注册/登录，浏览平台内容、探索平台功能、设置个人
偏好、参与平台新人引导任务。 |
Retention |
用户留存阶段 |
用户定期访问平台、持续使用平台核心功能。 |
Revenue |
商业变现阶段 |
用户购买平台的付费产品或服务，或通过平台进行电商消费，
为平台创造应收。 |
Referral |
用户传播阶段 |
用户向他人推荐平台，吸引新用户加入平台。 |
用户激活作为用户旅程的转化中枢，其本质是通过认知价值感知驱动用户完成从触点接触到核心行为转化的跃迁。在组织架构层面，这一环节常处于市场触达与产品运营的跨部门协同真空，凸显其战略重要性。用户流失主要源于用户价值感知滞后、交互认知障碍及消费体验断层而投奔其他产品。针对此，行为经济学视角下的激活策略需遵循动机强化理论、个性化引导机制、行为路径优化及助推理论四大设计准则。核心突破点在于识别产品的后产生惊喜时刻(Aha Moment)，通过用户体验地图设计引导用户在最短认知周期内完成价值发现。量化评估维度涵盖激活转化率、行为响应时长、用户粘性指数(DAU/MAU)等核心指标。其中DAU/MAU作为用户活跃度黄金比率，具有显著行业差异特征：移动娱乐产品阈值约20%，效率工具类达40%，社交产品可达60%以上，该比值与用户留存曲线呈显著正相关，是衡量认知闭合效应强度的核心观测指标。
用户留存的持续性机制紧密依靠内容生态系统的动态适配及心理需求的持续性满足，是构成企业商业价值转化的基础要件。自我决定理论指出，用户的自主性需求、能力感知及归属感是决定长期留存的关键(Deci & Ryan, 1985) [3]。以社交电商平台为例，其通过短视频内容质量提升、推荐算法优化及虚拟社区构建实现用户粘性增强，但需警惕算法同质化推送可能诱发信息茧房效应，致使用户体验熵增现象。引入内容多样性调节机制可有效平衡精准推荐与认知多样性之间的阈值，维持用户探索意愿。用户留存需突破传统次日留存率的狭义范畴，转而构建持续价值交付体系，使活跃用户在经历市场周期波动后仍保持稳定访问习惯。而对用户留存率的评估，行业基准研究提出“40%/20%/10%法则”，即当新用户次日留存率应该大于40%，7天留存率大于20%以及30天留存率大于10%时，通常认为企业的用户留存是较成功的。但该参数需结合行业特性和产品生命周期进行动态校准，应具体问题具体分析，结合企业发展目标要求进行修改和完善。
获得收益即是用户变现，通俗称为“盈利”，是用户价值变现的核心环节，其关键在于分层运营与场景化货币化策略。核心量化维度涵盖用户平均收益(ARPU)与全生命周期价值(LTV)，二者构成平台流量资本化的核心评估体系。除直接用户付费模式外，多元化收益矩阵包括广告展示、增值服务溢价及平台生态收益分成等创新路径。收益的关键指标是平均用户收入和生命周期价值，用户即流量、流量即金钱。除了向用户收费外，企业还可以通过广告、增值服务和业务分成等方式获益。
推荐传播的底层逻辑在于激活社交网络的跨边网络效应，其本质是通过制度化设计将用户节点转化为分布式传播枢纽。当用户形成产品使用惯性与情感认同时，会产生自发性推荐行为与工具性推荐行为，从而构建去中心化流量增长模型。用户推荐作为持续效果最久且边际成本最低的获客手段，能驱动显著的裂变式增长。其传播模式主要分为六类：口碑推荐、视觉展示、激励推广、社交邀请、裂变传播及产品内嵌机制。传播效能通过K因子(病毒系数)量化，代表单用户可转化的新增用户数量。通过潜在的推荐人总数、推荐人转化率、分支因子和被推荐人转化率即可得出用户推荐的最终结果。
2.2. 理论基础
用户行为理论是一个涉及多学科交叉的研究领域，它主要关注用户在特定环境或产品中的决策过程、心理状态、行为模式及心理需求的过程。该理论通过收集和分析用户数据，旨在揭示用户行为的内在规律和外在影响因素，从而为产品设计、市场营销、用户体验优化等提供科学依据。用户行为理论强调以用户为中心，通过深入理解用户需求和行为特征，实现产品与服务的个性化定制和精准营销。本文结合将AARRR模型与用户行为理论结合，寻找共性和差异性并分析抖音电商平台用户增长策略的底层逻辑。
网络效应理论则由经济学家奥兹·夏伊提出，用于描述产品或服务的价值随着使用人数的增加而增加的现象。网络效应，是指产品价值随购买这种产品及其兼容产品的消费者的数量增加而增加。当网络效应出现时，每个新增用户都会为现有用户带来额外的价值，从而形成正循环，促进用户规模的持续扩大。网络效应在互联网、传媒、金融等领域尤为显著，是这些产品或服务实现快速增长和广泛普及的关键因素之一。本文将该理论与互联网电商平台抖音案例结合，分析网络效应在AARRR模型下，对抖音用户增长策略的应用及启发。
3. 抖音概况
北京抖音科技有限公司成立于2016年3月11日，是抖音App的运营主体，其前身为北京微播视界科技有限公司，2024年3月18日更名为北京抖音科技有限公司。一句“记录美好生活”的口号鼓励用户通过抖音平台用视频、照片等多种方式记录下生活中各种各样的美好瞬间，让自己和身边人共同感受到生活中的美好，传播积极向上的生活态度和价值观。截至2024年底，抖音平台日活跃用户已超过8亿人。其主要业务板块见图1：
Figure 1. Beijing TikTok Technology Co., Ltd. main business segments
图1. 抖音科技主要业务板块
4. 抖音用户增长策略
AARRR模型已成为互联网企业用户增长的核心框架，抖音针对性对获取用户、激活用户、留存用户、实现营收及用户传播做出应对策略。该平台通过漏斗模型精细化运营，覆盖用户全生命周期价值挖掘。
4.1. 用户获取：精准触达与数据驱动投放
抖音通过差异化定位策略实现用户规模扩张。早期聚焦一二线城市年轻群体，以“音乐短视频”为核心，通过专业舞蹈达人创作高质量内容形成初始流量池。基于跨平台协同效应，与腾讯音乐达成版权合作，降低用户创作门槛；同时，依托创意内容生产机制，结合热门综艺的挑战赛、热点话题等激发用户参与，并与头部KOL合作扩大品牌曝光。在海外市场采用“内容本土化 + 政策合规化”双轨策略，如印尼方言挑战赛、巴西足球明星互动视频等，推动TikTok全球月活跃人数突破式增长。除普通用户外，抖音针对商家入驻亦做出优惠。针对中小商家推出差异化政策，如北部大区的“繁星计划”和南部大区的“萤光计划”，通过流量补贴、佣金减免及服务商代运营支持降低冷启动门槛，显著提升区域商家入驻率。据QuestMobile公开数据，截至2022年第一季度，平台通过KOL矩阵与算法驱动的广告投放位居短视频行业头部，中国市场占有率已超60%。
4.2. 用户激活：动态任务与社交裂变
抖音采用“流量池”机制，通过“三秒激活模型”提升用户转化效率。抖音新用户注册后即触发“新手任务系统”，完成基础创作可获得虚拟货币奖励，结合“合拍”功能降低创作压力。算法冷启动机制通过多级流量池评估用户互动数据，筛选优质内容，动态调整推荐权重。该机制使优质内容快速进入高流量池，有效缩短用户激活周期。另外，平台通过社交关系链导入微信、QQ好友关联、通讯录推荐等好友信息，形成“社交推荐 + 兴趣推荐”双轮驱动。
4.3. 用户留存：垂直生态构建与情感联结
平台通过“内容–社交–社区”三维体系增强用户粘性。据巨量算数显示，2022年1月至10月期间，抖音知识类内容作品播放量年增长35.4%，被用户分享126亿次，这是算法层面实施“动态兴趣图谱”技术，基于用户行为实时调整推荐策略的显著成效。在内容设计方面，垂直领域布局覆盖游戏、教育、非遗等12个品类，形成专业内容生产矩阵；同时，抖音强调“3秒决生死”的内容吸引力法则，通过故事性、情绪共鸣与美学设计提升用户粘性。据QuestMobile数据显示，抖音用户日均使用时长从2018年20分钟提升至2024年1.92小时，30%用户保持日更习惯，优质内容的完播率提升至35%。此外，平台制定动态更新计划，结合用户反馈调整发布频率，减少内容疲劳。在社群运营方面，抖音通过构建兴趣小组、社区商圈等垂直社群，促进用户间互动与信任积累；并推出会员等级制度和积分奖励体系，提高用户留存率。
4.4. 营收增长：全链路商业化布局
抖音构建“广告 + 电商 + 本地生活”三位一体变现模式。广告业务依托巨量引擎平台，实现AI智能投放[4]，《2024中国互联网广告数据报告》显示，2024年字节跳动广告收入突破千亿元，位居行业前列，占互联网广告收入近15%。电商生态形成“直播带货 + 商品卡 + 视频带货”组合。《2024年抖音电商平台年度增长报告》显示，直播带货占抖音电商销售渠道商品销售总额75%；而商品卡势头最猛，其2024年带来的商品销售总额同比增长118%，占商品销售总额22%，且增速将进一步提升。本地生活服务推出“抖音团购”，佣金率低至3%，2024年商品交易总额超1000亿元。此外，直播打赏与会员服务形成增值收入，会员数已突破5000万，收入占比提升至18%，成为新兴利润增长点。
4.5. 用户推荐：病毒式传播机制与热点运营
抖音通过“话题营销 + 社交裂变”实现指数级推荐传播。基于热点话题设置挑战赛模式，平台综合考虑流量扶持、现金奖励、品牌联动三方面激励用户生成内容(UGC)，如“#科目三舞蹈挑战”总播放量突破200亿次、“#安心吃”话题活动累计吸引近4000万人次参与。社交裂变机制嵌入邀请码奖励、金币激励等策略，并结合微信、微博跨平台分享功能，促使抖音平台传播效率提升30%。
5. 对抖音发展的建议
5.1. 推动智能创作，建立流量分配系统
截至2023年，中国数字经济规模突破53.9万亿元，用户对垂直领域知识内容需求激增，但UGC内容同质化导致用户粘性下降。目前，我国生成式AI技术成熟度全球领先，字节跳动开发的豆包与抖音平台实现共联。针对内容创新，抖音平台可以整合豆包大模型技术优势，开发集成AI脚本生成、智能剪辑与版权检测的“智能创作大脑”系统，降低内容生产门槛，提升创作效率，帮助创作者完成可以抓住痛点、激活痒点、制造嗨点[5]的原创作品。通过动态优化算法，缓解UGC内容同质化问题，增强内容新颖度与用户粘性[6]。同时，抖音平台可以结合协同过滤与深度神经网络，实现内容与用户的精准匹配。但需要关注的是，过度依赖算法推荐可能导致信息茧房效应，建议平台引入创作者画像与内容质量评估的多元参数，优化算法透明度，平衡流量分配效率与内容生态多样性。
5.2. 建立全生命周期的隐私保护体系
网络大数据时代，用户浏览时留下的痕迹倘若被恶意收集，抖音通过获取用户微信、微博、通讯录等好友信息若落入不法分子手中，则会严重侵犯用户信息安全，甚至造成生命危害。因此，抖音平台应从数据采集、存储、处理、销毁等方面建立系统性隐私保护体系。在数据采集阶段，采用情境感知动态授权机制，通过实时分析用户操作场景，实施差异化的最小必要数据收集策略；数据处理环节部署本地化差分隐私技术，对用户兴趣标签添加可控噪声，实现“去标识化”标准；在数据存储阶段，采用混合加密架构，视频元数据与用户身份信息实行物理隔离，通过区块链技术建立操作留痕系统。同时，在日常保护阶段，抖音应开发可视化数据追踪工具，并建立用户参与的隐私策略动态调整机制，实现技术合规与用户体验的平衡。
5.3. 提升电商平台质量，建立分级管理制度
随着抖音电商业务持续扩张，抖音依托“内容–消费”融合场景面临品控与信任双重挑战。平台可以在商品准入、交易环节、物流管理三阶段策略提升质量：在商品准入环节，采用动态分析工具，结合直播画面实时分析商品特征，识别差品；交易环节部署动态信用评价系统，将退货率、投诉响应速度等指标纳入商家服务分模型，提升纠纷处理效率；物流质量方面，基于供应链协同理论，建立区域化仓储网络，通过订单聚类算法将同城订单履约时效压缩。并建立商家分级管理制度，对高频投诉类目实行全链路溯源，并通过区块链存证增强质量争议处置公信力。
作者贡献
李琛：参与论文选题和设计，完成初稿撰写；按编辑部的修改意见进行核修。亓志伟：参与论文选题和设计，完成初稿撰写；审核文章终稿并把关。王雨凡：参与初稿撰写，润色文章语言；按编辑部的修改意见进行核修。宋新玲：对修改稿提出意见并修改，整理数据并制作图表。
利益冲突
本文所有作者声明无利益冲突。
NOTES
*通讯作者。