如何用ARPPS模型去评估一个社群的质量？

如何用ARPPS模型去评估一个社群的质量？

判断一个社群的好坏，并不容易，需要用一个公式仔细研究。

只从社群消息数量、转化变现金额等单一结构看，是典型的一叶障目。

盯着转化的人，觉得转化变现赚得越多越好。

盯着活跃的人，可能觉得不急着捕鱼，先养起来，社群越活跃越好，未来可以大赚一票。

有着流量思维的人，觉得无非就是不断地圈人，社群成员人数越多越好。

然而，只要运营过一段时间（一般3个月左右）的人就会发现，单一地看，以上3个维度都不准确。

活跃度和留存度想保持也非常困难。人都有一个新鲜感，前期自我介绍，红包争抢，热热闹闹一阵过后，热度就会下降，甚至完全冷下来，变成死群。一旦这种现象发生，就更别谈什么社群的未来了。

此外，有时候不是社群运营者的问题，而是产品本身的局限，限制了社群的活跃和后续的发展。比如一些产品有明显的时效性。考研打卡，雅思托福准备。当在复习备考的时候，成员可以抱团取暖，一旦考上目标达成，或者彻底放弃，那么社群凝聚力会出现巨大的下降。

其次，变现能力是有边际的，转化变现也是社群营销中难度最高的。如果后续新用户跟不上，就会导致社群变现资源枯竭。锅里的饭就那么多，如果再加上产品不那么高频，复购率低，单价高，那么社群价值很快就会干涸。当然如果你打算做社群就是抱着干一票走人的思路，那么倒无所谓。

另外，即使是高频产品，复购率高，单价低，是否保证能不断迎合用户需求，开发新产品？是否能保证产品开发速度、售后跟进工作的人力资源的可持续性投入

此外，有流量思维的人，始终认为自己充满了互联网思维，以网络效应为指导，只要圈的人越多，社群的威力就越大。不能说这个完全不对，但首先规模必须足够足够地庞大，几万人肯定不够。

其次，如果圈过来的社群用户根本不精准，比如你是卖啤酒的，却圈了一群宝妈过来，牛头不对马嘴，即使人数再说，转化效果必然很差。

所以，千万不要用流量思维去做社群！

判断一个社群的好坏，切不可直接从某个单一维度看待，而是需要多维度去评估。

ARPPS模型：

ARPPS模型是一个从多个维度评估社群的模型。

A代表：Activity 活跃度

R代表：Retention 留存度

P代表：Precision 精准度

P代表：Profit 利润率

S代表：Scale 社群规模

浓缩到中文里，可以变成3个大的维度：

活跃留存程度+转化变现能力+成员质量数量

（按重要程度依次排序）

活跃留存程度高是核心因素，也是一个社群能持续下去的根本。哪怕人数不多，变现能力不强，依然可以判断社群很有价值。

活跃留存程度又可以再次拆分：内容生产+交集链接+角色架构

很多人一想到活跃，马上想到闲聊，然而闲聊仅仅是活跃的一个很小的体现。

事实上，闲聊是一种内容生产的形式。只不过内容可能无法被二次分发，因为闲聊的内容一般比较肤浅，天气、社会、生活…并非专业垂直干货内容。

其次，活跃留存程度与社群成员之间的链接程度密切相关。两个完全没有任何交集，被莫名其妙拉到一个社群，连简单加好友地关系都没有，那么如何建立链接呢？只有志趣相投，有共同特点，才能保证基本的交集。

此外，活跃留存程度还和社群成员组织架构有关。国有国法家有家规，社群中必须有规矩和规则，同时有成文和不成文的角色分工制度。成文是指设置一套积分体系，然后按贡献等级划分。

不成文是并没有明确等级，但有活跃分子、内容输出者，潜水成员等等，成员之间的内心对各自角色有本能的认同。

其次是转化变现能力，如果能转化变现赚钱，当然有价值。但更有价值的是，能持续转化变现赚钱。否则社群就不在是社群，当无法保证了活跃度和留存度时，所谓的社群仅仅是售卖产品时的一个一次性的渠道工具而已。

社群变现能力也可以继续拆分：付费会员人数+增值服务质量和数量+卖货转化率+品牌影响力（广告溢价）+分销参与度

在成员质量数量这个维度上，成员数量反而不那么重要，换句话说，社群人数未必越多越好。

相反，前不久非常流行小群效应。事实上，小群效应所表达的核心意思就是，高活跃度的社群规模很难变得很大，而要把社群规模扩大的代价是牺牲社群成员之间的连接维度。此外，当社群人数到达一定规模时，管理难度和投入成本将会非常大，最后投入产出比会很低。

除非是千万级，几何级的规模，可以去卖流量，或者置换资源，走第三方广告的路线，这种情况下，人数规模可能有一些效果。但要注意，此时主要概念已经替换成“流量”，而不是社群本身了。圈内很多自称社群达人的人，无法还是在买卖流量。

这种粗放式的变现效果，在互联网人口红利过后，将会越来越弱。相信大家也加过很多500人满人的群，但依然活跃度低，无法变现。

在成员质量数量这个维度上，质量是核心，成员用户一定要精准。反而人数规模的影响程度，随着时间地推移变得越来越弱。

以上便是评估社群质量的3个细分维度，每个维度还可以拆分再拆分，今后的文章会对细分维度进一步剖析。

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