大家好，我是jobleap.cn的小九。今天談談創業者必知必會的基礎概念。 # MAU MAU(Monthly Active Users)的定義是：**在一個自然月內至少登錄或使用過一次產品的獨立用戶數量**。 - MAU統計周期是從每月1日到該月最后一天的**完整自然月** - 只要用戶在這個月內**有過至少一次登錄行為**，無論哪天，都會被計入MAU - 同一用戶在一個月內多次登錄**只計算一次**（去重處理）

大家好，我是jobleap.cn的小九。今天談談創業者必知必會的基礎概念。

MAU

MAU(Monthly Active Users)的定義是：在一個自然月內至少登錄或使用過一次產品的獨立用戶數量。

• MAU統計周期是從每月1日到該月最后一天的完整自然月
• 只要用戶在這個月內有過至少一次登錄行為，無論哪天，都會被計入MAU
• 同一用戶在一個月內多次登錄只計算一次（去重處理）

舉例說明

假設一個產品在11月的統計情況：

• 11月1日：用戶A登錄 → 計入MAU
• 11月15日：用戶A再次登錄 → 不重復計入MAU
• 11月30日：用戶B首次登錄 → 計入MAU

最終11月的MAU = 2（用戶A和用戶B）

總結

當月第一天登錄完全符合MAU的統計標準，會被計入月活躍用戶數。MAU關注的是用戶在整個月份內是否有過至少一次活躍行為，而非具體在哪個時間點活躍。

ARR

ARR核心計算公式是“月經常性收入（MRR）×12”，或直接統計年度訂閱類收入并調整非經常性項；無質量的增長多來自短期操作，而非真實需求支撐。

ARR的計算公式

1. 基礎公式：ARR = 月經常性收入（MRR）× 12，適用于按月訂閱的業務模式。
2. 直接計算：對于按年訂閱的業務，ARR = 當期有效年度訂閱合同金額總和。
3. 調整規則：需剔除一次性收入、折扣補貼、退款沖減等非經常性項目，僅統計穩定可重復的訂閱收入。

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無質量ARR增長的常見情況

1. 短期優惠拉動：通過大幅折扣、限時免費轉化用戶，優惠到期后用戶流失率極高，無法持續貢獻收入。
2. 渠道補貼堆疊：依賴高額渠道傭金或用戶補貼獲取訂單，補貼停止后新簽量驟降，且單位獲客成本遠超長期收益。
3. 大客戶短期訂單：單一大客戶的一次性年度訂單（非長期續約）拉高ARR，缺乏其他客戶支撐，后續增長斷層。
4. 提前確認收入：將跨期訂閱收入提前計入當期ARR，看似增長實則透支未來業績，后續無新增訂單時會回落。
5. 低續約率下的“新簽依賴”：只靠新增用戶撐起ARR增長，但老用戶續約率極低，說明產品缺乏留存能力，增長不可持續。

PMF

PMF是產品-市場匹配，指產品能精準滿足目標市場的核心需求，形成穩定的用戶留存、轉化與口碑；無質量的PMF多依賴短期因素，缺乏長期需求支撐，難以持續。

PMF的核心定義

PMF（Product-Market Fit）是創業領域的關鍵指標，核心是產品供給與市場需求的精準契合，具體表現為：

1. 目標用戶清晰，且用戶能明確感知產品解決了自身“剛需”或“強痛點”；
2. 留存數據達標（如Sean Ellis測試中，40%以上用戶表示“失去產品會失望”）；
3. 無需大規模補貼或強制推廣，用戶能自然增長（如口碑傳播、自發復購）。

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無質量PMF的常見假象

1. 種子用戶濾鏡：靠創始人親友、行業重度愛好者等種子用戶撐起數據，拓展到普通目標用戶時，留存、轉化大幅下滑；
2. 短期活動拉動：通過高額補貼、限時福利提升用戶活躍度和轉化，活動結束后，用戶快速流失，數據回落至低位；
3. 小眾場景窄化：僅在極細分的臨時場景（如短期政策紅利、特定節日需求）有需求，無法拓展到更廣泛的用戶群體，規模難以擴大；
4. 數據口徑美化：刻意選擇短期高留存時段（如用戶注冊前7天）、剔除低活躍用戶，或模糊“核心需求”定義，掩蓋真實的需求匹配度；
5. 替代需求假象：用戶使用產品是因為暫時沒有更好的替代方案，而非產品本身解決了核心痛點，一旦競品推出更優方案，用戶立即遷移。