「ToB运营」如何提升付费率？( 二 )
这只是一个问题 ， 那是不是就可以延伸成一系列的问题 ， 如何提升XX ， 比如如何提高流水？如何提升使用时长？
于是我就在考虑是不是有一种通用的思维方式 ， 可以帮助解决这类似的问题 。
我初步得出来的答案是先量化指标 ， 然后按不同的维度进行拆解 ， 之后找到关联的影响要素 ， 得出来一些猜想和假设 ， 最后是证实或者证伪 。
本文插图
下面来分别看下 。
量化指标
这里主要是定义清楚问题 ， 能量化的就量化 ， 不能量化的看能不能想办法量化 ， 毕竟不能量化的东西 ， 也就很难评估和提高 。
比如上文说的付费问题 ， 假定有100万的DAU ， 每天有1万付费用户 ， 那么付费用户到底是多还是少呢 ， 以及什么样的用户算是付费用户呢？
所以第一步 ， 需要做的就是找到合适的量化指标 ， 并且定义清楚相关的计算标准 。
第二步就是找到一个合适的公式来进行量化表达 ， 量化成一个公式之后 ， 我们就知道这个指标到底会受到哪些关联指标的影响了 。
比如 ， 利润=收入-成本这就是一个基础的公式 ， 那想提高利润 ， 无非就是增加收入 ， 降低成本 。
【「ToB运营」如何提升付费率？】再比如 ， 上文中提到的付费率=付费UV/整体UV ， 那需要做的就是提升分子 ， 以及在分母相同的情况下 ， 提高用户的质量 。
接下来就是不断的细化这个基础公式了 。
分维度拆解
一种思路是按照空间顺序 ， 从整体到局部不断的进行拆分 ， 比如收入=业务1收入+业务2收入+业务3收入...
另一种思路是按照时间顺序 ， 也就是事情自然发生的流程来组织整个过程 ， 看事情发生的前、中、后分别有哪些环节 。 比如基于转化路径的收入公式 ， 收入=流量*点击率*购买转化率*购买成功率*客单价 。
如果没有明确的思路 ， 就先随便列一些拆解的维度 ， 然后边拆边看好了 ， 比如常见的性别、年龄、地域等 。
拆解的目的是尽可能的把所有的关联影响要素 ， 都整合在这个量化指标的基础公式里 。
拆解前的公式：利润=收入-成本
初步拆解后：利润=流量*点击率*购买转化率*购买成功率*客单价-（人力成本+营销成本+软硬件成本）
然后不断的拆解和完善就好 。
拆解的越细致 ， 对业务的理解就越深刻 ， 相应的 ， 对业务的掌控能力也就越强 。
找到影响因素
从大分类上来讲 ， 影响因素可以分为这几类：
对目标有正向贡献的 ， 所谓的驱动力；
对目标有负向贡献的 ， 所谓的阻力；
没啥影响的 。
那需要做的就是明确现在各影响因素的分类 ， 然后增强驱动力 ， 减少阻力 ， 根据二八法则 ， 优先处理目标贡献高 ， 影响程度高 ， 影响范围大的因素 。
最后再结合着难易程度和所需时间来综合评估性价比和优先级 。
得出猜想 ， 证实或者证伪
最后就是基于上面那些猜想 ， 做一些对应的调整策略 ， 来证实或者证伪我们的想法 ， 也就是我们平常说的MVP和迭代 。
上面的部分可能还是有些抽象 ， 最后以一个案例作为结束 ， 我们整体再看一下 ， 你的好友打算去开个淘宝店 ， 找你探讨一下这个事能不能赚钱 ， 要不要搞搞 。
于是你给他缓缓道来 ， 我们要开淘宝店了 ， 那最终的目标是为了赚钱 ， 也就是：利润=收入-成本
一个用户从看到我们的商品或者店铺 ， 到最终完成购买转化 ， 大体会经历购买前、购买中、购买后这几个阶段 。
具体来说 ， 就是：看到店铺或者店铺的商品》产生购买兴趣》进店或者商品详情页》浏览商品》决定下单》下单》购买成功》收到物品》继续购买或者流失
为了支撑用户的上述行为 ， 我们需要做的部分是：选品、采购、买广告获取用户、优化店铺和详情页、物流发货、客服咨询、用户关系维系
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