编辑导读：KPI，当代职场人的紧箍咒。尤其对于运营人员来说，在获客成本越来越高的今天，想要完成KPI可不是一件容易的事。本文作者对KPI进行拆解，并从自身工作经验出发给出一些建议，希望对你有帮助。

营收=用户量*付费率*客单价，要想完成营收KPI，有3个大方向可以努力：总用户量、付费率和客单价，那应该先从哪个下手，或者如何下手呢？

从效率角度讲，我们做这种方向性选择时，需要事先衡量这些方向的价值，建立衡量标准，ROI(投资回报率)就是个不错的选择。

ROI=年利润或年均利润/投资总额×100%（在实际操作中，往往以周或者月作为计算单位）。

所以要判断某个方向价值有多大，你就需要计算，谁能在最短时间内，以最低成本，创造最大的利润。看到没，如果你在做计划表时，只一味强调利润，不谈时间和成本规划，那和纸上谈兵没啥区别，经不起推敲。

举个栗子，如果你在1个月内，以1000万的成本，赚取了100万的利润。利润值100万，说出去很牛，但实际这个月的ROI值，仅有10%；与ROI相比，盈利值只能算个“虚荣指标”。

换句话讲，作为管理者，要谨记制定指标时，有对比意识。把本月KPI与上月指标对比、与时间进度做对比、与成本做对比等等，你会发现广阔天地。以ROI的公式，从历史指标和现有资源出发，计算总用户量、付费率和客单价3个方向的结果，排定优先级别，就能知道你在什么时间段，应该干什么了。

大方向的优先级定完以后，就该对这3个方向一一拆解。填充项目框架结构，这样就不会一个策略一个策略的往外瞎冒，靠灵感和雷劈完成KPI进度。

一、用户量——拉新之战？

用户量=拉新用户+留存用户-流失用户

中国互联网市场的上半场，关于用户量的增长途径比较粗狂，一句话概括就是：玩命花钱拉新用户。在拥有16亿人口的中国，互联网一开始的用户的红利巨大，且单个用户的获取成本低。企业轻易就能获取海量新用户，一下就能把用户量搞上去。

所以大家玩的都是SEM、SEO、买广告、请代言、搞品牌等经典套路；所有企业都在疯狂点“群杀”技能，成本低、见效快。玩着玩着，到2016、2017年，就发现这招逐渐不管用了，因为中国一二线城市的用户基本蚕食殆尽。

这个时候，“旧”渠道的拉新成本太高了，不划算。大家开始一方面开始拓展新渠道，比如黑客增长、信息流拉新、裂变拉新等等；一方面开始重视留存用户和流失用户的价值，私域流量的话题度逐渐升高。

其实脱离留存，单讲拉新是在玩空中楼阁，因为一旦有一天拉新渠道出了问题，业绩就会断崖式下降；所以建议拉新和产品留存，两条腿走路，既能兼顾市场，又能稳住用户（这个可以单独写一篇文章讲）。

拉新量=PC端流量+移动端流量+自然流量+内部裂变流量

一个公式说明白拉新的玩法。PC端流量和移动端流量，我这里指的都是渠道玩法，分别在PC端和移动端投放素材广告。PC端的以百度为主(SEM、SEO)，移动端的可以在今日头条、抖音、微信朋友圈、微信公众号、快手、微博等等，按一定比例投放。

自然流量指的是平台自有流量，比如应用市场的推荐流量（ASO）。内部裂变流量有老带新、新带新，两种形式；拼多多在块已经玩出花来了，大家可以去分析下他的玩法。

当然我以上列出的都是线上的拉新玩法，线下的可以考虑线下向线上引流、友商资源互换、发传单等等，不多做列举。

二、付费率——价格敏感用户？

付费率=付费成功人数/总用户数*100%

老规矩，看公式。付费成功人数的干扰因素有付费金额、付费形式、付费路径、满足需求的价值、平台购物体验、售后保障等因素。因为干扰因素太多，你不可能用一个策略满足所有的用户，所以需要用户画像来干这件事。

举个栗子，对于价格敏感的用户可以用优惠的方式来吸引他，团购、打折、发券都是这个路子。对于价格不敏感的用户，可以提升其需求满足度，比如个性化推荐、丰富SKU、种草等等。

对于总用户数，又可以分为活跃和不活跃用户。连续包月服务就是针对活跃度低用户的，你不活跃，他也照样扣费。对于活跃用户，又可以分为新用户、新客、老客；不同的用户有不同的商品池、不同的付费结构、不同的活动。

听着比较复杂，有没有系统一点的用户画像分类呢？

RFM模型

建立用户画像是需要数学模型的，只有贴标签的方式做画像，没用矢量的标准，满足不了数据分析，所以用RFM做模型，建立用户画像就比较合适。

在RFM里面，有X,Y,Z三个轴，分别为最近一次消费、消费频率、消费金额。

• 最近一次消费：指上一次购买的时候；
• 消费频率：顾客在限定的期间内所购买的次数；
• 消费金额：顾客在限定的期间内购买的总金额；

我们编号次序RFM,1代表高，0代表低，那么就会形成8类用户：

重要价值客户（111）、重要发展客户（101）、重要保持客户（011）、重要挽留客户（001）、一般价值客户（110）、一般发展客户（100）、一般保持客户（010）、一般挽留客户（000）；这样开发后台建表也比较好建。

然而，这个RFM模型脱胎于对CRM的分析；所以比较重视用户的商业价值，忽略了用户维护和体验。现在CRM都已经升级为SCRM，所以我们也不能纯粹以企业为核心，以营利为目的；而是在用户需求和企业获利间寻找平衡点。

三、客单价（ARPPU）

客单价=一次性购买商品数量*单个商品的价格

提升客单价，绝对是站在企业角度在衡量问题，要么提升单个商品的价格，要么提升他一次性购买商品的数量。那事情就简单了，先说提升单个商品的价格，可以推荐用户单价高的商品，或者干脆涨价。一般我们会选择前者，因为他对付费率的影响比较小。

然后就是一次性购买商品的数量，比如加价换购、组合套装销售、买1赠1等等。一般来说，因为客单价上去了，付费率一定会下降，所以需要寻找客单价与付费率的关系曲线，然后计算两者的乘数，也就是arpu（每用户平均收入)，最终选择arpu大的定价方案。

其实，你会发现，并不是一刀切的客单价方案是最好的，为了保证获利最大值，需要针对不同的用户，做多个客单价方案。有些平台甚至为了盈利，会在制定这个曲线后，做大数据“杀熟客”，这完全是走偏路（正路也可以再写篇讲）。

这里简单讲了是以营收为最终KPI大致的拆分思路，强调的是结构性思维，将整体的KPI分割实现。由于时间短，话题又比较大，难免有疏漏，有需要讨论指教的，可以添加我个人的微信号指正。