面對不同型別的APP，網際網路人該如何拆解運營指標呢？

顯然，由於業務邏輯不同，型別不相同的APP，所涉及的運營指標也是不一樣的，那麼拆解的結果也不可能相同。

今天我會以工具類、資訊類、UGC社群類、交易類的APP為例，對運營指標進行拆解。

一、交易類APP

天貓、攜程、美團外賣、瑞幸咖啡、混沌大學等電商類、知識付費類產品都屬於交易類產品，我們要關注的運營概念有GMV、LTV、ROI

1. GMV

GMV就是成交總額的意思，對GMV進行拆解，GMV=流量*轉化率*客單價

其中流量=渠道A新增+渠道B新增+渠道C新增+渠道N+……

轉化率包括了banner轉戶率、活動轉化率、類目轉化率、搜尋轉化率、提交訂單轉化率、綁卡轉化率、支付轉化率、等各級漏斗轉化率

這裡提到的客單價，是指平均客單價，平均客單價=GMV/付費使用者數，值得注意的是，這與平均訂單價有所區別，平均訂單價=GMV/支付訂單數 。

2. LTV

LTV就是使用者使用者生命週期價值，對LTV進行拆解，LTV=（某個客戶每個月的購買頻次*客單價*毛利率）*使用者生命週期— 運營成本—拉新成本

其中，使用者生命週期=1/（1— 留存率），我們常用COC來表示運營成本，CAC來表示拉新成本

3. ROI

ROI就是投資回報率，對ROI進行拆解，ROI=銷售金額/投入金額，其中銷售金額=瀏覽使用者量*轉化率*每個使用者平均收入，投入金額=瀏覽使用者量*（單個使用者獲取成本+單個使用者運營成本）

1.日活

我們先對日活進行拆解：

日活=新增使用者+活躍老使用者

其中，新增使用者=渠道A新增+渠道B新增+渠道C新增+渠道N+……

而活躍老使用者=核心用+成熟使用者+啟用使用者+沉默啟用使用者+流失召回使用者

2. 活躍滲透率

活躍滲透率，通常可以用PV滲透率、UV滲透率和日活滲透率來衡量。PV滲透率就是瀏覽量滲透率，UV滲透率就是瀏覽人數滲透率。

其中，PV滲透率=當日瀏覽量/當月瀏覽量，UV滲透率=當日瀏覽人數/當月瀏覽人數，日活滲透率=日活躍使用者/月活躍使用者，值得一提的是，一般我們都會認為，在所選時間內，使用者主觀開啟過至少一次app，即算活躍使用者。

3. 使用者黏性

使用者黏性可以用啟動次數維度、使用時長維度、連續時長維度來衡量。

其中，啟動次數維度=日啟動總次數/日活躍使用者數；

使用時長維度=日使用總時長/日活躍使用者數；

連續時長維度=日使用總時長/日啟動次數；

三、UGC社群類APP

新浪微博、知乎、豆瓣、抖音、快手等產品都屬於UGC社群類產品，我們要關注的運營指標有UGC使用者數、UGC滲透率。

1.UGC使用者數

其中，日活使用者數=新增使用者數+留存使用者數

新增使用者數=渠道A新增+渠道B新增+渠道C新增+渠道N+……

留存使用者數=核心用+成熟使用者+啟用使用者+沉默啟用使用者+流失召回使用者

2. UGC滲透率

對UGC社群類的產品而言，UGC滲透率=UGC使用者數/日活使用者數，而UGC滲透率 = 發帖轉化率 + 轉發轉化率 + 評論轉化率 + 點贊轉化率；

其中，發帖轉化率=（發帖KOL數+發帖媒體數）/（KOL使用者數+媒體使用者數 ）。

所以結合實際，我們會發現，提升UGC滲透率的主要策略就是提升頭部使用者發帖數量產生話題性，同時拓展垂類使用者產生優質內容，引導普通腰部及以下使用者參與討論，產生轉發數、評論數、點贊數，從而有助於促進UGC社群類產品的留存和活躍。

四、總結

不同型別的APP，對運營指標進行拆解，我們會發現在拆解的過程中，能找到很多重要的資料，而這些資料正是我們做好運營的依據。

所以，拆解運營問題的過程，也是在尋找資料驅動運營的落腳點。圍繞資料來制定運營策略，而不是拍腦袋做決策，也是我們每個運營人要具備的職業素養。

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