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編輯導語：影響付費率的因素有很多，產品性質、產品決策周期等等，想要提高付費率，首先要找到讓用戶找到付費的理由，找到讓用戶留存的辦法；本文作者對此做出了一系列的思考，我們一起來看一下。

最近偶爾會和小伙伴討論一些問題，自娛自樂；有個小伙伴問了這樣一個問題，怎么提高付費率？

我就問他這個說的是某個具體業務的，還是通用的，他說是通用意義上的，我問他是怎么考慮的，他說還沒想清楚，大體的想法會從新用戶付費和老用戶付費的角度考慮。

我就說了下我的想法，然后這兩天偶然間產生了一些想法和靈感，覺得這不是一個問題，而是一類問題，所以我就在那個問題的基礎上又做了一些推演的思考。

本文主要包括這兩部分，一部分是關于提升付費率的思考，一部分是在此基礎上的推演，擴大到更通用的邊界。

一、如何提升付費率

先說一下，那天我給到的臨時答復：

我是這樣理解這個事情的：付費率=付費UV/整體UV——那需要做的就是提升付費UV，或者提升整體UV的質量，后面的其實是渠道和用戶匹配度的問題，以前面為探討對象。

對應在用戶使用產品的付費轉化路徑上，就是未付費——初次付費——持續付費——流失。

那對應提升付費UV的問題就變成了：

• 用戶為什么要付費，怎么提升付費的動力，降低付費的門檻；
• 有什么方式能夠讓利給用戶，讓用戶完成首次的付費轉化；
• 用戶為什么要持續付費，增加額外付費的好處，以及不付費的懲罰；
• 用戶為什么會流失，怎么拉長LT，怎么流失預警，流失了怎么能召回。

后面又考慮了下，付費率這種東西，最根本的其實還是和業務模式本身的特點有關，而且付費的定義也可能不一樣；比如電商和增值服務類的產品，付費率的值肯定是不一樣的。

仔細想了想，不同業務模式付費的差異，主要是由這兩點決定的，一個是產品決策周期，一個是用戶生命周期。

產品決策周期指的是用戶從初次了解產品，到最終決定要采取行動需要花多久，決策的復雜程度如何，這里面又受到很多因素的影響；比如產品本身的標準化程度、價格高低、試錯成本的高低，以及決策的場景是怎樣的。

比如買車、買房，這種就屬于典型的決策周期很長的事情；點哪家外賣、買哪家衣服，則屬于決策周期相對較短的事情。

一般來說，產品的標準化程度越高，價格越低，試錯成本越低，也就越容易做出決策。

反之則很難做出決策，這個時候就會有很多的輔助決策的手段，比如免費體驗產品，長期跟進以建立信任關系等等。

用戶生命周期主要是用戶和你是多久的關系，是一次性的，是低頻次的，還是中高頻次的？這取決于業務模式本身，不同的業務，用戶生命周期肯定是不一樣的。

比如你可能只買一兩次房子，但你隔三差五的就會買買衣服，甚至每天都可能點外賣。

用戶生命周期的長短，直接決定著后續一些策略的制定。

一次性的業務主要關注的是獲客成本、客單價、轉化率，畢竟是一錘子買賣，低頻次的業務就是讓用戶在特定場景能想起你來，單用戶價值能夠大于獲客成本即可。

中高頻的業務則主要關注獲客成本、黏性、復購率、ARPPU、LT（生命周期）和LTV（生命周期價值）。

不同的業務模式天然就是不一樣的，付費率的特點也是不一樣的，所以我們也只能得到了這樣一個基礎假設：

• 大前提，和業務模式本身有關，主要取決于產品決策周期和用戶生命周期；
• 小前提，之前說的那些轉化步驟，新用戶的付費轉化，老用戶的持續付費。

具體的，只能具體問題具體分析。

二、推演一下

這只是一個問題，那是不是就可以延伸成一系列的問題，如何提升XX，比如，如何提高流水？如何提升使用時長？

于是我就在考慮是不是有一種通用的思維方式，可以幫助解決這類似的問題。

我初步得出來的答案是先量化指標，然后按不同的維度進行拆解，之后找到關聯的影響要素，得出來一些猜想和假設，最后是證實或者證偽。

下面來分別看下：

1. 量化指標

這里主要是定義清楚問題，能量化的就量化，不能量化的看能不能想辦法量化，畢竟不能量化的東西，也就很難評估和提高。

比如上文說的付費問題，假定有100萬的DAU，每天有1萬付費用戶，那么付費用戶到底是多還是少呢？以及什么樣的用戶算是付費用戶呢？

所以第一步，需要做的就是找到合適的量化指標，并且定義清楚相關的計算標準。

第二步就是找到一個合適的公式來進行量化表達，量化成一個公式之后，我們就知道這個指標到底會受到哪些關聯指標的影響了。

比如，利潤=收入-成本——這就是一個基礎的公式，那想提高利潤，無非就是增加收入，降低成本。

再比如，上文中提到的付費率=付費UV/整體UV，那需要做的就是提升分子，以及在分母相同的情況下，提高用戶的質量。

接下來就是不斷的細化這個基礎公式了。

2. 分維度拆解

一種思路是按照空間順序，從整體到局部不斷的進行拆分，比如收入=業務1收入+業務2收入+業務3收入…

另一種思路是按照時間順序，也就是事情自然發生的流程來組織整個過程，看事情發生的前、中、后分別有哪些環節；比如基于轉化路徑的收入公式，收入=流量*點擊率*購買轉化率*購買成功率*客單價。

如果沒有明確的思路，就先隨便列一些拆解的維度，然后邊拆邊看好了，比如常見的性別、年齡、地域等。

拆解的目的是盡可能的把所有的關聯影響要素，都整合在這個量化指標的基礎公式里。

拆解前的公式：

利潤=收入-成本

初步拆解后：

利潤=流量*點擊率*購買轉化率*購買成功率*客單價-（人力成本+營銷成本+軟硬件成本）

然后不斷的拆解和完善就好。

拆解的越細致，對業務的理解就越深刻，相應的，對業務的掌控能力也就越強。

3. 找到影響因素

從大分類上來講，影響因素可以分為這幾類：

• 對目標有正向貢獻的，所謂的驅動力；
• 對目標有負向貢獻的，所謂的阻力；
• 沒啥影響的。

那需要做的就是明確現在各影響因素的分類，然后增強驅動力，減少阻力，根據二八法則，優先處理目標貢獻高，影響程度高，影響范圍大的因素。

最后再結合著難易程度和所需時間來綜合評估性價比和優先級。

4. 得出猜想，證實或者證偽

最后就是基于上面那些猜想，做一些對應的調整策略，來證實或者證偽我們的想法，也就是我們平常說的MVP和迭代。

上面的部分可能還是有些抽象，最后以一個案例作為結束，我們整體再看一下，你的好友打算去開個淘寶店，找你探討一下這個事能不能賺錢，要不要搞搞。

于是你給他緩緩道來，我們要開淘寶店了，那最終的目標是為了賺錢，也就是：

利潤=收入-成本

一個用戶從看到我們的商品或者店鋪，到最終完成購買轉化，大體會經歷購買前、購買中、購買后這幾個階段。

具體來說，就是：

看到店鋪或者店鋪的商品——產生購買興趣——進店或者商品詳情頁——瀏覽商品——決定下單——下單——購買成功——收到物品——繼續購買或者流失。

為了支撐用戶的上述行為，我們需要做的部分是：選品、采購、買廣告獲取用戶、優化店鋪和詳情頁、物流發貨、客服咨詢、用戶關系維系。

根據基礎的收入公式+用戶轉化路徑的各影響因素，可以得到這樣一個升級版的公式：

利潤=曝光量*點擊率*下單轉化率*付費成功率*平均客單價*復購率*用戶生命周期-（采購成本+營銷成本+人力成本+庫存成本+其他費用）

接下來就看想開個淘寶店，在哪些方面是有顯著競爭優勢的，能提升哪些驅動力或者降低哪些阻力，最后看定位的目標人群和產品選品。

你朋友驚嘆了一聲，天哪，這也太復雜了吧。

那就簡單算算，只要平均下來每筆訂單是賺的，這個事就能成立，也就是單筆訂單的收入>單筆訂單的成本。

可以算一下每個月的開支是多少，然后看要成交多少筆，才能達到盈虧平衡點，或者前期燒錢作為引流工具，最后再通過利潤商品來提升利潤。

最后簡單總結下，對于這種提升XX的，可以先量化指標，得出基礎公式；然后通過不同維度的拆解，不斷完善基礎公式；最后找到關鍵的影響因素，再基于得到的一些猜想進行驗證和迭代。

需要警惕的是，這種量化拆解的方式適用于成熟的業務模式，對于還在摸索階段的業務，不一定適用，但一些思考方式還是可以復用的。

以上，就是本文的主要內容，歡迎斧正、指點、拍磚。

之前也寫過一些數據相關的文章，感興趣的可以去翻翻：

選擇什么數據指標進行產品評估？（一）

選擇什么數據指標進行產品評估？（二）

#專欄作家#

王家郴 ，公眾號：產品經理從0到1，人人都是產品經理專欄作家，喜歡網球和騎行的產品汪，目前奔走在產品的道路上，漫漫產品路，與君共勉。

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