当APP日活数成为KPI，如何寻找合适的指标来进行衡量，找到合适的指标后，又该如何提出解决方案，从而提升KPI，这是运营需要思考的问题。笔者在本文给出了详细的解答。
当你的KPI是订单数或活跃用户数，并需要为提升此指标梳理一套可执行的方案，你会不会也有这样的时刻，面对整页空白的PPT无从下手，抓破脑袋思考如何才能整出一套有理有据有干货的高逼格方案，力压群雄升职加薪指日可待？
一、运营基本功：拆解法的运用
回归正题，今天想聊聊如何从关键指标出发拆解运营思路，拆解法的意义在于可以从拆解的各项指标中找到关键突破口，用历史数据说话，或从小目标积累来完成大目标，拆解法其实是万能钥匙，适用于很多产品思路，小举两个例子。
例一：订单拆解，订单=流量*转化率
流量=渠道流量+推广流量+自然流量+合作流量+push流量，梳理流量的来源，拓展如何获取更多的流量，以及根据流量的转化率评估用户质量优劣。
转化率=首页转化率+商品列表页转化率+商品详情页+支付页+支付完成页，梳理页面路径的转化率。除了主流程还有分支页面的转化率、二跳率、意向点击率，在哪些环节可以有所提高，对比同行业同类产品是低了还是高了，哪个环节用户跳出率高影响了交易。
例二：产品目标拆解
假如某宝首页需要开发一款导购产品，帮助男性用户快速买到衣服，作为产品经理，此时该如何下手。
从用户+需求+场景三个角度去考虑，男性用户逛淘宝的耐心肯定不如打农药，核心需求是快速找到目标商品，场景可根据时段和区域划分。
结合三方面考虑，导购栏目的规划可以根据用户搜索关键词分类+销量热点+用户历史偏好+购买时段+用户所在区域季节+地域特征等，打造文案库，针对不同用户标签展示。
用户打开栏目页面中商品聚合页会为用户匹配专属个性化的商品，力求满足用户心头好，最快地形成订单转化，感兴趣的同学可以去淘宝上琢磨琢磨这类产品。
二、以日活为例，全方位拆解指标
DAU即日活跃用户数量，也就是你的产品每天有多少用户来访问(UV)；MAU即月留存，月活跃用户数，两者的关系是MAU=DAU*30后再排重。
我们经常会用DAU/MAU的值来衡量一款产品的用户粘性，假设DAU变大，MAU变小，说明产品没有吸引到更多的新用户但老粘性越来越强；但DAU变小，MAU变大，说明产品虽然吸引了更多的用户，但用户的粘性降低。
下面我们用拆解法来看两者的关系：
1. 从用户构成来源看
DAU=（日新增用户+回访老用户）=（自然新增+运营新增）+（老用户数*当日留存率），因留存率需要按时间维度看，是次日留存、7日留存还是月留存。
这里我们按月度来看，则DAU=（当月新增MAU+历史回流MAU）=（当月新增UV*留存率*访问天次）+（历史老用户回流UV*留存率*访问天次）。
2. 从来源上来看
DAU=自然访问+运营访问=自行访问（新+老）+运营访问（新+老）。
自然访问是指用户认可产品能满足其需求愿意来访问，运营访问是指通过渠道推广、市场宣传、品牌效应、运营活动push等运营手段吸引用户访问。
自然访问常是运营访问的间接效果。两者很多情况下很难区分，产品的自主宣传或是口碑宣传都会感染更多的新用户来访。
三、拆解后的应对策略
1. 当月新增MAU=当月新增UV*留存率*访问天次
进一步拆解开看，如何提升新激活用户数需要针对以下三部分展开运营：
1）当月新增用户
策略：拉新工作有很多方式，渠道推广、市场推广、合作换量、朋友圈分享、老带新等方式。
策略：提升新用户留存即辅助用户成长，可使用红包吸引，push召回等，最重要的还是做好产品体验。
新用户的留存一般会比较低，可通过观察新用户的使用路径，找到新用户对产品感兴趣的点，不断吸引其关注。
留存三把刀：物质利益绑定、打造成就荣誉、丰富产品功能。
3）新增用户访问天次
策略：打卡签到等游戏机制。
玩游戏的人都知道每天打卡会收到不同的礼物，支付宝的蚂蚁森林和蚂蚁庄园，本质是提升用户访问天次。
高频业务也能带动产品的打开量，如外卖和婚庆业务，高频低客单价和低频高客单价，业务类型影响用户访问频次。
场景化运营，push召回，内容频道增加用户停留时长等，根据产品和业务类型寻找抓住用户的方式。
1）历史回流老用户
这部分老用户可按生命周期划分，查看用户结构，以及各部分用户的留存和访问频次状况，以及用户结构是否健康，在运营战略层面做好应对。例如流失用户占比较高，成熟用户较少，则需要寻找原因，加强流失预警和召回。
大盘里的老用户根据细分生命周期分别采取不同的应对策略，细分用户画像，业务偏好、场景挖掘，产品拓展，围绕成长、促活、召回三方面目标再拆分。产品功能上push短信和服务号通知触达用户，可参考以上留存三把刀。
3）历史回流老用户访问频次
访问频次的打法同以上拆解，高频业务，游戏化运营机制，会员体系，积分商城等用户管理工具。
以上就是DAU的用户来源，运营同学可以根据以上拆解分析自己产品的日活，通过月环比、年同比，以及与自己产品相似量级的产品去比较，从而得知产品现状，以及未来需要从哪里入手。
例如，用户留存率呈下跌趋势，则需要重点提升留存；如果用户访问频次降低，则需要确认是用户需求是不是没能被满足，产品功能是不是出现了问题，通过高频业务或功能提升用户访问频次和粘性。
DAU的本质反应的是用户+需求+场景，用户是否还愿意使用你的产品，什么时候会使用，使用的频次是怎样的，是否越用越喜欢？这些都是值得运营时刻思考的问题。
DAU公式拆解法，你学会了吗？
