3. 消费转化率1）消费人数
想增加消费人数，我们就要去分析哪些节点可以影响用户产生购买，其实对于消费者来说，产品购买的行为的前提就是，该商品对于他来说足够重要且急迫，或者平台给他创造了一个场景，让他觉得他一定需要这个商品 。
前者好像不太需要我们做什么，因为那是用户的主观行为，没有办法干预，但搭建场景我们似乎可以帮助用户来完成 。
举几个简单的例子：双十一搭建了一个优惠购买商品的场景，秒杀搭建了一个赔钱卖的场景，推荐引擎为你推送了符合你预期的场景，几个场景下来，你发现机器更懂你，总能在你最需要的时候给你想要的活动和商品，对于机器老说倒也是简单，如果你一个新生儿的妈妈，当你购买了一个二段奶粉，一罐的使用周期就是两个月，当你购买过后的50天的时候，机器就识别到你又需要购买奶粉了，不仅仅把你需要的三段奶粉（每个婴儿在不同月份吃的奶粉不同）给你准备出来，还为你准备了衣服、玩具、读物，你想不买都难 。
2）到店人数
上面讲了不重复描述 。
4. 促活留存转化率1）流失总用户很好理解，我们一般给出定义的规则，比如近一个月未到访，或近两个月没有购买行为，只要规定好规则筛选出来就可以 。
2）剩下要解决的就是召回用户，就APP来说，召回的手段现在还是很单一的，一般就是短信和push，那针对单一的召回手段，我们能做的就是不断优化召回的可能性，对于用户的精准筛选、召回文案内容、召回活动的吸引力都要求极高 。
比如用户的精准筛选对于前期用户的标签准备就是重中之重，用户的信息的填写、行为收集、商品的购买、加车、搜索记录等，都对于标签的精准性有着决定性的作用 。这里面也涉及到大量的偏好算法、机器学习等技术手段，若公司没有这方面的储备，先通过一些特定的规则筛选出用户也是一个不错的选择 。
5. 客单价在原有客户的消费行为当中，强行增加该客户的消费金额，这里就要平台触发一些行为来引导客户继续消费，简单来看优惠卷就是一个很好的手段，当用户为了得到这个优惠，就会增加购买的金额，在一定程度上就增加了客单价 。
不仅仅客户可以主动使用优惠卷，平台也会通过推荐算法，帮助你去算还离更大额度的优惠还有多钱，这个时候推荐出满足剩余金额的商品，还可以在这里加个小逻辑，比如你推荐的商品是他的兴趣偏好且利润率高一些，这么看是不是可以增加他购买的可能性，还会提高平台的利润额 。
三、基于平台指标讲讲我的思考我们在工作当中，很容易会接到领导落地自己身上的指标，这个时候也别急，把指标对应的前前后后的关联业务和逻辑现梳理清楚，然后围绕着领导下发的关键指标拆解出过程指标，在围绕过程指标拆解具体的产品运营动作，对于过程指标的要求就是确实实际影响核心指标，拆解出来的产品运用动作就是可以直接影响关键指标 。
同时也要关注一下领导落下来的关键指标，这个指标是否具化到可执行程度，如果领导要求你下个月gmv提升10%，不管这个指标能不能完成，至少领导是个业务驱动型领导；如果领导说下个月让用户多消费、多活跃，那这个领导大概率是个感性型领导，但作为打工人，可别被这个指标坑了，赶紧反问一句，怎么定义多消费、多活跃？如果gmv提升10%可以定义为多消费吗？
加油，打工人！
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