因为职业性的敏感，打开一款APP后，总喜欢站在产品优化的角度去思考如何提高APP转化，于是今天我们拿瑞幸咖啡APP做了一个指标拆解的案例。
用不到两年时间从创业到上市，瑞幸咖啡靠自己增长打法实现快速封神，并对外宣布到2021年底门店数量达到1万家。而市场和资本的看法，一面是对其模式探讨的各执一词，一面是对用户薅羊玩法的嫉妒羡慕恨。
我们很多人都在使用瑞幸咖啡的服务，在很多公开场瑞幸也被很多增长专家拿来频繁举例。但从数据驱动的产品视角出发却有不同的看法，其实现在讲增长的人都太过于神化瑞幸。或许最直观的感受也许最真实，瑞幸的发展依赖的不是裂变，本质是因为瑞幸够便宜。裂变只是一种方法，想做好增长但光有裂变是不够的，还要从产品本身做到让用户喜欢并且愿意使用它。
因为职业性的敏感，打开一款APP后，总喜欢站在产品优化的角度去思考如何提高APP转化，于是今天我们拿瑞幸咖啡APP做了一个指标拆解的案例。
如果我是瑞幸咖啡APP的产品运营，我会思考哪些问题呢？
1、如何促进用户更多地购买券或咖啡？
2、如何减少步骤促进用户转化率提升？
3、不同的漏斗之间转化率该如何优化？
4、这款产品每次优化的方向是什么？
5、优惠券的策略是否不断优化调整？
根据以上问题，我们整理了一个针对瑞幸咖啡APP运营的指标体系，同时在易观方舟Argo（免费的智能用户行为分析平台）中将这些数据显示出来。
指标和分析举例如下：
【购买咖啡的转化漏斗】
瑞幸咖啡作为一个功能性交易服务APP，主要是用户需要在线完成咖啡购买，引流的方式还是依靠品牌自传播。
所以，提高APP的产品能力尤为重要，APP优化就成为运营重点。整个瑞幸咖啡APP的北极星指标是下订单，然而它跟其他交易类APP不同的是，需要依靠优惠券驱动。即要靠优惠券来进行诱导性购买，买咖啡反而成了使用优惠券的过程。
“
瑞幸咖啡APP北极星指标：下订单 （优惠券驱动）
”
为什么要关注购买咖啡的转化漏斗？
我们的目标是想让购买咖啡的流程更通畅，减少过程阻碍，让用户在最快的时间完成购买的动作。
想知道购买转化漏斗情况如何，然后根据多种维度去查询可能影响转化漏斗的原因，其中之一是找到不同环境下的转化差异。另外搞清楚流失用户，做了什么行为，为什么会流失？通过细分维度和流失的保存分群后依次查询行为序列，就可以解决上面的问题。
【订单里是否使用优惠券】
当然，也会有部分人群不使用优惠券，这可以理解为不同用户的心理是不同的，比如买10赠10，会产生一个资金暂时存储，部分人就不愿意购买优惠券。这时候我们就想了解这个比例构成情况？想要分别得出这两部分人的用户画像？
在后期可以给这两部分人根据特征保存分群，分别给予不同的营销策略，比如，不喜欢优惠券的人是不是可以直接推荐商品？
【来自不同媒体渠道的订单数量】
不同的媒体渠道带来的用户质量不尽相同，订单效果也就大不相同。我们可以通过订单数量和用户生命周期价值等来综合判断渠道效果，结合投放情况进行渠道分析。为下一步投放预算做决策参考。
【优惠券使用数量】
该指标可以判断哪种类型的优惠券是最受欢迎的。因为目前瑞幸咖啡的咖啡券有两种面额，分别是24元和27元，所以不同优惠券会带来不同的价值，也可以判断用户是更倾向于“买2赠1”还是“买5赠5”。
【购买优惠券后的留存数量】
该项指标用来判断优惠券需要多久才能用完。有的人是购买了10张券一次性用完，如果这个人经常出现这样的情况，超过一定阈值，我可以给这个用户打标签，是经常请客的土豪用户，那么如果未来我有团体优惠活动，就应该优先给这部分用户进行推荐。
【结合线下活动判断不同城市的活动邀请率】
瑞幸咖啡在品牌推广方面，也会在不同的城市举办线下活动。不同城市对于瑞幸的认可程度不同，而不同活动也会产生不同的线下效果，通过上面的数据表就可以知道过去一段时间不同城市的线下效果。
【产品体验改进细节分析】
瑞幸咖啡APP在发包后，不同的版本购物车进行了优化，迭代后效果如何呢？
需要进行版本对比，如果以上的想法我们通过数据得到结果，并且开展行动以及迭代APP部分功能，我可以通过发布部分新版本进行小部分测试，通过测试数据来验证我的改版思路是否正确。
总结：对于瑞幸咖啡APP产品运营，其实我们可以借助易观方舟Argo这样的免费智能用户行为分析平台，根据具体运营实际生成3看板，分别为：
如何通过运营实践优化一款APP，整体思路如上。在易观方舟Argo我们通过不同的看板，把瑞幸APP各方面的数据状态展示出来，通过不间断的优化试验，把瑞幸咖啡运营改进得越来越好。
