用户行为数据与业务数据之间存在的联系，如果能有效分辨并利用起来，才能让行为数据变得更有意义。

1.盈利VS注册量？

最近看到一个提问：A公司的注册量是B公司的一半，但盈利却是B公司的两倍，为什么盈利和注册量不一定成正比？这个问题看上去有点小白，但其实反映了目前市场上一个普遍的认知偏差：许多人认为，我的产品很多人在用，有流量在就一定有钱赚。然而想想看，假设有一家商场，每天都是人头攒动比肩接踵，然而没有一个人花钱买东西，这个商场怎么可能赚钱？而假设另外有一家小店，每天店里都没有人，一个月只成一两笔生意，然而每笔生意的利润都足够支撑半年，这家看上去没什么人气的小店，又怎么可能会赔钱？

事实上，许多人往往被较为直观的注册量、活跃用户量、点击率、留存率等数据吸引，却没有理清楚这些数字和盈利之间的关系。一方面，用户行为数据和业务数据分属两个维度，不能混为一谈；而另一方面，两者之间又的确存在一定逻辑关系，只有理解并正确匹配，才能有效帮助我们通过数据指导业务。

2.用户行为数据利润公式

想要计算盈利，首先我们需要知道利润的影响因子。经济学中，对竞争市场的利润早提供了利润计算公式：

利润=（P-ATC）*Q

其中，P=单价；ATC=TC/Q=平均总成本；Q是数量。简单来说，就是单个产品的利润乘以销量，就是公司的总盈利。如果想要判断一个公司当前的盈利情况，只需要了解单个产品的利润率和销量情况就可以了，至于前文中提到的那些用户行为数据，需要与利润率和销量相匹配，才能指导公司整体的盈利效果。

基于这样的前提，我提出以下假设：

如果影响单个产品利润的用户行为数据为P1,P2,P3…，影响销量的用户行为数据为Q1,Q2,Q3…，

那么在实际情况中，我们其实可以简单地推导出如下公式：

利润=P1*P2*P3*…*Q1*Q2*Q3*…=∏Pi*∏Qi

3.细化公式指导盈利

那么究竟如何将用户行为数据匹配到利润，把这个公式细化到可用的状态呢？简单来说，可以归纳为如下4个步骤：

1. 明确核心转化路径
2. 寻找影响单品利润/销量的行为数据
3. 匹配用户行为数据形成公式
4. 基于行为数据利润公式优化增长点

通过以上4个步骤，能帮助我们筛选对利润最直接相关的数据指标，进而明确对增长盈利最有效的优化手段。

4.案例

这里我讲一个今年春节回家遇到的极其接地气的真实案例。我有个朋友在老家开了一家儿童摄影的小店，今年春节回去和他聊天，正巧聊到了他春节前做了一个新年推广活动，活动通过一个H5页面在微信里传播，内容和规则大概是这样的：春节期间回馈新老顾客，店铺免费为客户拍一套全家福写真，想要获得参与资格，需要在不同的日期在朋友圈转发3次，完成任务即可到店享受免费拍摄。如果不想转发，只需要支付9.9即可直接拍摄。

我问他既然是免费的活动，如何实现盈利？朋友告诉我只要有人找上门拍摄，基本上都会付费挑选照片和购买相册，目前上门的客户100%全部付费，客单价全部达到预期水平。

“然而现在赚得还是太少了。”朋友说到这儿，我一个产品狗怎么可能坐视不理。