在市场部中，有一块非常重要的工作和核心技能就是拆分KPI：细化到每个月的目标制定、达成等。这当然是一项非常重要的技能，估算准的情况下，每个月非常地准确，契合产品的发展趋势，绝对反映了制定者的超群的产品发展感。
Part1：如何制定KPI
这部分我不甚了解，主要是由老板、产品总监、运营经理等决定。其实数字怎么出来，不知道是不是拍脑袋，但是不同生命周期的产品大致有不同的制定策略，大致符合积累初期用户→高速发展→变现阶段：
1. 新产品，刚上线初期：一般考察APP激活量和活跃度
如：到2016年底，APP激活量达到200万，客户端日活15万
2. 产品发展期：活跃度、知名度、行业排名
如：到2016年底，客户端日活达到200万
行业排名前3，在移动互联网的知名度达到40%
3. 产品成熟期：销售收入、广告收入
如：2016年底，平台收入达到4,000万
当然，不同类型产品的侧重点会不一样，有时候也会考虑多个KPI指标。
Part2：如何拆分KPI
1. APP激活量
激活量拆分相对较简单，因为影响激活量的因素只有1个就是当日新增激活。因此，确定历史阶段的日新增用户数，并结合付费投放的计划、季节性变动等外部因素，就可以计算，最后保证总和为200万即可。
例子：假设已有用户60万，要求本年底总用户激活量到达200万
算法：总新增量达到140万，日新增需要1400000/366 = 3825人
根据付费投放计划、季节变动等因素，设定日新增人数，随后计算月新增后累加
2. 活跃度
活跃度的拆分我个人感觉挺困难的，因为会受到很多因素的影响：如新用户的质量（留存率、生命周期）、老用户留存率等，并且这些指标本身也会随着基数、产品改版等有所变化。
例子：假设2016年日活达到20万
算法1：先设定历史数据估算每月新增用户30日留存率（留存到下月），以及累计老用户留存率，次月留存用户= 月新增×新增留存 + 老用户×老用户留存；根据最后日活达到20万估算出月新增（日新增 = 月新增/天数）。
算法2：比较简单粗暴一些，根据历史记录确定日活跃率（= 日活跃用户/累计总用户数），然后根据此推算总用户数，及月新增。个人觉得这种方法的估算没有上一种好。毕竟考虑的因素太少，而且日活跃率本来就容易受到基数的影响，通常基数越大的时候，日活跃率会降低。但是这种方法简单粗暴，便于理解。
算法3：http://www.chinaz.com/manage/2012/0220/235978.shtml
比较复杂一些
日活跃峰值 = 日新增*存活率*活跃频率*（2*平均生命周期）/2 =40000*0.3*0.2*（2*90）/2 = 216000
这个公式其实很好理解：每日新增用户40000人，但是有效新增是12000人（会持续使用我们产品的用户），再加上这些有效新增用户每5天才会登录一次，就等于说每天40000新增用户对日活的贡献只有2400人，而每日新增的有效用户每天又要流失掉1/180，也就是说180天后，每日新增就等于每日流失。
至于为什么再除以2，是考虑到新增用户在一段时间内也有一定流失，例如还以生命周期为90天的产品为例，在第0日注册的n个用户，在第90日的时候流失的数量为n*（90/180）；第1日注册的用户，在第90日流失的数量为n*（89/180）…；第89日注册的用户，在第90日流失的数量为n*（1/180），则流失用户数量为n*（1/180+90/180）*90/2=n*1/4，也就是说新增用户将有1/4流失掉，类推，在达到180天这个稳定值的时候，事实上有1/2新增流失（还不明白的自己研究一下）。
3. 销售额
相对来说，销售额也算比较简单。
和阿里的同学讨论，他们的设定会更细致
1. 细化到各个类目，设定每个类目的增长率，最后累加；
2. 细化到不同用户对消费额的贡献：新用户贡献+老用户贡献。新用户贡献=新用户数量×购买转化率×客单价，新增用户数量，购买转化率、客单价；老用户数量，购买转化率、客单价等。
注：KPI拆解得越是细致越好，这也要求平台有更多的历史数据支撑。譬如活跃度拆分到安卓和iOS；不同渠道的活跃度；不同类型的用户活跃度：学生用户、白领用户等；销售额的分类、分渠道。
